小试牛刀

1 将你的 QQ 头像（或者微博头像）右上角加上红色的数字，类似于微信未读信息数量那种提示效果。 类似于图中效果

def add_num(img):
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    x,y = img.size
    # 在window系统中字体，字体都在 ‪C:\Windows\Fonts\文件中，这里选的是楷体
    font = ImageFont.truetype(r'‪C:\Windows\Fonts\simkai.ttf',size=50)
    # 颜色是草青色
    fillcolor='#1ce50d'
    draw.text((x-100,0),'学友',font=font,fill=fillcolor)
    img.save('zhang.jpg')
    return 0
if __name__ == '__main__':
    img=Image.open(r'C:\Users\zuo\Desktop\zhang.jpg')
    add_num(img)

 

2 做为 Apple Store App 独立开发者，你要搞限时促销，为你的应用生成激活码（或者优惠券），使用 Python 如何生成 200 个激活码（或者优惠券）。

总结：

注释掉的是自己写的，  列表生成器是参照别人。 明显简练了许多。

最后，用到了 join（）。

import random

def coupon(f):
    # coupon_str=''
    # for i in range(10):
    #     num = random.randint(48,57)
    #     b = chr(random.randint(65,90))
    #     s = chr(random.randint(97,122))
    #     res=random.choice([num,b,s])
    #     coupon_str += str(res)
    # coupon_str += '\n'
    # f.write(coupon_str)
    s = [random.choice([str(random.randint(48,57)),chr(random.randint(65,90)),chr(random.randint(97,122))]) for i in range(10)]

    f.write(''.join(s)+'\n')

if __name__ == '__main__':
    n = 200  # n 代表想要随机多少个优惠券
    f = open('coupon.txt','w')
    for i in range(n):
        coupon(f)
　　 f.close()

 

3 将 0001 题生成的 200 个激活码（或者优惠券）保存到 MySQL 关系型数据库中。

import random
import pymysql

def gen_coupon(n):
    coupon_l=[]
    for i in range(n):
        s = [random.choice([str(random.randint(0,9)),chr(random.randint(65,90)),chr(random.randint(97,122))]) for j in range(10)]
        s = ''.join(s)
        coupon_l.append(s)
    return coupon_l

def store(coupons):
    conn = pymysql.connect(host='localhost',user='zuo',password='123',port=3306)
    cur = conn.cursor() #Create a new cursor to execute queries with
    cur.execute('create database if not EXISTS coupon;')  #Execute a query
    cur.execute('use coupon;')
    # 注意这个创建表格的sql语句，第一次写 报错调试了半个小时。
    cur.execute('create table  if not exists coupons(id INT NOT NULL auto_increment ,coupon VARCHAR (32) NOT NULL,PRIMARY KEY (id)); ')
    for coupon in coupons:
        cur.execute('insert into coupons (coupon) VALUES (%s);',(coupon))
        conn.commit()  #Commit changes to stable storage
    cur.close()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    coupons=gen_coupon(10)
    store(coupons)

 

4 任一个英文的纯文本文件，统计其中的单词出现的个数。

方法一：

总结：这是很简单就能想到的方法。但是说实话，很low。

if __name__ == '__main__':
    f = open('test.txt','r',encoding='utf8')
    dic={}
    for line in f:
        words=line.split(' ')
        # print(words)
        for word in words:
            if word.isalpha() or word.isdigit():
                word = word.strip('\n')
                # print(word)
                if word not in dic:
                    dic[word]=1
                else:
                    dic[word] += 1
    print(dic)

方法二：

看到别人的方法，竟然是用正则表达式，我第一反应就是正则表达式还可以是这样用的喽！

利用到了一个 \b，精髓所在。

if __name__ == '__main__':
    dic={}
    import re
    # \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。
    obj = re.compile('\b?[a-zA-Z]+\b?')  # Compile a regular expression pattern, returning a pattern object.此pattern乃是精髓所在！！
    with open('test.txt','r',encoding='utf8') as f:
        for line in f:
            word_list=obj.findall(line)
            for word in word_list:
                if dic.get(word):
                    dic[word] += 1
                else:
                    dic[word] = 1
    with open('result','w',encoding='utf8') as f:
        for word,num in dic.items():
            f.write('{}:{}{}'.format(word,num,'\n'))

结果：

indexmodules:2
next:2
previous:2
Python:8
Documentation:2
The:20
Standard:2
Library:2
File:2
and:77
Directory:4
....

