在日常生活中我們可能需要批量收集一些圖片內(nèi)的信息（比如從截圖中收集信息），這時候我們可以使用python來進行信息提取。一種可行的方案是使用OpenCV對目標圖片的特定內(nèi)容進行裁剪，然后使用python文字識別的方式獲取裁剪圖片的文字內(nèi)容，最后使用python對這些數(shù)據(jù)進行一個收集整理。那么具體怎么操作呢？接下來這篇文章告訴你。
很多小伙伴都知道numpy支持對矩陣和數(shù)組進行運算，但是初學(xué)者可能不知道很多numpy的很多運算都需要指定操作的numpy維數(shù)參數(shù)axis（當然這些axis都有帶默認值的），接下來這篇文章小編就來介紹一下numpy矩陣運算中numpy維度參數(shù)取不同值的情況下都有哪些含義吧。
計算機視覺是人工智能的一個子集，專注于教機器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。
在日常工作中我們可能會需要將兩個excel的內(nèi)容合并在一起，通常我們可以手動進行操作。但是學(xué)了自動化測試的我們怎么可能甘于平凡？接下來我們就來介紹怎么用python操作excel來合并excel文件吧。
對于mysql數(shù)據(jù)庫的操作，python提供了很多中方法，其中pymysql是一款比較常見且好用的第三方數(shù)據(jù)庫操作庫。對于數(shù)據(jù)庫常用的增刪改查的操作，pymysql都可以輕松實現(xiàn)。那么python怎么通過pymysql實現(xiàn)增刪改查的操作呢？接下來的這篇文章帶你了解。
Python 不乏并發(fā)選項，標準庫包括對線程、進程和異步 I/O 的支持。在許多情況下，Python 通過創(chuàng)建異步、線程和子進程等高級模塊，消除了使用這些各種并發(fā)方法的困難。在標準庫之外，還有第三種解決方案，例如twisted、stackless 和處理模塊，僅舉幾例。本文使用實踐示例專門關(guān)注 Python 中的線程處理。網(wǎng)上有很多很好的資源來記錄線程 API，但本文試圖提供常見線程使用模式的實踐示例。
matplotlib作為python數(shù)據(jù)可視化最用的庫之一，它對數(shù)據(jù)圖的繪制的功能是比較完備的，就比如子圖的繪制，matplotlib繪制子圖的方法就有好幾種，接下來這篇文章我們就來介紹一下常見的matplotlib繪制子圖的方法吧！
隨著近些年python大火，很多人有或多或少學(xué)習(xí)過一點python，而爬蟲的技術(shù)又相對比較簡單，這就導(dǎo)致了很多學(xué)有小成的爬蟲開發(fā)者待著自己的爬蟲在你的網(wǎng)站上爬取數(shù)據(jù)，對于大站而言，一些小小的爬蟲并不會太多地影響他站點的運營。但小站就不一樣了，輕則影響其他人的服務(wù)效果，重則爬蟲掏干凈了你的庫，然后你的創(chuàng)作就不值錢了，那么作為一個站長，怎么進行python爬蟲反爬呢？其實有一個比較簡單的操作——使用https2.0。
