50行Python代码写一个语言检测器

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Python源代码漏洞检测系统的研究

Python源代码漏洞检测系统的研究摘要：随着现代社会的不断进步，计算机正在高速发展，人工智能和机器学习也快速发展，Python广泛应用于网络爬虫、机器学习、数据分析等领域,并且Python拥有可公开使用的第三方库,这使得Python在编程语言中的地位越来越高，在2020年显示为常用编程语言的第二位。

希望维护网络的安全，同时使python代码的检测达到一个新的维度，基于以上两个愿景，开发了这个系统，为python代码编译工作者们提供一个可供使用的编译环境。

关键词：代码安全漏洞、python、AST技术、代码指纹分析技术。

1.引言Python编程语言正在快速发展，随之而产生了各种各样的python代码安全漏洞，但是,由于系统的不安全性,无法保证Python脚本在其整个生命周期内都是可信的。

并且目前可以检测python代码漏洞的太少，尤其是专注于检测python代码漏洞的系统几乎没有，这使python漏洞的危险性大大提高，若无法及时并有效地检测出相关的漏洞，甚至会造成经济上的重大损失。

Python源代码漏洞检测系统的出现就很好地解决了这一问题，只需要在线上便可以对自己编译的代码进行检测。

2.python代码常见的相关漏洞及危害（1）常见漏洞：SQL注入、assert语句、解析Xml、计时攻击、pickle漏洞等。

（2）相关危害：①SQL注入：数据库信息泄漏、网页篡改、网站被挂马、传播恶意软件、数据库被恶意操作、服务器被远程控制、破坏硬盘数据。

②assrt语句：不规范使用assert函数，当发生异常时，不管有无权限，都会跳到安全代码。

③解析Xml：身份认证失效、敏感信息泄露。

④计时攻击：暴露行为和方式，Python做web开发时，时间盲注。

⑤pi ckle漏洞：反序列化攻击。

3.系统概述Python源代码安全漏洞检测系统是由两个模块组成，分为源代码漏洞检测平台、源代码漏洞分析平台。

源代码漏洞检测平台主要运用多种算法与技术对客户提供的代码进行检测，源代码漏洞分析平台是对所检测出的漏洞进行精准的分析，并生成相关的报告。

运动检测ViBe算法python实现代码

运动检测ViBe算法python实现代码运动物体检测⼀般分为背景建模和运动物体分析两步。

即构建不包含运动物体的背景模型。

然后将新的视频帧和背景模型对⽐，找出其中的运动物体。

⽬前⽐较好的背景建模算法有两种：1)⽂章（Zivkovic Z. (2004) Improved adaptive Gausianmixture model for backgroundsubtraction, Proceedings of ICPR 2004, August 23-26, Cambridge, UK.）提出的⾼斯混合模型法。

在此算法中，背景的每⼀个像素都被拟合到⼀个⾼斯混合模型。

对于新的图⽚，只需要判断每个像素是否服从这个⾼斯混合模型就可以判断出这个像素是背景还是前景。

但混合⾼斯算法的缺点是计算量相对⽐较⼤，速度偏慢，对光照敏感。

2)⽂章（ViBe: A universal backgroundsubtraction algorithm for video sequences.）提出的ViBe算法。

该算法速度⾮常快，计算量⽐较⼩，⽽且对噪声有⼀定的鲁棒性，检测效果不错。

由于最近在做⼀些跟踪检查的研究，就⽤到了ViBe算法，根据⽹上的c++版本编写了这个python版的算法，在这分享给⼤家。

class ViBe:'''''classdocs'''__defaultNbSamples = 20 #每个像素点的样本个数__defaultReqMatches = 2 #min指数__defaultRadius = 20; #Sqthere半径__defaultSubsamplingFactor = 16#⼦采样概率__BG = 0 #背景像素__FG = 255 #前景像素__c_xoff=[-1,0,1,-1,1,-1,0,1,0] #x的邻居点 len=9__c_yoff=[-1,0,1,-1,1,-1,0,1,0] #y的邻居点 len=9__samples=[] #保存每个像素点的样本值,len defaultNbSamples+1__Height = 0__Width = 0def __init__(self, grayFrame):'''''Constructor'''self.__Height = grayFrame.shape[0]self.__Width = grayFrame.shape[1]for i in range(self.__defaultNbSamples+1):self.__samples.insert(i,np.zeros((grayFrame.shape[0],grayFrame.shape[1]),dtype=grayFrame.dtype));self.__init_params(grayFrame)def __init_params(self,grayFrame):#记录随机⽣成的⾏(r) 和列(c)rand=0r=0c=0#对每个像素样本进⾏初始化for y in range(self.__Height):for x in range(self.__Width):for k in range(self.__defaultNbSamples):#随机获取像素样本值rand=random.randint(0,8)r=y+self.__c_yoff[rand]if r<0:r=0if r>=self.__Height:r=self.__Height-1 #⾏c=x+self.__c_xoff[rand]if c<0:c=0if c>=self.__Width:c=self.__Width-1 #列#存储像素样本值self.__samples[k][y,x] = grayFrame[r,c]self.__samples[self.__defaultNbSamples][y,x] = 0def update(self,grayFrame,frameNo):foreground = np.zeros((self.__Height,self.__Width),dtype=np.uint8)for y in range(self.__Height): #Heightfor x in range(self.__Width): #Width#⽤于判断⼀个点是否是背景点,index记录已⽐较的样本个数，count表⽰匹配的样本个数count=0;index=0;dist=0.0;while (count<self.__defaultReqMatches) and (index<self.__defaultNbSamples):dist= float(grayFrame[y,x]) - float(self.__samples[index][y,x]);if dist<0: dist=-distif dist<self.__defaultRadius: count = count+1index = index+1if count>=self.__defaultReqMatches:#判断为背景像素,只有背景点才能被⽤来传播和更新存储样本值self.__samples[self.__defaultNbSamples][y,x]=0foreground[y,x] = self.__BGrand=random.randint(0,self.__defaultSubsamplingFactor)if rand==0:rand=random.randint(0,self.__defaultNbSamples)self.__samples[rand][y,x]=grayFrame[y,x]rand=random.randint(0,self.__defaultSubsamplingFactor)if rand==0:rand=random.randint(0,8)yN=y+self.__c_yoff[rand]if yN<0: yN=0if yN>=self.__Height: yN=self.__Height-1rand=random.randint(0,8)xN=x+self.__c_xoff[rand]if xN<0: xN=0if xN>=self.__Width: xN=self.__Width-1rand=random.randint(0,self.__defaultNbSamples)self.__samples[rand][yN,xN]=grayFrame[y,x]else:#判断为前景像素foreground[y,x] = self.__FG;self.__samples[self.__defaultNbSamples][y,x] += 1if self.__samples[self.__defaultNbSamples][y,x]>50:rand=random.randint(0,self.__defaultNbSamples)if rand==0:rand=random.randint(0,self.__defaultNbSamples)self.__samples[rand][y,x]=grayFrame[y,x]return foreground我做的鱼的跟踪效果图以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