 

5  你有一个目录，装了很多照片，把它们的尺寸变成都不大于 iPhone5 分辨率的大小。

总结：

os.listdir()的用法，取到文件夹内的每一个文件名。

img.thumbnail() 用法，变缩略图。

img.save()  保存的时候，需要一个给定的文件名。

if __name__ == '__main__':
    import os
    from PIL import Image
    # 1136x640 iphone5的像素大小
    dir = r'C:\Users\zuo\Desktop\pic'
    # os.listdir() Return a list containing the names of the files in the directory.
    file_paths = os.listdir(dir)
    for file in file_paths:
        img = Image.open(os.path.join(dir,file))
        x,y = img.size
        if x > 1136 or y > 640:
            #Make this image into a thumbnail.This method modifies theimage to contain
            # a thumbnail version of itself, no larger than the given size.
            img.thumbnail((1136,640))
            #Saves this image under the given filename.  If no format is specified,
            # the format to use is determined from the filename extension, if possible.
            img.save(os.path.join(dir,file))

 

6 你有一个目录，放了你一个月的日记，都是 txt，为了避免分词的问题，假设内容都是英文，请统计出你认为每篇日记最重要的词。

这个题是在第四题的基础上延伸而来的。

发现了一个很厉害的模块。collections模块。可以大大减少代码量。

核心代码：

if __name__ == '__main__':
    dic = {}
    l = []
    import re
    # \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。
    obj = re.compile('\b?[a-zA-Z]+\b?')  # Compile a regular expression pattern, returning a pattern object.此pattern乃是精髓所在！！
    with open('test.txt','r',encoding='utf8') as f:
        for line in f:
            word_list = obj.findall(line)
            for word in word_list:
                l.append(word)
    import collections
    # Counter：Dict subclass for counting hashable items.Sometimes called a bag or
    # multiset.  Elements are stored as dictionary keys and their counts are stored
    # as dictionary values.
    counter_dic = collections.Counter(l)
    print(counter_dic)
    # sorted：Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
    # A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the reverse
    # flag can be set to request the result in descending order.
    #!尽管以设定了某种自定义的排序，可能是以某种value值的大小进行排序，但是返回的排序
    # 结果还是key值
    keywords = sorted(counter_dic,key=lambda x:counter_dic[x],reverse=True)
    print(keywords)

输出：

Counter({'the': 222, 'is': 114, 'to': 78, 'and': 77, 'a': 70, 'of': 69, 'file': 59, 'be': 57, ....})
['the', 'is', 'to', 'and', 'a', 'of', 'file', 'be', 'copy', 'shutil',....]

总结：

sorted 内置函数。

与列表的sort函数有两点不同。

sort只是列表的方法。sorted可以对任何可迭代对象都可以使用。

sort是列表的方法，修改对原列表生效。sort 函数是生成一个新的可迭代对象，原来的不改动，所以需要新变量名来接收这个返回值。

更强大的是功能是，可以设定参数 key = lambada x：.. ，自定义其排序的依据。可以对字典进行排序，返回排好序的key值。是这样的。

collections模块

Counter类

接收一个可迭代对象，返回一个字典。key是列表中的元素，value值元素出现的个数。

　　　　　　

