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75、自动写检讨书6、屏幕录相机7、制作Gif动图8、语音识别成文9、VB6与Python通过COM组件联合编程10、Python与小米米家、YeeLight的互动11、摄像头拍照，并感情分析12、朗读PPT，自动帮你讲课13、最简单的浏览器1、抓取图片，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.某某乎.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 + 12、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=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D")
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('\033[0;31;;1m')
print(*list[0:6], end="")
print('\033[0;34;;1m', end=" ")
print(list[-1])5、自动写检讨书：import random
import xlrd
ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx')
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1')
i = []
x = input("请输入具体事件：")
y = int(input("老师要求的字数："))
while len(str(i)) < y * 1.2:
s = random.randint(1, 60)
rows = sheet.row_values(s)
i.append(*rows)
print(" "*8+"检讨书"+"\n"+"老师：")
print("我不应该" + str(x)+"，", *i)
print("再次请老师原谅！")以下是样稿：请输入具体事件：抽烟
老师要求的字数：200
检讨书
老师：
我不应该抽烟， 学校一开学就三令五申，一再强调校规校纪，提醒学生不要违反校规，可我却没有把学校和老师的话放在心上，没有重视老师说的话，没有重视学校颁布的重要事项，当成了耳旁风，这些都是不应该的。 同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我，并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己，我会把握这次机会。 但事实证明，仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的，还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念，否则就会在学习上迷失方向，使国家和学校受损失。
再次请老师原谅！6、屏幕录相机，抓屏软件：from time import sleep
from PIL import ImageGrab
m = int(input("请输入想抓屏几分钟："))
m = m * 60
n = 1
while n < m:
sleep(0.02)
im = ImageGrab.grab()
local = (r"%s.jpg" % (n))
im.save(local, 'jpeg')
n = n + 17、制作Gif动图：from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
images = []
images.append(Image.open('2.jpg'))
images.append(Image.open('3.jpg'))
im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")8、语音识别成文字语音识别文字核心代码不多，利用百度在线语音API。可以用在多种场景，比如语音录入，练习简单发音等。# -*- coding: utf-8 -*-#
from aip import AipSpeech
import speech_recognition as sr
import os
# 生成音频文件
def my_record(rate=16000):
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone(sample_rate=rate) as source:
print("请说话")
audio = r.listen(source)
with open("audio.wav", "wb") as f:
f.write(audio.get_wav_data())
# 2、音频文件转文字
APP_ID = '这三个参数要，自己去百度申请'
API_KEY = '这三个参数要，自己去百度申请'
SECRET_KEY = '这三个参数要，自己去百度申请'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
path = 'audio.wav'
def listen():
# 读取录音文件
with open(path, 'rb') as fp:
voices = fp.read()
try:
# 常用dev_pid参数：1537普通话(纯中文识别)、1737英语、1637粤语、1837四川话
result = client.asr(voices, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537, })
result_text = result["result"][0]
print("我说: " + result_text)
if result_text=="结束程序。":
print("再见！")
os._exit(0)
# return result_text
except KeyError:
print("未知问题")
while True:
my_record()
request = listen()
9、VB6与Python通过COM组件联合编程因为VB6提供了非常方便的“所见即所得”的界面方法，Python有强大的编程功能。所以我们就使用COM组件，让VB6的界面与Python的功能联系在一起。书上说：COM组件服务是提供一种独立于平台与编程语言之外的，共享二进制代码的方法。翻译成人话：COM组件可以让不同的编程语言之间互相通信，至于它们之间说英语还是法语，我们现在不用关心。先给大家两小段基本的代码，先理解原理，其它的就好办了。1、先用Python注册COM服务，并在Python服务中写一个最简单的加法函数。# coding=UTF8
import pythoncom
class PythonDemo:
_public_methods_ = ['Test']
_reg_progid_ = 'Demos'
_reg_clsid_ = pythoncom.CreateGuid()
def Test(self, val, val2):
val = val + val2
return val
if __name__ == '__main__':
import win32com.server.register
print('启动COM服务.')
