文 | 潮汐
来源:Python 技术「ID: pythonall」
Python 语言实现功能直接了当,简明扼要,今天咱们就来一起看看 Python 5 行代码的神奇操作!
我能行有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?
def count(n):
if (1 == n or 2 == n):
return 1
elif (n >= 2):
return count(n - 2) + count(n - 1)
print(count(36) * 2)
num1 = input("第一个数:")
num2 = input("第二个数:")
new_num1 = int(num1)
new_num2 = int(num2)
print(new_num1 + new_num2)
while(True):
question = input()
answer = question.replace('吗', '呢')
answer = answer.replace('?', '!')
print(answer)
输出:
在吗
在呢
吃饭了吗
吃饭了呢
要下班了吗
要下班了呢
最近好吗
最近好呢
from http import server
from http.server import SimpleHTTPRequestHandler
server_address = ('127.0.0.1', 8888)
httpd = server.HTTPServer(server_address, SimpleHTTPRequestHandler)
httpd.serve_forever()
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
print()
输出:
1x1=1
1x2=2 2x2=4
1x3=3 2x3=6 3x3=9
1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
for i in range(1, 10):
for j in range(i, 10):
print(f'{i}x{j}={i*j}',end='\t')
print(" ")
print("\n")
输出:
1x1=1 1x2=2 1x3=3 1x4=4 1x5=5 1x6=6 1x7=7 1x8=8 1x9=9
2x2=4 2x3=6 2x4=8 2x5=10 2x6=12 2x7=14 2x8=16 2x9=18
3x3=9 3x4=12 3x5=15 3x6=18 3x7=21 3x8=24 3x9=27
4x4=16 4x5=20 4x6=24 4x7=28 4x8=32 4x9=36
5x5=25 5x6=30 5x7=35 5x8=40 5x9=45
6x6=36 6x7=42 6x8=48 6x9=54
7x7=49 7x8=56 7x9=63
8x8=64 8x9=72
9x9=81
给一个不多于5位的正整数,逆序打印出各位数字,实现思路如下:
def nixu(n):
l = str(n)
l_str = l[::-1]
print("逆序:%s" % ( l_str))
nixu(2020)
输出:
逆序:0202
from wordcloud import WordCloud
import PIL.Image as image
with open('wordcloud.txt') as fp:
text = fp.read()
wordcloud = WordCloud().generate(text)
img = wordcloud.to_image()
img.show()
词云
以百度为例,生成二维码
from MyQR import myqr
myqr.run(
words='https://www.baidu.com/',
colorized=True,
save_name='baidu_code.png')
百度二维码
抠图具体教程详见 Python装逼指南--五行代码实现批量抠图
import os, paddlehub as hub
huseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加载模型
path = './imgs/' # 文件目录
files = [path + i for i in os.listdir(path)] # 获取文件列表
results = huseg.segmentation(data={'image': files}) # 抠图
今天文章安利一些小技巧,希望对大家有一定的帮助,继续向前吧!
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