8 一个HTML文件，找出里面的正文。

9 一个HTML文件，找出里面的链接。

if __name__ == '__main__':
    #Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.
    from bs4 import BeautifulSoup
    f = open(r'C:\Users\zuo\Desktop\test.html',encoding='utf8')
    # BeautifulSoup的__init__    The Soup object is initialized as the 'root tag',
    # and the provided markup (which can be a string or a file-like object) is fed into the
    # underlying parser.
    text = BeautifulSoup(f,'lxml')   # s = 'xxoo' text = BeautifulSoup(s)
    #findAll: Extracts a list of Tag objects that match the given criteria.  
    # You can specify the name of the Tag and any attributes you want the Tag to have.
    urls = text.findAll('a')
    # get_text()  Get all child strings, concatenated using the given separator.
    content = text.get_text()
    for url in urls:
        print(url)
    print(content)

总结：

用到了BeautifulSoup模块，在BS4里。BeautifulSoup有很多东西。参考文档。

用到了findAll（）和get_text （）两个方法。

　　　　

10 使用 Python 生成类似于下图中的字母验证码图片

　　

if __name__ == '__main__':
    from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter
    import random
    length = 300
    heigth = 75
    def random_color():
        return (random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255))
    def random_num():
        return random.randint(0,9)
    def random_alpha():
        return random.choice([chr(random.randint(65,90)),chr(random.randint(97,122))])

    # Creates a new image with the given mode and size.
    #(255,255,255) 是全白
    img = Image.new('RGB',(length,heigth),(255,255,255))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # This function loads a font object from the given file or file-like
    # object, and creates a font object for a font of the given size.
    # 字体大小是在这里确定。
    font = ImageFont.truetype(r'C:\Windows\Fonts\consolaz.ttf',50)
    for i in range(length):
        for j in range(heigth):
            # point: Draw one or more individual pixels
            draw.point((i,j),fill=random_color())

    for x in range(4):
        draw.text((30+65*x,10),random.choice([str(random_num()),random_alpha()]),fill=random_color(),font=font)

    #filter: Filters this image using the given filter
    img = img.filter(ImageFilter.BLUR)
    img.save('a.jpg')
    #show Displays this image. This method is mainly intended for debugging purposes
    img.show('a.jpg')

总结：

1 创建新的对象  —— Image.new（）

2  在图像上画像素点  —— draw.point（）

3  在图像上写数字，字母  —— draw.text（）

4 模糊化处理  ——  img.filter（ImageFilter.BLUR）

 

13 用 Python 写一个爬图片的程序，爬 这个链接里的日本妹子图片 :-)

if __name__ == '__main__':
    import requests
    import re
    import os
    from bs4 import BeautifulSoup
    r = requests.get(r'http://tieba.baidu.com/p/2166231880?see_lz=1')
    #findAll: Extracts a list of Tag objects that match the given criteria.
    # You can specify the name of the Tag and any attributes you want the Tag to have.
    # The value of a key-value pair in the 'attrs' map can be a string, a list of strings,
    # a regular expression object, or a callable that takes a string and returns whether or
    # not the string matches for some custom definition of 'matches'.
    # The same is true of the tag name.
    b = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
    imgs = b.findAll('img',bdwater=re.compile(r'杉本有美吧'))
    # imgs = b.findAll('img',bdwater='杉本有美吧,1280,860')
    for img in imgs:
        #os.path.split: Return tuple (head, tail) where tail is everything after the final slash.
        # Either part may be empty.
        # img['src']  tag的属性的操作方法与字典相同
        with open(os.path.split(img['src'])[1],'wb') as f:
            f.write(requests.get(img['src']).content)

总结：

1 os.path.split(path)[1] ，可以拿到文件的文件名

print(os.path.split(r'C://aa//bb//cc'))

输出：

('C://aa//bb', 'cc')

2 soup.findAll（）的参数问题。

soup.find('a',href=re.compile('^xx'))，表示查找  是以xx开的 href属性的a标签

 