python常用代码大全-Python常用库大全

python常⽤代码⼤全-Python常⽤库⼤全Python常⽤库⼤全，看看有没有你需要的。

环境管理管理 Python 版本和环境的⼯具p – ⾮常简单的交互式 python 版本管理⼯具。

pyenv – 简单的 Python 版本管理⼯具。

Vex – 可以在虚拟环境中执⾏命令。

virtualenv – 创建独⽴ Python 环境的⼯具。

virtualenvwrapper- virtualenv 的⼀组扩展。

包管理管理包和依赖的⼯具。

pip – Python 包和依赖关系管理⼯具。

pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的⼀组⼯具。

conda – 跨平台，Python ⼆进制包管理⼯具。

Curdling – 管理 Python 包的命令⾏⼯具。

wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。

包仓库本地 PyPI 仓库服务和代理。

warehouse – 下⼀代 PyPI。

Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像⼯具。

devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发⼯具。

localshop – 本地 PyPI 服务（⾃定义包并且⾃动对 PyPI 镜像）。

分发打包为可执⾏⽂件以便分发。

PyInstaller – 将 Python 程序转换成独⽴的执⾏⽂件（跨平台）。

dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为⼀个 Debian 包来发布。

Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执⾏⽂件或扩展模块。

py2app – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Mac OS X）。

py2exe – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Windows）。

pynsist – ⼀个⽤来创建 Windows 安装程序的⼯具，可以在安装程序中打包 Python本⾝。

构建⼯具将源码编译成软件。

buildout – ⼀个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应⽤。

paddleocr python 测试代码

标题：深度学习OCR技术在Python中的应用——PaddleOCR测试代码一、背景介绍随着深度学习技术的不断发展，光学字符识别（OCR）技术在图像处理、智能识别领域得到了广泛的应用。

PaddleOCR是一款基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具，提供了高效、稳定的文本检测、识别模型，并且支持多种编程语言。

本文将以Python为例，介绍如何使用PaddleOCR进行文本识别，并给出相应的测试代码。

二、PaddleOCR介绍PaddleOCR是飞桨生态下的OCR工具库，包含超过60种预训练模型和训练转换工具，以及针对多种场景的数据增强和多种后处理工具，可以实现基于PaddlePaddle的文字检测和识别。

该工具具备以下特点：1. 支持中文、英文、日文、韩文等多种语言的文本检测和识别；2. 提供了丰富的预训练模型，覆盖了通用文字识别、唯一识别信息识别、车牌识别等多种场景；3. 支持文本方向检测、文本语义分割、多语种OCR等功能。

三、PaddleOCR安装与基本使用PaddleOCR的安装非常简单，只需要通过pip命令即可完成：```python!pip install paddlepaddle!pip install paddleocr```安装完成后，即可导入PaddleOCR进行基本的文本识别：```pythonfrom paddleocr import PaddleOCRocr = PaddleOCR()img_path = 'test.jpg'result = ocr.ocr(img_path)for line in result:for word in line:print(word[1])```以上代码中，首先导入PaddleOCR库，然后实例化一个OCR对象，读入待识别的图片并调用ocr方法即可完成图像中文本的检测和识别。

四、PaddleOCR高级功能介绍除了基本的文本检测和识别功能外，PaddleOCR还提供了一些高级功能，如文本方向检测、多语种OCR等。

LR语法分析器的实现代码(python)

LR语法分析器的实现代码（python）•构造LR(0)项目集：–构造I的闭包CLOSURE(I)的算法如下：i.I的任何项目都属于CLOSURE(I)；ii.若A→α•Bβ属于CLOSURE(I)，对任何产生式B→γ，B→•γ也属于CLOSURE(I)；iii.重复执行上述两步骤直至CLOSURE(I)不再增大为止。

iv.实现代码如下def get_CLOSURE(tmp): # 生成闭包 CLOSURE = [] for it in tmp:if(it not in CLOSURE): CLOSURE.append(it) x, y = it.split(".") if(y == ""): continue v = y[0] if(v in VN): res = get_VN_gram(v) # 返回非终结符产生的A->.aBb形式 forre in res: if(re not in CLOSURE): CLOSURE.append(re) return CLOSURE–Go(I,a)函数构造算法i.I为当前状态，X为文法符号，J为I中所有形如A->α·Xβ的项目的后续项目所组成的集合，而CLOSURE(J)就是项目集I关于X的后续状态ii.实现代码如下def go(item, v): #生成并返回下一个item tmp = [] for it in item: x, y = it.split(".") if(y!=""): if(y[0] == v): new_it = x + y[0] + "." + y[1:] tmp.append(new_it) if(len(tmp)!=0): new_item = get_CLOSURE(tmp) #print(tmp) #print("go(item, "+v + ") = " + str(new_item)) return new_item–判别LR项目集是否合法：•无移进项目和规约项目并存•无多个规约项目并存•代码如下：def lr_is_legal(: # 判别lr是否合法 has_protocol = 0 #是否存在规约项目 has_shift = 0 #是否存在移进项目 for item in items: for it in item: x, y = it.split(".") if(y ==""): if(has_protocol != 0 or has_shift != 0): return False has_protocol = 1 else: if(y[0] in VT): has_shift = 1 return True•构造LR(0)分析表–构造算法：i.假定项目集规范族C={I0,I1,…,In}。

