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Python:各类Python项目与代码

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简介:
本书汇集了多种Python项目的实例和源代码,适合编程爱好者和技术从业者参考学习。通过实际操作,帮助读者提高Python开发技能。 该Python存储库包含多个项目及独立代码文件,并通过不同文件夹进行分类: 1. 机器学习:这里存放所有与机器学习相关的代码,大部分适用于在线课程(如edX和Coursera)。 2. 熊猫教程:涵盖从收件箱中学习的熊猫课程内容,包括来自Medium和Kaggle文章中的示例。 3. 类库:Python类文件集合。 4. Flask框架工作区:使用Flask与Python构建服务器的应用程序示例,主要参考edX CS50课程。 5. Matplotlib实例:专门用于Matplotlib库的代码示例。 6. Keras教程和练习:Keras深度学习框架的学习资料及实践案例。 7. Project_1:CS50课程中的第一个项目实现。 8. facecam解锁锁定程序:使用Python进行人脸识别的应用程序开发。 9. 作业集锦:包含各种作业相关的代码文件。 10. 区块链实验:通过Python和Flask包构建的区块链应用实例。 11. 社交媒体Bot尝试:为Instagram和Twitter创建自动化脚本(即Bots)的初步探索。

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客服
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  • PythonPython
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    本书汇集了多种Python项目的实例和源代码,适合编程爱好者和技术从业者参考学习。通过实际操作,帮助读者提高Python开发技能。 该Python存储库包含多个项目及独立代码文件,并通过不同文件夹进行分类: 1. 机器学习:这里存放所有与机器学习相关的代码,大部分适用于在线课程(如edX和Coursera)。 2. 熊猫教程:涵盖从收件箱中学习的熊猫课程内容,包括来自Medium和Kaggle文章中的示例。 3. 类库:Python类文件集合。 4. Flask框架工作区:使用Flask与Python构建服务器的应用程序示例,主要参考edX CS50课程。 5. Matplotlib实例:专门用于Matplotlib库的代码示例。 6. Keras教程和练习:Keras深度学习框架的学习资料及实践案例。 7. Project_1:CS50课程中的第一个项目实现。 8. facecam解锁锁定程序:使用Python进行人脸识别的应用程序开发。 9. 作业集锦:包含各种作业相关的代码文件。 10. 区块链实验:通过Python和Flask包构建的区块链应用实例。 11. 社交媒体Bot尝试:为Instagram和Twitter创建自动化脚本(即Bots)的初步探索。
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    这段内容是关于使用Python编程语言和OpenCV库进行开发的项目源代码集合。涵盖图像处理、计算机视觉等领域应用。 Python和OpenCV的项目实践代码可供小伙伴们下载参考。
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    本报告详细记录了Python课程的期末项目完成情况,包括项目背景、设计思路、实现技术及最终成果展示,并附有完整源代码。 Python期末大作业报告及代码
  • Python和Radon的度量.zip
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    本资源包含使用Python和Radon工具进行代码质量分析的各种示例与教程,涵盖复杂度、可读性等多个维度的度量方法。适合开发者提升编程规范和效率。 Radon 是一个 Python 工具,用于从源代码计算各种指标。它可以计算 McCabe 复杂度(即原始圈复杂性)以及 Halstead 度量,并且包括 SLOC、注释行数和空白行等信息。
  • Python+Selenium的源
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    这段源代码是使用Python编程语言结合Selenium工具开发的一个自动化测试项目。它展示了如何利用Python强大的库和Selenium的灵活性来执行Web应用的自动化测试任务。 Python+Selenium项目源码,包含常用Selenium功能的示例代码。
  • Python爬虫