14 纯文本文件 student.txt为学生信息, 里面的内容（包括花括号）如下所示：

{
	"1":["张三",150,120,100],
	"2":["李四",90,99,95],
	"3":["王五",60,66,68]
}

请将上述内容写到 student.xls 文件中，如下图所示：

先补充一下OrderDict的一些知识。

import json
from collections import OrderedDict
dic = dict()
dic['a'] = 'a'
dic['b'] = 'b'
print(dic)

dic = OrderedDict()
dic['a'] = 'a'
dic['b'] = 'b'
print(dic)

with open('test.txt')as f:
    data = json.load(f)
    print(data)

with open('test.txt') as f:
    data = json.load(f,object_pairs_hook=OrderedDict)
    print(data)

输出： 注意样式区别。

{'a': 'a', 'b': 'b'}
OrderedDict([('a', 'a'), ('b', 'b')])
{'1': ['tom', 150, 120, 100], '2': ['loda', 90, 99, 95], '3': ['kroky', 60, 66, 68]}
OrderedDict([('1', ['tom', 150, 120, 100]), ('2', ['loda', 90, 99, 95]), ('3', ['kroky', 60, 66, 68])])

 

正式代码

if __name__ == '__main__':
    import xlwt,json
    from collections import OrderedDict
    with open('test.txt') as f:
        data = json.load(f,object_pairs_hook=OrderedDict)
        #Workbook: This is a class representing a workbook and all its contents.
        # When creating Excel files with xlwt, you will normally start by
        # instantiating an object of this class.
        workbook = xlwt.Workbook()
        #add_sheet:This method is used to create Worksheets in a Workbook.
        #cell_overwrite_ok: If ``True``, cells in the added worksheet will not raise an exception if written to more than once.
        #sheet1: <class 'xlwt.Worksheet.Worksheet'>
        sheet1 = workbook.add_sheet('student',cell_overwrite_ok=True)
        # data:OrderedDict([('1', ['tom', 150, 120, 100]), ('2', ['loda', 90, 99, 95]), ('3', ['kroky', 60, 66, 68])])
        # data.items()：odict_items([('1', ['tom', 150, 120, 100]), ('2', ['loda', 90, 99, 95]), ('3', ['kroky', 60, 66, 68])])
        # data.keys()：odict_keys(['1', '2', '3'])
        # data.values(): odict_values([['tom', 150, 120, 100], ['loda', 90, 99, 95], ['kroky', 60, 66, 68]])
        for index,(key,values) in enumerate(data.items()):
            #write:This method is used to write a cell to a :class:`Worksheet`.
            sheet1.write(index,0,key)
            for i,value in enumerate(values):
                sheet1.write(index,i+1,value)
        workbook.save('student.xls')

　　总结：

　　　　1 xlwt模块

　　　　　　workbook=xlwt.WokrBook()

　　　　　　sheet1=workbook.add_sheet('name',cell_overwrite_ok=True)

　　　　　　sheet1.write()

　　　　　　workbook.save()

　　　　2 from collections import OrderDict

　　　　　　记住OrderDict的样式

　　　　3 json模块

　　　　　　json.load(f,object_paires_hook=OrederDict)

　　

15 纯文本文件 city.txt为城市信息, 里面的内容（包括花括号）如下所示：

{
    "1" : "上海",
    "2" : "北京",
    "3" : "成都"
}


请将上述内容写到 city.xls 文件中

if __name__ == '__main__':
    import json
    from collections import OrderedDict
    import xlwt
    data = json.load(open('test.txt',encoding='utf8'),object_pairs_hook=OrderedDict)
    workbook = xlwt.Workbook()
    sheet1 = workbook.add_sheet('city',cell_overwrite_ok=True)
    for index,(key,value) in enumerate(data.items()):
        sheet1.write(index,0,key),
        sheet1.write(index,1,value)
    workbook.save('city.xls')

　　总结：

　　　　1 不用要记事本打开文本文件，记事本会乱加BOM，python解释器会报错。BOM（Byte Order Mark），字节顺序标记，出现在文本文件头部。

　　　　2   for index,(key,value) in enumerate(data.items()) 这是正确的写法

　　　　　for index,(key,value) in enumerate(data) 这是我第一次写，想当然的认为，这样写实错误的。

　　　　　　验证如下：

dic = {'x':1,'y':2}
print(dic)
print(dic.items(),type(dic.items()))
print(dic.keys(),type(dic.keys()))
print(dic.values(),type(dic.values()))