Python计算机语言课件

通过函数名和参数列表调用函数，并返回函数执行的结果。
03 Python高级特性
面向对象编程
类与对象
Python中通过类定义对象，实现封装、继承和多态等面向对象特性。
封装
将数据和操作数据的函数组合在一起，形成独立的对象，隐藏内部实
现细节。
继承
子类可以继承父类的属性和方法，实现代码重
用和扩展。
赋值运算符
用于将表达式的值赋给变量，包括=、+=、-=、*=、/= 等。
控制流语句
条件语句
通过if、elif和else关键字实现条件判断，根据条件执行不同的代码块。
循环语句
包括for循环和while循环，用于重复执行一段代码。其中，for循环遍历序列中的元素， while循环在满足条件时重复执行代码块。
数据清洗
Pandas提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、重复值处理、异常
值处理等。
数据导入与导出
Pandas支持多种数据格式的导入与导出，如CSV、Excel、SQL数据库等。
数据分析
Pandas内置了大量的统计分析函数，用于执行各种数据分析任务，如分组聚合、时间序列分析等。
Matplotlib库：数据可视化
即生成所有元素。
生成器函数
使用yield关键字的函数，每次调用时返回一个值，然后暂停执行，等待下一次调用。
装饰器与闭包
装饰器
用于修改或增强函数或类的功能，而不改变其源代码。
装饰器函数
接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，用于增强原函数的功能。
闭包
一个能访问和操作其外部词法环境（lexical environment）的函数。

python 文本检测与识别代码

在撰写这篇文章之前，我首先对python文本检测与识别代码进行了深入的研究和评估。

在这篇文章中，我将向您介绍python文本检测与识别代码的原理、应用和技术，并希望能够为您提供一些有价值的见解和思考。

一、python文本检测与识别代码的原理1. 文本检测的原理在文本检测方面，python可以利用图像处理库如OpenCV和Tesseract等来进行文本检测。

利用图像处理技术对图像进行预处理，包括边缘检测、二值化等操作，然后利用文字定位算法对图像中的文字进行检测和定位。

2. 文本识别的原理对于文本识别，python可以利用深度学习技术来进行文字识别。

通过训练模型，可以将图像中的文字转换为可识别的文本信息。

其中，使用的深度学习模型可以是CNN、LSTM等。

二、python文本检测与识别代码的应用1. 文字检测的应用文字检测在实际应用中有着广泛的应用场景，如自动驾驶中的交通标识检测、图像OCR识别等。

利用python的文本检测代码，可以快速准确地进行文字检测，为实际应用提供了重要支持。

2. 文字识别的应用文字识别同样有着重要的应用价值，比如在唯一识别信息识别、车牌识别等场景中，利用python的文本识别代码可以快速准确地完成文字识别任务，提高了生产效率和准确性。

三、个人观点和理解在我看来，python文本检测与识别代码的应用潜力巨大，尤其在当前人工智能和图像处理技术不断发展的背景下，利用python进行文本检测与识别可以为人们的生活和工作带来很大的便利。

在未来，我相信这一领域还会有更多的创新和突破，为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

总结回顾通过本文，我向您介绍了python文本检测与识别代码的原理、应用和个人观点，希望对您有所帮助。

我相信，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，python文本检测与识别代码将在未来有着更加广阔的发展前景。

以上便是我为您撰写的关于python文本检测与识别代码的文章，希望能够满足您的要求。

Python人脸识别与检测

Python人脸识别与检测人脸识别与检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来在多个领域得到广泛应用。

借助Python编程语言及相应的人脸识别与检测库，开发人员可以快速构建人脸识别与检测系统。

本文将探讨Python人脸识别与检测的原理与应用。

一、人脸检测技术人脸检测是人脸识别的前置步骤，它的目标是从图像或视频中快速准确地定位和标记出人脸区域。

传统的人脸检测算法主要包括Haar特征检测、HOG特征检测和卷积神经网络等。

而Python提供的开源库如OpenCV、Dlib等也提供了各种人脸检测算法的接口，方便开发者使用。

在Python中，通过导入相应的人脸检测库，我们可以轻松实现人脸检测的功能。

以下是一个简单的示例代码：```pythonimport cv2cascade_path = 'haarcascade_frontalface_default.xml'cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)image_path = 'image.jpg'image = cv2.imread(image_path)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Face Detection', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```通过以上代码，我们可以加载人脸检测器并对给定的图像进行人脸检测。

python大型项目代码

python大型项目代码如何在Python中构建一个大型项目引言：Python是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于各种不同规模的项目开发。

在处理大型项目时，正确的架构和组织代码是至关重要的，以确保可维护性和可扩展性。

本文将介绍如何在Python中构建一个大型项目，并提供一些实用的技巧和建议。

第一步：项目规划在开始编写代码之前，首先需要进行项目规划。

这包括确定项目的需求、功能和目标，以及设计适当的架构和代码组织结构。

一个好的项目规划可以确保项目的顺利进行并减少后续的重构成本。

在项目规划阶段，您应该考虑以下几个方面：1. 定义项目的范围和目标：确定项目需要解决的问题和要实现的功能，并将其明确记录下来。

2. 划分模块和功能：将项目分解为多个模块和子功能，以便于分工合作和代码复用。

3. 设计数据库和数据模型：如果项目需要与数据库进行交互，那么在此阶段应该设计数据库结构和数据模型。

4. 参考现有的解决方案：在设计项目架构时，可以参考一些成熟的解决方案，如MVC(Model-View-Controller)或者微服务架构，以提高代码的可维护性和可扩展性。