win32com.server.register.UseCommandLine(PythonDemo)2、到VB6中设计一个简单的界面，写几行代码。Private Sub Command1_Click()
Set PythonUtils = CreateObject("Demos")
response = PythonUtils.Test(a, b)
a = Val(Text1.Text)
b = Val(Text2.Text)
Print response
End Sub3、先运行Python代码，然后WINDOWS要多管闲事的问一下，这个程序你让不让他运行。点“是”就可以启动COM组件服务，再到VB6中调用即可。在VB6界面中输入1和2，在Python中计算加法，VB6中打印出结果。10、Python与小米、YeeLight的互动一、安装必要的小米智能家电、YeeLight模块：pip install python-miio
pip install yeelight二、获得设备的“令牌”，也就是token，这样就能操作设备了。1、安装蓝叠安卓模拟器；2、下载米家 5.4.54版本（这个版本才能看到日志文件），在模拟器上安装，登录小米账户，随便操作几下；3、使用蓝叠自带的RE文件管理器，找到：/sdcard/SmartHome/logs/Plug_Devicemanager中找到名为yyyy-mm-dd.txt的日志文件，在其中搜索设备名称或IP地址，找到相关token即可。4、YeeLight灯，是小米的生态企业，他们的操作就比较简单了，只要有IP地址，就可以操作。注意，要下载YeeLight的APP，在上面打开“联网控制”，才能进行Python操作。三、输入代码：可以实现开关灯的同时，打开智能插座：from miio.chuangmi_plug import ChuangmiPlug #小米智能家居的模块
from yeelight import Bulb #YeeLight的模块
import tkinter #为了写一个丑点的窗口
ip='192.168.31.41'
token='24dfac257f5940d4b30046c16e81ea52' # 输入之前获得的token
d = ChuangmiPlug(ip=ip, token=token) #智能插座
d2 = Bulb("192.168.31.131") #YeeLight灯
def kai():
d.on()
d2.turn_on()
def guan():
d.off()
d2.turn_off()
def usb_on():
d.usb_on()
def usb_off():
d.usb_off()
# 创建一个比较丑的界面，总比没有强
win = tkinter.Tk()
win.title("米家Python By:JeffersLi")
win.geometry("600x400+200+50")
button1 = tkinter.Button(win, text="打开", command=kai, width=10, height=1)
button1.pack()
button2 = tkinter.Button(win, text="关闭", command=guan, width=10, height=1)
button2.pack()
button3 = tkinter.Button(win, text="打开USB", command=usb_on, width=10, height=1)
button3.pack()
button4 = tkinter.Button(win, text="关闭USB", command=usb_off, width=10, height=1)
button4.pack()
win.mainloop()11、摄像头拍照，并感情分析1、网上的相关资料内容都比较老，这里引用的模型也不太准确，识别成功率最多也就80%吧。2、各种模块不兼容，把每个模块的版本号都标了一下，省得大家不好找。3、要下载三年前的这个老模型“model_v6_23.hdf5”，下载网址：https://github.com/priya-dwivedi/face_and_emotion_detection/raw/master/emotion_detector_models/model_v6_23.hdf5import face_recognition #版本1.3.0
import numpy as np #版本1.21.5
import cv2 #版本4.5.5.62
from keras.models import load_model #版本2.7.0
#另外还需要dlib（版本19.22.1），cmake（版本号3.22.1）
cap = cv2.VideoCapture(0) #内置摄像头为0，外置摄像头为1
i = 0
def draw_guide_line(image_np):
# 画辅助线
[h1, h2, h3] = image_np.shape
point_color = (100, 100, 255)
# BGR
thickness = 1
lineType = 8
image_np = np.ascontiguousarray(image_np, dtype=np.uint8)
# 原来的图像在内存上的保存是不连续的
cv2.line(image_np, [200, 0],[200, 480], point_color, thickness, lineType) #竖线
cv2.line(image_np, [440, 0],[440, 480], point_color, thickness, lineType) #竖线
cv2.line(image_np, [0, 100],[640, 100], point_color, thickness, lineType) #竖线
cv2.line(image_np, [0, 380],[640, 380], point_color, thickness, lineType) #竖线
return image_np
while (1):
ret, frame = cap.read()
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27: #按ESC键退出
break
elif key == ord('c') or key == ord('C'):
#按下C键拍照
cv2.imwrite(str(i) + '.jpg', frame)
file_path = str(i) + '.jpg'
i += 1
emotion_dict = {'生气': 0, '悲伤': 5, '中性': 4, '厌恶': 1, '惊讶': 6, '恐惧': 2, '高兴': 3}
