"Python的应用十分广泛,今天我们来分享7个Python实战项目代码,希望你有所收获。
关于Python有一句名言:不要重复造轮子。
但是问题有三个:
1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了,哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个,更别说没名没姓自己在制造中的轮子。
2、确实没重复造轮子,但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码,为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。
3、很多人是用来抓图,数据,抓点图片、视频、天气预报自娱自乐一下,然后呢?抓到大数据以后做什么用呢?比如某某啤酒卖的快,然后呢?比如某某电影票房多,然后呢?
我认为用Python应该能分析出来,这个现实的世界属于政治家,商业精英,艺术家,农民,而绝对不会属于Python程序员,纵使代码再精彩也没什么用。
以下是经过Python3.6.4调试通过的代码,与大家分享:
1、抓取知乎图片
2、听两个聊天机器人互相聊天(图灵、青云、小i)
3、AI分析唐诗的作者是李白还是杜
4、彩票随机生成35选7
5、自动写检讨书
6、屏幕录相机
7、制作Gif动图
1、抓取知乎图片,只用30行代码:
import re
from selenium import webdriver
import time
import urllib.request
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042")
i = 0
while i < 10:
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
time.sleep(2)
try:
driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click()
print("page" str(i))
time.sleep(1)
except:
break
result_raw = driver.page_source
content_list = re.findall("img src="(. ?)" ", str(result_raw))
n = 0
while n < len(content_list):
i = time.time()
local = (r"%s.jpg" % (i))
urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local)
print("编号:" str(i))
n = n 1
2、没事闲的时候,听两个聊天机器人互相聊天:
from time import sleep
import requests
s = input("请主人输入话题:")
while True:
resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key": "4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, })
resp = resp.json()
sleep(1)
print('小鱼:', resp['text'])
s = resp['text']
resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid': 0, 'msg': s})
resp.encoding = 'utf8'
resp = resp.json()
sleep(1)
print('菲菲:', resp['content'])
网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下:
import urllib.request
import re
while True:
x = input("主人:")
x = urllib.parse.quote(x)
link = urllib.request.urlopen(
"http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data={"sessionId":"ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501","robotId":"webbot","userId":"7cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6","body":{"content":"" x ""},"type":"txt"}")
html_doc = link.read().decode()
reply_list = re.findall(r'"content":"(. ?)\r\n"', html_doc)
print("小i:" reply_list[-1])
3、分析唐诗的作者是李白还是杜甫:
import jieba
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
# 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。
text1 = open(r"libai.txt", "rb").read()
list1 = jieba.cut(text1)
result1 = " ".join(list1)
# 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。
text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read()
list2 = jieba.cut(text2)
result2 = " ".join(list2)
# 数据准备
libai = result1
dufu = result2
# 特征提取
def word_feats(words):
return dict([(word, True) for word in words])
libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai]
dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu]
train_set = libai_features dufu_features
# 训练决策
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)
# 分析测试
sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:")
print("n")
seg_list = jieba.cut(sentence)
result1 = " ".join(seg_list)
words = result1.split(" ")
# 统计结果
lb = 0
df = 0
for word in words:
classResult = classifier.classify(word_feats(word))
if classResult == 'lb':
lb = lb 1
if classResult == 'df':
df = df 1
# 呈现比例
x = float(str(float(lb) / len(words)))
y = float(str(float(df) / len(words)))
print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100))
print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100))
4、彩票随机生成35选7:
import random
temp = [i 1 for i in range(35)]
random.shuffle(temp)
i = 0
list = []
while i < 7:
list.append(temp[i])
i = i 1
list.sort()
print('