第二步：代码组织在项目规划之后，接下来是代码的组织。

合理的代码组织能够提高代码的可读性和维护性。

下面是一些比较常用的代码组织方式：1. 使用模块：将功能相似的代码封装到独立的模块中，可以提高代码的复用性，并将不同的功能逻辑分开。

每个模块应该专注于一种功能，并且易于测试和调试。

2. 使用包：如果项目非常庞大，那么使用包的方式可以将代码进一步组织为多个相互关联的模块。

包是一个包含多个模块的目录结构，可以更好地组织代码。

3. 分层架构：采用分层架构可以将项目分为多个层次，例如数据访问层、业务逻辑层和表示层。

每个层次都有自己的责任和功能，这种架构可以提高代码的可维护性和可测试性。

第三步：使用适当的设计模式设计模式是一些经过实践验证的软件设计原则的总结，可以提供可扩展和可重用的代码结构。

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法

python图像变化检测_pythonhough变换检测直线的实现方法Hough变换是一种在图像处理中用于检测图像中直线、曲线等形状的方法。

它能够在不受图像中形状变化和噪声干扰的情况下，准确地检测出直线。

在本文中，我将介绍如何使用Python中的cv2库来实现Hough变换检测直线。

Hough变换的基本原理是将图像空间中的点变换到参数空间中，并通过对参数空间中的点进行统计分析来检测出直线。

在直线检测中，参数空间通常是由极坐标表示的。

Hough变换的具体步骤如下：1. 对图像进行边缘检测。

Hough变换在边缘检测的基础上进行直线检测，因此需要对图像进行边缘检测。

常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测等。

2. 构建Hough空间。

将边缘点从图像空间映射到Hough空间。

在Hough空间中，每个点表示一条直线，即通过（r, θ）参数表示。

r是直线到原点的距离，θ是直线与x轴的夹角。

3. 对Hough空间进行统计。

在Hough空间中，对每个边缘点对应的直线参数(r, θ)进行统计。

统计方法可以通过增加累加器的值来实现。

4.阈值化。

对统计结果进行阈值化处理，只保留累加器值超过一定阈值的直线。

5. 转换回图像空间。

将在Hough空间中检测到的直线参数转换回图像空间，并标记出图像中的直线。

下面是使用Python的cv2库实现Hough变换检测直线的代码示例：```pythonimport cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread('image.jpg')#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 50, 150)# 构建Hough空间lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) #统计直线for rho, theta in lines[:, 0, :]:#转换为直线在图像上的两个点a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))#绘制直线cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)#显示结果cv2.imshow('Result', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```在上述代码中，首先使用cv2.Canny函数对图像进行边缘检测，然后使用cv2.HoughLines函数检测直线。

python编程实例50例

python编程实例汇总前言本实例题目均来自网络，题目中涉及的所有代码都经过测试，注释完备，此文档会持续更新。

编辑环境:python版本：python.10.2编辑器：Visual Studio Code01. 输出hello world题目: 输出hello world 这是所有编程的开始，向这个世界问好print("hello world")02. 输出两个数字的和题目: 输出两个数字的和# 输入两个数字num1 = input("请输入第一个数字: ")num2 = input("请输入第二个数字: ")# 计算两个数字的和num_sum = float(num1) + float(num2)# 输出两个数字的加和，浮点型print(f"浮点数之和: {num1} + {num2} = {num_sum:0.2f}")# 输出两个数和，整形print(f"整形之和: {num1} + {num2} = {int(float(num1)) + int(float(num2))}") # 不对input接收的数据进行转换，输出的就是两个数字的拼接print(f"字符串拼接 {num1} + {num2} = {num1 + num2}")03. 输出数字的平方根题目: 输出数字的平方根import math# 输入两个数字num1 = float(input("请输入一个数字: "))# # 计算数字的平方根num_sqrt = num1 ** 0.5num_sqrt1 = math.sqrt(num1)# 输出数字的平方根，浮点型，精确到小数点后2位print(f"用**计算数字 {num1} 的平方根为: {num_sqrt:0.2f}")print(f"用math模块计算数字 {num1} 的平方根为: {num_sqrt1:0.2f}")04. 求三角形的面积题目: 求三角形的面积(海伦公式)"""假设: 三角形三边为: a, b, c,根据海伦—秦九韶公式: √￣p(p-a)*(p-b)*(p-c), 其中:p = (a + b + c)/2 可计算出面积"""import math""" 获取用户输入的三边长度 """a, b, c = float(input("请输入三角形a边长度: ")), float(input('请输入三角形b边的长度: ')), float(input("请输入三角形c边的长度: "))# 计算P值p = (a + b + c) / 2# 计算面积方法一trangleArea = math.sqrt(p*(p-a)*(p-b)*(p-c))# 计算面积方法二trangleArea2 = (p*(p-a) * (p-b) * (p-c)) ** 0.5print(f'用math函数计算的三角形面积：{trangleArea:0.2f}')print(f'用**计算的三角形面积：{trangleArea2:0.2f}')05. 求圆的面积题目: 求圆的面积# 圆形的面积计算公式只有一种：Π(r*r)# 其中: Π = 3.14, r就是圆的半径需要用户输入from math import pi# 接收用户输入的半径r = float(input("请输入圆形的半径: "))pi_1 = 3.14# 计算圆的面积circle_area = pi_1 * (r**2)# 计算圆的面积circle_area2 = pi * (r ** 2)print(f'用pi=3.14计算圆的面积: {circle_area:0.2f}')print(f'用math.pi计算圆的面积: {circle_area2:0.2f}')06. 摄氏度转华氏度题目: 摄氏温度转华氏温度celsius = float(input("请输入摄氏度°C: "))fahrenheit = 32 + celsius * 1.8print(f'{celsius}°C 转换为华氏温度为: {fahrenheit:0.2f}')07. 判断奇偶数题目: 输入一个整数，判断是奇数还是偶数"""奇数偶数定义:偶数是能够被2所整除的整数。