image = face_recognition.load_image_file(file_path)
# .载入图像
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
# 寻找脸部
top, right, bottom, left = face_locations[0]
# 将脸部框起来
face_image = image[top:bottom, left:right]
face_image = cv2.resize(face_image, (48, 48))
face_image = cv2.cvtColor(face_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
face_image = np.reshape(face_image, [1, face_image.shape[0], face_image.shape[1], 1])
# 调整到可以进入该模型输入的大小
model = load_model("./model_v6_23.hdf5")
# 要下载三年前的这个老模型https://github.com/priya-dwivedi/face_and_emotion_detection/raw/master/emotion_detector_models/model_v6_23.hdf5
predicted_class = np.argmax(model.predict(face_image))
# 分类情绪
label_map = dict((v, k) for k, v in emotion_dict.items())
predicted_label = label_map[predicted_class]
# 根据情绪映射表输出情绪
print(predicted_label)
frame = draw_guide_line(frame)
cv2.imshow("capture", frame)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()12、朗读PPT，自动帮你讲课from pptx import Presentation
import win32com.client
import pyautogui as pg
import time
import tkinter
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import sys
speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SpVoice")
def start():
file_path = filedialog.askopenfilename()
ppt = win32com.client.Dispatch('PowerPoint.Application')
ppt.Visible = 1
ppt.Presentations.Open(file_path)
win32com.client.gencache.EnsureDispatch('PowerPoint.Application')
obj=Presentation(file_path)
for index, slide in enumerate(obj.slides,start=1):
print(f'第{index}页幻灯片'.center(20,'='))
pg.press('enter')
time.sleep(1)
#PowePoint自带模板中每页幻灯片顶部的文本为title#如果自定义模板中没有title，返回空值None
title=slide.shapes.title
subtitle = slide.placeholders[0]
if title:
speaker.Speak(title.text)
else:
print('这一页幻灯片没有标题')
if slide.placeholders[0]:
speaker.Speak(subtitle.text)
else:
print('这一页幻灯片没有内容')
if slide.has_notes_slide:
speaker.Speak(slide.notes_slide.notes_text_frame.text)
else:
print('这一页幻灯片没有备注')
if index==len(obj.slides):
speaker.Speak('讲解完毕，谢谢大家！')
sys.exit()
else:
time.sleep(1)
def stop():
sys.exit()
# 创建主窗口
win = tkinter.Tk()
# 设置标题
win.title("自动朗读PPT By:JeffersLi")
# 设置大小和位置
win.geometry("600x400+200+50")
# 进入消息循环，可以写控件
# 创建按钮
button1 = tkinter.Button(win, text="打开PPT", command=start, width=10, height=1)
button2 = tkinter.Button(win, text="退出", command=stop, width=10, height=1)
button1.pack()
button2.pack()
win.mainloop()13、最简单的浏览器：最简单代码的浏览器示例：import sys
from PyQt5.QtCore import QUrl
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEnginePage, QWebEngineView
from PyQt5.QtGui import QIcon
from PyQt5.QtCore import Qt #调用窗口状态
app = QApplication(sys.argv)
browser = QWebEngineView()
browser.setWindowIcon(QIcon("map.ico"))
browser.setWindowTitle("百度地图")
browser.load(QUrl("http://map.baidu.com/"))
browser.setWindowState(Qt.WindowMaximized) #窗口最大化
browser.show()
app.exec_()以上内容，是我在学习的过程中积累的小代码小段，内容什么都有。在此，特别感谢一下那些只收藏不点赞的朋友们，不知道为啥有这样的操作。既然都看到这儿了，加个关注吧，别总点个收藏就走，要做好“素质三连”的一个兵。}