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    本项目是一系列使用Python编写的网络爬虫代码集合,旨在高效地抓取和解析网页数据。 爬虫项目是指利用编程技术和工具自动化地从互联网上获取数据的项目。爬虫是一种程序,它能够模拟人类用户在网页上的浏览行为并提取所需的信息。通过编写这样的程序,可以让计算机自动访问网站、解析页面内容,并抓取感兴趣的数据。 一个典型的爬虫项目通常包括以下几个步骤: 1. **目标确定**:明确要爬取的目标网站或特定页面以及所需的详细数据类型和结构。 2. **网络请求**:使用编程语言(如Python、Java等)及相关库发送HTTP请求,获取网页的HTML源代码。 3. **数据解析**:利用HTML解析器(例如BeautifulSoup、XPath等),将获得的HTML文档转换为可以操作的数据格式,比如树形结构或DOM模型。 4. **数据抽取**:根据预设规则从已经解析好的HTML中提取需要的信息。这可以通过正则表达式、CSS选择器或者XPath来实现。 5. **数据存储**:把获取到的数据保存至本地文件、数据库或者其他形式的储存系统,以便进一步分析和使用。 6. **定时调度**:如果需要定期更新爬取的数据,则可以设置定时任务或采用调度框架,让程序在固定时间自动运行。 爬虫项目广泛应用于多种场景中,例如搜索引擎索引构建、数据挖掘以及价格监控等。
  • Python 审查.zip
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    Python代码审查项目包含了一系列用于提高Python编程质量与团队协作效率的工具和指南。本项目旨在帮助开发者发现并修复代码中的错误和潜在问题,提升软件开发的整体水平。 Python代码审计是软件开发过程中的重要环节,它旨在确保代码的质量、安全性和可维护性。在这个项目中,我们将关注Python编程语言,并特别针对基于Python3.7的Web框架Django 2.2.6和Flask 1.1.2进行代码审计。 以下是关于这个项目的几个关键知识点: 1. **Python3.7**: Python3.7是一个主要版本,引入了诸多新特性和改进。例如类型注解的增强、新的数据结构(如`OrderedDict`默认有序)、以及新的字符串格式化方法f-string等。理解这些新特性对于审计基于Python 3.7的代码非常重要。 2. **Django框架**: Django是流行的Web开发框架之一,以其“内置所有必需组件”的哲学著称。“batteries included”意味着它提供了很多开箱即用的功能。在进行Django项目的代码审计时,需要检查URL配置、视图函数、模板、模型和数据库操作等各个方面。掌握Django的设计模式与最佳实践是有效开展审计工作的关键。 3. **Flask框架**: Flask是一个轻量级的Python Web开发框架,以其简洁灵活著称。“微服务架构”使得它非常适合构建小型到中型的应用程序或API端点。在进行Flask项目的代码审查时,需要关注路由定义、视图函数、模板渲染以及扩展集成(如SQLAlchemy用于数据库操作)等环节。 4. **编码规范与风格**: 遵循PEP8是Python编程的基本要求,它规定了如何编写格式正确且易于阅读的代码。在审计过程中,应确保所有代码都符合PEP8标准,包括缩进、命名规则和注释使用等方面的细节。 5. **安全性审查**: 在Web应用中常见的安全问题有SQL注入、跨站脚本(XSS)、以及跨站点请求伪造(CSRF)等。进行安全审计时,需要检查输入验证、参数绑定及模板渲染等方面以确保正确处理用户提交的数据并防止上述攻击的发生。 6. **错误处理与日志记录**: 有效的错误管理和日志记录对于调试和监控至关重要。在审查代码的过程中要确认异常被妥善捕获,并且所有必要的信息都被恰当地记录下来,同时避免泄露敏感数据给外部访问者。 7. **性能优化**: 要评估程序的效率并识别潜在的问题领域如数据库查询、内存管理和异步处理等。使用Python提供的性能分析工具(例如cProfile)可以帮助确定这些问题的具体位置和性质。 8. **测试覆盖度**: 在进行代码审计的同时,还需要检查单元测试与集成测试是否全面,并且确保达到预期的覆盖率水平。这不仅有助于保证功能正确性,在修改现有代码之后也能够快速检测到可能引入的问题。 9. **依赖管理**: 使用pipfile或requirements.txt文件来维护项目所需的库列表是非常重要的做法,以避免版本冲突和安全漏洞的发生。 10. **文档与注释**: 优秀的代码应该配有清晰的文档以及适当的注释说明功能、设计决策及使用方法等。这有助于提高项目的可读性和后期维护性。 通过上述知识点的应用,我们可以确保项目中的代码具有较高的质量标准,并且能够有效预防常见的安全问题。对Django和Flask框架深入的理解结合Python的最佳实践将使这个审计过程更加全面与专业。