Python静态代码分析工具

Python静态代码分析工具摘要静态代码分析是一种非常重要的软件工程技术，可以有效地检查和诊断代码中的错误和潜在问题。

Python静态代码分析工具在Python语言中也是非常重要的，因为Python是一种动态类型的语言，所以在代码运行之前，我们无法确定代码中潜在的错误和问题。

本文将介绍Python静态代码分析的重要性，讨论常用的Python静态代码分析工具，以及如何执行和理解分析结果。

关键词：静态代码分析，Python，代码质量，代码规范1.简介静态代码分析是一种通过检查源代码而不是运行代码的过程，以鉴定代码中潜在问题和错误的技术。

与动态代码分析相比，静态代码分析可以更早地发现代码问题并提供更高的代码质量保证。

尤其是对于大型项目或遵循一定的规范要求的项目，静态代码分析工具可以使代码更易于维护和修改。

Python是一种动态类型语言，因此在运行代码之前无法确定代码中潜在的错误和问题。

这也让Python静态代码分析变得更加重要，因为它可以帮助我们在代码运行之前捕获潜在的问题和错误。

在本文中，我们将重点介绍Python静态代码分析的重要性和各种Python静态代码分析工具。

2. Python静态代码分析的重要性Python静态代码分析有多种好处，如：2.1提高代码质量静态代码分析工具可以自动检测代码中的错误、漏洞和其他问题，这些问题可能会导致错误的行为、性能问题和安全问题。

通过使用静态代码分析工具，可以提高代码的质量和可靠性，从而使代码更容易维护和修改。

2.2缩短开发时间手动查找代码问题是一项耗时的任务，可以通过静态代码分析工具自动完成这项任务，从而缩短开发时间。

2.3遵循代码规范静态代码分析工具可以根据指定的规则检查代码是否符合代码规范，从而确保代码风格和质量一致，并减轻代码审查的负担。

3.常用的Python静态代码分析工具常用的Python静态代码分析工具包括Pylint、Pyflakes、flake8、Bandit和Prospector等。

阿姆斯特朗数检测代码

阿姆斯特朗数阿姆斯特朗数（Armstrong number），也被称为自恋数、自幂数或水仙花数，是指一个n位数，它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。

例如，153是一个阿姆斯特朗数，因为1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。

阿姆斯特朗数是一个有趣且常见的数学问题，它经常用作编程中的练习题目。

在本文中，我们将详细探讨阿姆斯特朗数的定义、性质和检测方法，并编写一个能够检测阿姆斯特朗数的代码。

阿姆斯特朗数的定义一个n位数的阿姆斯特朗数是指它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身的数。

换句话说，如果一个数的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身，那么它就是一个阿姆斯特朗数。

阿姆斯特朗数的性质阿姆斯特朗数有一些有趣的性质，下面列举几个常见的性质：1.阿姆斯特朗数至少有三位数。

因为一个两位数的数无法满足每个位上的数字的三次幂之和等于它本身的条件。

2.阿姆斯特朗数的位数和数值之间存在一定的关系。

一个n位数的阿姆斯特朗数的数值范围一般在10(n-1)到10n之间。

3.阿姆斯特朗数的位数是有限的。

虽然阿姆斯特朗数的位数可以很大，但是它们的位数是有限的。

这是因为一个n位数的阿姆斯特朗数的最大可能值是9n，而10(n-1)的值是小于9^n的。

4.阿姆斯特朗数的数量是有限的。

虽然阿姆斯特朗数的位数可以很大，但是它们的数量是有限的。

这是因为一个n位数的阿姆斯特朗数的数量是有限的，而且随着位数的增加，阿姆斯特朗数的数量会急剧减少。

检测阿姆斯特朗数的方法现在我们来编写一个能够检测阿姆斯特朗数的代码。

我们将使用Python语言来实现这个功能。

def is_armstrong_number(num):# 将数字转换为字符串，以便于遍历每个位上的数字num_str = str(num)# 获取数字的位数n = len(num_str)# 初始化幂和power_sum = 0# 遍历每个位上的数字，并计算每个数字的n次幂之和for digit in num_str:power_sum += int(digit) ** n# 检查计算得到的幂和是否等于原始数字if power_sum == num:return Trueelse:return False上述代码中，我们定义了一个名为is_armstrong_number的函数，它接受一个参数num，表示要检测的数字。

python 轮廓拟合

python 轮廓拟合轮廓拟合是图像处理中的一个重要任务，通常用于边缘检测或形状识别。

在Python中，可以使用各种库来完成轮廓拟合。

下面是一个使用OpenCV库进行轮廓拟合的简单示例。

在这个例子中，我们将使用Hough变换来检测图像中的线条，并使用最小二乘法对检测到的线条进行拟合。

首先，你需要安装OpenCV。

你可以使用pip安装：```bashpip install opencv-python```然后，你可以使用以下代码进行轮廓拟合：```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Canny边缘检测器检测边缘edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)# 使用Hough变换检测线条lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)# 拟合线条for rho,theta in lines[0]:a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a*rhoy0 = b*rhox1 = int(x0 + 1000*(-b))y1 = int(y0 + 1000*(a))x2 = int(x0 - 1000*(-b))y2 = int(y0 - 1000*(a))cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)```在这个代码中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。