　　输出：

{'x': 1, 'y': 2}
dict_items([('x', 1), ('y', 2)]) <class 'dict_items'>
dict_keys(['x', 'y']) <class 'dict_keys'>
dict_values([1, 2]) <class 'dict_values'>

 

20 对从中国联通导出的通话详单，对通话时间进行统计。通话详单是xls格式。

　　

if __name__ == '__main__':
    import xlrd
    import re
    reobj = re.compile('(\d+)\D')
    def foo(filename):
        excel = xlrd.open_workbook(filename)
        sheet = excel.sheet_by_index(0)
        row_nums = sheet.nrows
        col_nums = sheet.ncols
        total_time = 0
        min = 0
        sec = 0
        for i in range(1,row_nums):
            time = sheet.cell_value(i,3)
            res = reobj.findall(time)
            if  len(res) == 2:
                min += int(res[0])
                sec += int(res[1])
            else:
                sec += int(res[0])
        min1 = int(sec) // 60
        sec = int(sec) % 60
        min = int(min) + min1
        h = min // 60
        min = min % 60
        return  '通话时间 {}小时{}分钟{}秒'.format(str(h),str(min),str(sec))
    print(foo(r'C:\Users\zuo\Desktop\2017年09月语音通信.xls'))

　　总结：

　　　　1 xlrd 模块 是python中操作excel文件的模块。

　　　　常用方法

　　　　　　excel = xlrd.open_workbook(filename)

　　　　　　sheet = excel. sheet_by_index(0)

　　　　　　row_nums = sheet.nrows

　　　　　　col_nums = sheet.ncols

　　　　从表格中取值

　　　　　　sheet.cell_value( i , j )  

　　　　　　#  value of the cell in the given row and column

　　　　2 利用正则表达式从表格数据中取值，数据格式是'1分50秒','38秒'，这种夹杂着汉字的样式。

　　　　\D 匹配一个非数字字符，等价于[^0-9]

　　　　\d 匹配一个数字字符，等价于[0-9]

　　

　　　　re.compile('\d+\D')。反正这样写，我是没想出来！

 

21 通常，登陆某个网站或者 APP，需要使用用户名和密码。密码是如何加密后存储起来的呢？请使用 Python 对密码加密。

import hashlib
import os
from hmac import HMAC
def encrypt_password(password,salt=None):
    '''
    Hash password on the fly
    :param password:
    :param salt:
    :return:
    '''
    if salt == None:
        # urandom：Return a bytes object containing random bytes suitable for cryptographic use
        salt = os.urandom(8)
    password = password.encode('utf-8')
    # 这里先随机生成 64 bits 的 salt，再选择 SHA-256 算法使用 HMAC 对密码和 salt
    # 进行 10 次叠代混淆，最后将 salt 和 hash 结果一起返回。
    for i in range(10):
    #digest: Return the hash value of this hashing object.This returns a
    # string containing 8-bit data.  The object is not altered in any way
    # by this function; you can continue updating the object after calling
    # this function.
        password = HMAC(password,salt,hashlib.sha256).digest()
    return (salt + password)


def valid_password(input_password,hashed):
    return hashed == encrypt_password(input_password,hashed[:8])


hashed = encrypt_password('xxxxxx')

valid_password('xxxxx',hashed[:8])

　　总结：

　　　　1 os.urandom(x)  随机生成 x 位16进制字符串

　　　　2 hmac模块内的HMAC类的参数

　　　　　　HMAC(密码，加盐，加密的方法)

　　　　　　digest（）

　　　　3 方法是很值得推荐的，很巧妙！

　　　　 

转载于:https://www.cnblogs.com/654321cc/p/8418217.html