爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

基于深度学习的OpenPose识别人体骨架点的python源代码。先解压文件，打开pycharm直接就可以运行，运行demo.py，不需要安装环境，所有配置文件都在压缩包里！建议直接根据此文件进行修改，配置openpose环境较为复杂！

70个python项目.zip

资源包含python实现的图片转换视频或者视频转图片的代码以及详细注解；同时我将改代码封装为了工具，利用PyQT5进行界面UI设计，资源中包含PyQT5的原始项目文件以及源码，可直接使用；除此之外，资源中还包含一个由代码封装而来的exe格式的图片视频转换工具。 资源为python代码资源，主要详细演示了如何将视频拆分为图片以及如何将多张图片合成为视频。 代码中，主要利用OpenCV实现视频的拆分以及图片合并为视频功能。 代码中，主要利用PyQT5进行界面设计，还包含一个原创软件图标。 工具为windows平台下可执行exe文件，可拆分视频，合并视频为图片，可显示拆分/合并进度等。

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

目前任务需要做一个界面程序，PyQt是非常方便的选择，QT丰富的控件以及python方便的编程。近期遇到界面中执行一些后台任务时界面卡死的情况，解决了在这里记录下。 PyQt PyQt简介 PyQt是Qt的python接口，PyQt的文档较少，但接口和函数可以完全参照Qt，继承了Qt中大量的控件以及信号机制，十分方便。以下简介一个基本的PyQt程序。 – 需要导入的类主要来自三个包 – from PyQt5.QtWidgets import 常用的控件 – PyQt5.QtCore 核心功能类，如QT，QThread，pyqtSignal – PyQt5.QtGui UI类，如QFont –

舌苔数据集，两千多张图片，512x512通道，包含原图和labelme打好的标签

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