然后，我们使用Canny边缘检测器检测边缘，并使用Hough变换检测线条。

最后，我们对检测到的每一条线进行拟合，并在原始图像上画出拟合的线。

行python代码写一个语言检测器

50行Python代码写一个语言检测器你有没有曾经好奇过Chrome浏览器是如何知道一个网页的语言，并对外国文字的网页提供翻译服务的？或者，Facebook是如何翻译你朋友用写在你主页上的外国文字？检测一种语言实际上非常简单，改进了用户体验，而且不需要用户做任何的事情。

AD：你有没有曾经好奇过Chrome浏览器是如何知道一个网页的语言，并对外国文字的网页提供翻译服务的？或者，Facebook是如何翻译你朋友用写在你主页上的外国文字？检测一种语言实际上非常简单，改进了用户体验，而且不需要用户做任何的事情。

我无意中发现的ActiveState recipe for a language detector in Python这是非常不错的一段程序，但是我决定做点小小的改进。

提供一些背景知识给那些不熟悉自然语言处理或者是程序语言学的人。

如果你是有经验的程序员，你也许可以直接跳到这段文字最下端的程序部分。

出奇的简单。

你需要熟悉Python语法。

如果你从来没有用过python，我建议你读一下Zed Shaw 的《Learn Python the Hard Way》。

确定你下载并安装了python，而且可以正常运行程序。

这段文字中的python不算很长，所以你可以用任何文本编辑器从而省去安装任何软件的麻烦。

（译者注：在线的python 编译器也可以运行这段程序，其中一种编译器在jobbole 的另一篇文章中提到过，53346）。

第一部分，什么检测到了一种语言？在你写区分语言的程序之前，你需要回答一个问题：什么区别了两种语言？有趣的是，这个问题的答案会根据不同的比较语言而有所不同。

比如：女性が牛乳を飲んだ。

(译者注：日语：女性喝牛奶。

)你是怎么知道这句话不是英文的？你也许不熟悉日文，但是你肯定知道这些字符不是英文，你甚至不需要知道具体哪个字符不存在于英文字母中。

La femme boit du lait. (译者注：法语：女性喝牛奶。

编写一个Python程序,

编写python程序，实现调用yolo v3，检测图片中的车辆。

具体代码如下：from __future__ import division, print_functionfrom flask import Flask, requestimport base64import numpy as npimport cv2import tensorflow as tfimport argparseimport timeimport osfrom utils.misc_utils import parse_anchors, read_class_namesfrom utils.nms_utils import gpu_nmsfrom utils.plot_utils import get_color_table, plot_one_boxfrom utils.data_aug import letterbox_resizefrom model import yolov3os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用Gpu，不注释就是使用cpuparser = argparse.ArgumentParser(description="YOLO-V3 video test procedure.")parser.add_argument("--anchor_path", type=str, default="./data/yolo_anchors.txt",help="The path of the anchor txt file.")parser.add_argument("--new_size", nargs='*', type=int, default=[416, 416],help="Resize the input image with `new_size`, size format: [width, height]")parser.add_argument("--letterbox_resize", type=lambda x: (str(x).lower() == 'true'), default=True,help="Whether to use the letterbox resize.")parser.add_argument("--class_name_path", type=str, default="./data/s",help="The path of the class names.")parser.add_argument("--restore_path", type=str, default="./data/darknet_weights/yolov3.ckpt",help="The path of the weights to restore.")args = parser.parse_args()args.anchors = parse_anchors(args.anchor_path)args.classes = read_class_names(args.class_name_path)args.num_class = len(args.classes)color_table = get_color_table(args.num_class)sess=tf.Session()input_data = tf.placeholder(tf.float32, [1, args.new_size[1], args.new_size[0], 3],name='input_data')yolo_model = yolov3(args.num_class, args.anchors)with tf.variable_scope('yolov3'):pred_feature_maps = yolo_model.forward(input_data, False)pred_boxes, pred_confs, pred_probs = yolo_model.predict(pred_feature_maps)pred_scores = pred_confs * pred_probsboxes, scores, labels = gpu_nms(pred_boxes, pred_scores, args.num_class, max_boxes=200, score_thresh=0.3, nms_thresh=0.45)saver = tf.train.Saver()saver.restore(sess, args.restore_path)app = Flask(__name__)@app.route('/')def index():return 'Hello! Service running...'@app.route('/detect/', methods=['POST'])def detect():#print(request.headers)#print(request.args)#print(request.form)#print(request.form['data1'])#print(request.form.get('data1'))#print(request.form.getlist('data1'))#print(request.form['img'])#img_ori = open(r'./data/demo_data/image3.jpg','rb')#img_ori = cv2.imread("./data/demo_data/image3.jpg")#img_b64encode=base64.b64encode(img_ori.read())#print(img_b64encode)img_b64encode=bytes(request.form['img'], encoding = "utf-8")img_b64decode = base64.b64decode(img_b64encode) # base64解码img_array = np.fromstring(img_b64decode,np.uint8) # 转换np序列img_ori=cv2.imdecode(img_array,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换Opencv格式#cv2.imwrite('received.jpg', img_ori)if args.letterbox_resize:img, resize_ratio, dw, dh = letterbox_resize(img_ori, args.new_size[0], args.new_size[1])else:height_ori, width_ori = img_ori.shape[:2]img = cv2.resize(img_ori, tuple(args.new_size))img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)img = np.asarray(img, np.float32)img = img[np.newaxis, :] / 255.#start_time = time.time()boxes_, scores_, labels_ = sess.run([boxes, scores, labels], feed_dict={input_data: img})#end_time = time.time()#delta = end_time - start_time#print ("识别图片用时秒："+str(delta))# rescale the coordinates to the original imageif args.letterbox_resize:boxes_[:, [0, 2]] = (boxes_[:, [0, 2]] - dw) / resize_ratioboxes_[:, [1, 3]] = (boxes_[:, [1, 3]] - dh) / resize_ratioelse:boxes_[:, [0, 2]] *= (width_ori/float(args.new_size[0]))boxes_[:, [1, 3]] *= (height_ori/float(args.new_size[1]))jsonstr1="{\"results\":[";jsonstr2="";jsonstr3="]}";for i in range(len(boxes_)):x0, y0, x1, y1 = boxes_[i]jsonstr2=jsonstr2+',{"xmin":'+str(x0)+',"ymin":'+str(y0)+',"xmax":'+str(x1)+',"ymax":'+str(y1)+',"sc ore":'+'{:.2f}'.format(scores_[i] * 100)+',"classname":"'+ args.classes[labels_[i]]+'"}'plot_one_box(img_ori, [x0, y0, x1, y1], label=args.classes[labels_[i]] + ', {:.2f}%'.format(scores_[i] * 100), color=color_table[labels_[i]])jsonstr=jsonstr1+jsonstr2[1:]+jsonstr3#cv2.putText(img_ori, '{:.2f}ms'.format((end_time - start_time) * 1000), (40, 40), 0,#fontScale=1, color=(0, 255, 0), thickness=2)#cv2.imshow('image', img_ori)#cv2.imwrite('detection_result.jpg', img_ori)#cv2.waitKey(0)return jsonstrif __name__ == '__main__':app.run(port=8888,debug=True)。

