前言
Python以其简单的代码赢得了许多开发人员的青睐。为了促进开发人员用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以用短代码实现许多有趣的操作。让我们看看在不超过10行的代码中可以实现哪些有趣的特性。
最主要还是要练习，不要告诉我你不会手动敲一遍代码！！！！！
一、生成二维码
二维码作为一种信息传输工具，在当今社会发挥着重要的作用。生成二维码非常简单。在Python中，我们可以通过myqr模块生成QR码。要生成二维码，我们需要两行代码。我们安装myqr模块，从国内下载：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ myqr安装后，我们可以开始编写代码：
代码语言：javascript复制from MyQR import myqr # 注意大小写
myqr.run(words='http://www.baidu.com') # 如果为网站则会自动跳转，文本直接显示，不支持中文我们执行代码后会在项目下生成一张二维码。当然我们还可以丰富二维码：
代码语言：javascript复制from MyQR import myqr
myqr.run(
words='http://www.baidu.com', # 包含信息
picture='lbxx.jpg', # 背景图片
colorized=True, # 是否有颜色，如果为False则为黑白
save_name='code.png' # 输出文件名效果图如下：
可以试着扫描一下二维码
另外MyQR还支持动态图片。
二、生成词云
Word cloud是一种很好的数据可视化方法。我们可以通过word cloud直接看到一些单词的频率。使用python，我们通过word cloud模块生成wordcloud。我们安装wordcloud模块：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ wordcloud然后我们就可以写代码了：
代码语言：javascript复制from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud() # 创建词云对象
wc.generate('Do not go gentle into that good night') # 生成词云
wc.to_file('wc.png') # 保存词云执行代码后，生成以下单词cloud：
这是最简单的单词cloud。关于word cloud的详细操作，请参考wordcloud生成Kakashi忍者wordcloud。
三、批量抠图
处理图片的实现需要百度PADLAPADLE的深度学习工具PADLDLADLE的帮助。我们需要安装两个模块来快速实现批量消光，第一个模块是PaddlePaddle：
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple还有一个是paddlehub模型库：
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub更详细的安装事项可以参见paddlehub官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/
接下来，我们需要5行代码来实现批量处理图片：。
代码语言：javascript复制import os, paddlehub as hub
humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加载模型
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/GrapImage/' # 文件目录
files = [path i for i in os.listdir(path)] # 获取文件列表
results = humanseg.segmentation(data={'image':files}) # 抠图图片处理效果如下：
左侧为原始图像，右侧为抠图后的黄色背景图像。
四、文字情绪识别
在paddlepaddle面前，自然语言处理也变得非常简单我们还需要安装PaddlePaddle和Paddlehub来实现文本情感识别。具体安装见三节。这是我们的代码部分：
import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name='senta_lstm') # 加载模型
sentence = [ # 准备要识别的语句
'你真美', '你真丑', '我好难过', '我不开心', '这个游戏好好玩', '什么垃圾游戏',
]
results = senta.sentiment_classify(data={"text":sentence}) # 情绪识别
# 输出识别结果
for result in results:
print(result)识别的结果是一个字典列表：
代码语言：javascript复制{'text': '你真美', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9602, 'negative_probs': 0.0398}
{'text': '你真丑', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0033, 'negative_probs': 0.9967}
{'text': '我好难过', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.5324, 'negative_probs': 0.4676}
{'text': '我不开心', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.1936, 'negative_probs': 0.8064}
{'text': '这个游戏好好玩', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9933, 'negative_probs': 0.0067}
{'text': '什么垃圾游戏', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0108, 'negative_probs': 0.9892}情感关键域包含情感信息。详细分析请参考Python自然语言处理只需要5行代码。
五、识别是否带了口罩
这也是使用PaddlePaddle的产品。在我们根据上面的步骤安装PaddlePaddle和Paddlehub之后，我们将开始编写代码：
import paddlehub as hub
# 加载模型
module = hub.Module(name='pyramidbox_lite_mobile_mask')
# 图片列表
image_list = ['face.jpg']
# 获取图片字典
input_dict = {'image':image_list}
# 检测是否带了口罩
module.face_detection(data=input_dict)执行上述步骤后，将在项目下生成检测结果文件夹，并将识别结果放入其中。识别效果如下：
六、简易信息轰炸
Python有很多方法来控制输入设备。我们可以使用Win32或pynput模块。通过简单的循环操作，可以达到信息轰炸的效果。在这里，例如pynput，我们需要先安装模块：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pynput在编写代码之前，我们需要手动获取输入框的坐标：
代码语言：javascript复制from pynput import mouse
# 创建一个鼠标
m_mouse = mouse.Controller()
# 输出鼠标位置
print(m_mouse.position)可能会有更加有效的方法，我不会。
在得到坐标后，我们可以记录下来。消息窗口不移动。我们执行以下代码窗口以切换到消息页：
代码语言：javascript复制import time
from pynput import mouse, keyboard
time.sleep(5)
m_mouse = mouse.Controller() # 创建一个鼠标
m_keyboard = keyboard.Controller() # 创建一个键盘
m_mouse.position = (850, 670) # 将鼠标移动到指定位置
m_mouse.click(mouse.Button.left) # 点击鼠标左键
while(True):
m_keyboard.type('你好') # 打字
m_keyboard.press(keyboard.Key.enter) # 按下enter
m_keyboard.release(keyboard.Key.enter) # 松开enter
time.sleep(0.5) # 等待 0.5秒我承认，这是10多行代码，并不是太高端。使用前，QQ向测试QQ发送信息的效果如下：
七、识别图片中的文字
我们可以使用Tesseract来识别图片中的文本。用Python实现非常简单。在早期阶段，下载文件和配置环境变量有点麻烦。本文仅显示代码：
import pytesseract
from PIL import Image
img = Image.open('text.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)其中文本是可识别的文本。如果你对准确性不满意，可以使用百度的通用文本界面。
八、绘制函数图像
图标是数据可视化的重要工具。Matplotlib在Python中的数据可视化中起着重要的作用。让我们看看如何使用Matplotlib绘制函数图像
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.arange(1,11) # x轴数据
y = x * x 5 # 函数关系
plt.title("y=x*x 5") # 图像标题
plt.xlabel("x") # x轴标签
plt.ylabel("y") # y轴标签
plt.plot(x,y) # 生成图像
plt.show() # 显示图像生成图像如下：
九、人工智能
以下是唯一的简易人工智能，一般不向外透露。这种简易人工智能可以回答许多问题。人工智能目前正处于发展阶段，对人类语言的理解存在许多差异。不用多说废话，让我们看看我们的人工智能FDJ：
while(True):
question = input()
answer = question.replace('吗', '呢')
answer = answer.replace('？', '！')
print(answer)让我们来看一个简单的测试：
你好吗？
我好呢！
你吃饭了吗？
我吃饭了呢！
你要睡了吗？
我要睡了呢！
后言
今日分享到这里就结束了。代码要多练，可以试着对着代码进行敲一遍。