详解Python中的测试工具

详解Python中的测试⼯具当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写⼤量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。

在Python中，我们可以借助⼀些标准模块来帮助我们⾃动完成测试过程，⽐如：unittest: ⼀个通⽤的测试框架；doctest: ⼀个更简单的模块，是为检查⽂档⽽设计的，但也⾮常适合⽤来编写单元测试。

下⾯，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应⽤。

doctestdoctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代码⽚段，然后尝试执⾏并验证结果。

下⾯我们以doctest.testmod 为例，函数doctest.testmod会读取模块中的所有⽂档字符串，查找看起来像是从交互式解释器中摘取的⽰例，再检查这些⽰例是否反映了实际情况。

我们先创建⽰例代码⽂件test_string_lower.py，完整代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-def string_lower(string):'''返回⼀个字符串的⼩写:param string: type: str:return: the lower of input string>>> string_lower('AbC')'abc'>>> string_lower('ABC')'abc'>>> string_lower('abc')'abc''''return string.lower()if __name__ == '__main__':import doctest, test_string_lowerdoctest.testmod(test_string_lower)⾸先先对程序进⾏说明，函数string_lower⽤于返回输⼊字符串的⼩写，函数中的注释中，⼀共包含了3个测试实例，期望尽可能地包含各种测试情况，接着在主函数中导⼊doctest, test_string_lower，再运⾏doctest中的testmod函数即可进⾏测试。

python+appium实现自动化测试的示例代码

python+appium实现⾃动化测试的⽰例代码⽬录1.什么是Appium2.启动⼀个app⾃动化程序的步骤3.appium服务介绍4. appium客户端使⽤5.adb的使⽤6.Appium启动过程分析1.什么是Appiumappium是⼀个开源的测试⾃动化框架，可以与原⽣的、混合的和移动的web应⽤程序⼀直使⽤。

它使⽤WebDriver协议驱动IOS（内置的测试引擎xcuitest）、Android（uiautomator2，Espresso）和Windows应⽤程序原⽣应⽤程序：安卓程序是⽤JAVA或kotlin开发出来的，这种程序是原⽣应⽤程序，原⽣应⽤⽐较流畅，好调⽤，缺点是不同的端需要的开发语⾔不同web应⽤程序：就web应⽤程序可以直接放到⼿机端来运⾏，web是⽤html+css+js编写的混合应⽤程序：结合原⽣与web应⽤程序，有些页⾯⽤原⽣的，有些页⾯使⽤web应⽤程序国内⽐较出名的框架：appiumairtest 现在是由阿⾥在维护，最开始是运⽤在游戏测试，和appium的功能差不多uiautomator2(⽤法简单，⾮常python，只⽀持原⽣的，不⽀持其他)设计哲学：你没有必要为了⾃动化⽽重新编译你的应⽤或者经任何⽅式修改它（Android/IOS系统⾃带框架）你不应该被限制在特定的语⾔或框架上来编写运⾏测试（API调⽤，接⼝）移动端⾃动化框架在⾃动化接⼝⽅⾯不应该重造轮⼦（WebDriver，appium是在selenium的基础上开发的）移动端⾃动化框架应该开源，不但是在名义上⽽且在精神和实践上都要实⾄名归2.启动⼀个app⾃动化程序的步骤打开模拟器，或者连接上⼿机（注意开发者模式以及USB调试模式已经开启，⼿机授权要确认，否则是连接不上的）在命令窗⼝输⼊adb devices（查看设备名称）开启appium服务appium客户端代码连接服务3.appium服务介绍中⽂设置除了简单设置，还有⼀些⾼级设置，我们可以看⼀下保存了可以查看预设，⽅便以后使⽤编辑配置是进⼊修改环境变量主机和端⼝号不需要设置，直接可以开启服务器开启后，可以看到服务器运⾏中，右边三个按钮的功能分别是启动检查器会话，获取原始⽇志，停⽌运⾏服务器点击后⾃动经记事本打开，如果安装了其他编辑软件，可以选择打开⽅式服务开启后，就可以使⽤python来进⾏客户端来连接服务4. appium客户端使⽤使⽤前确定已经安装了，pip install appium-python-client，安装后，直接导⼊使⽤看⼀下Remote的源代码同时appium服务端也会显⽰500的错误犹豫appium1.20.2版本的，不像之前的版本需要传⼊的必须参数多了，现在只需要传platformName即可，所以具体可以看⾃⼰安装的是什么版本，不过加上更多参数也不受影响常⽤的caps参数：platformName 平台名称（Android，IOS）必选deviceName 设备名称（可选）udid （和deviceName作⽤⼀样，在不同版本下这个参数重好⽤，所以以后⽤udid代替deviceName）app apk的存放路径（可选）appActivity（页⾯名称，相当于web页⾯中title）和 appPackage（包名）platformVersion 系统版本号（可选，版本不匹配会报错）noReset 选择True 不重启（意思是app的引导页⾯，缓存数据等不清空，如果选择False，app相当于重新安装了，把之前的数据都清空了）automationName 驱动名称browserName 直接测web⽤ChromeautoWebview 开机进⼊webview模式（开机直接进⼊⽹页模式，不需要进⼊原⽣页⾯）chromedriverExecutable ⽹页浏览器驱动所放路径（必须是完整路径）chromedriverExecutableDir ⽹页浏览器驱动所放⽬录unicodekeyboard 开启unicode编码形式的键盘resetKeyboard 重启键盘（和上⼀个⼀块配置，两个都设置成True，就可以开启中⽂输⼊，相当于我们的电脑安装输⼊法）autoGrantPermissions 开启⼿机权限（相当于web端中弹出来的alert弹框，⽆法定位元素，设置了True，就⽅便定位元素）通过adb获取appPackage和appActivity：⽅法⼀：adb shell am monitor 监控操作（在cmd中执⾏此命令后，然后在⼿机上或模拟器上操作对应的app，就会显⽰对应的包名）⽅法⼆：adb logcat | findStr -i displayed 从⽇志进⾏查询包名和页名称通过aapt获取appPackage和appActivity：aapt dump badging 全路径.apk拿到appPackage和appActivity后，可以使⽤包名的⽅式来访问app，代码如下：from appium.webdriver import Remote# 启动⼀次请求# 1.指明需要连接的服务地址和端⼝号# 2.You must include a platformName capabilitycaps = {"platformName": "Android","udid": "emulator-5554","appPackage": "com.lemon.lemonban","appActivity": ".activity.WelcomeActivity"}driver = Remote(command_executor='http://127.0.0.1:4723/wd/hub',desired_capabilities=caps)运⾏结果：总结：platformName 必填，其他可选deviceName重要app安装apk包，⾃动打开（已经安装过的不会重新安装），apk包路径最好不要有中⽂，不知道为什么我的电脑⽤这种⽅式运⾏⼀直报错，最后也未能解决，所以我使⽤包名运⾏在复制appActivity时，注意⼀定是app的⾸页页⾯名称，别复制错了5.adb的使⽤adb（Android Debug Bridge）安卓调试桥：作⽤就是操作安卓⼿机中的app相关命令：adb devices 查看设备是否连接（可以⼿动连接 adb connect 127.0.0.1:5554，⽹上可以搜索不同模拟器的端⼝号）adb shell 登录设备（进⼊⼿机系统⾥⾯）adb shell dumpsys activity | find "mFocusedActivity" 查看前台应⽤activity应⽤名称（注意⼀定要打开了app，再去执⾏命令，dumpsys下有很多命令，可以查看帮助⽂档进⾏更多了解）adb install 电脑/包名.apk 安装软件adb uninstall 电脑/包名.apk 制裁软件adb pull ⼿机⽂件路径电脑⽂件路径从⼿机下载/拉⽂件电脑端adb push 电脑⽂件路径⼿机⽂件路径从电脑推送/上传到⼿机端adb shell pm list packages 显⽰所有的安装包名6.Appium启动过程分析客户端通过wd/hub/session发送请求创建⼀个会话session提供了参数就是cpas服务端接收到caps信息后，检验caps参数是否合法adb install io.setting.appium判断有没有包名启动app获取操作系统的版本：adb.exe -P 5037 -s emulator-5554 shell getprop ro.build.version.release判断包名是否已经安装到⼿机上：adb.exe -P 5037 -s emulator-5554 shell dumpsys package com.lemon.lemon启⽤app：adb.exe -P 5037 -s emulator-5554 shell am start -W -n com.lemon.lemonban/.activity.WelcomeActivity -S到此这篇关于python+appium实现⾃动化测试的⽰例代码的⽂章就介绍到这了,更多相关python appium ⾃动化测试内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

自己写个Drools文件语法检查工具——栈的应用之编译器检测语法错误

⾃⼰写个Drools⽂件语法检查⼯具——栈的应⽤之编译器检测语法错误⼀、背景当前⾃⼰开发的 Android 项⽬是⼀个智能推荐系统，⽤到 drools 规则引擎，于我来说是⼀个新知识点，以前都没听说过的东东，不过⽤起来也不算太难，经过⼀段时间学习，基本掌握。

关于 drools 规则引擎的内容，后⾯再整理JBoss 官⽹上⾯有详细的⽂档，⽹上资料也⽐较多。

学习 drools 规则引擎的传送门：这⾥主要是因为⾃⼰使⽤ Android Studio 在编写 drools ⽂件时，没有了智能提⽰，IDE 不对语法进⾏检查了，出现了两次多写)的错误。

这就跟⽤记事本写东西程序⼀样，慌的不⾏，所以⾃⼰写⼀个简单的语法检查的脚本。

对 drools ⽂件进⾏⼀个初步的判断。

⼆、Dr o o ls 规则引擎简单介绍⼆、DroD rools 规则引擎的使⽤场景对于某些企业级应⽤,经常会有⼤量的、错综复杂的业务规则配置，⽤程序语⾔来描述，就形如：if-else或者switch-case等。

像这种不同的条件，做不同的处理就是⼀种规则。

⽤通俗易懂的结构来表⽰：当 XXX 的时候，做 XXX 的事。

理论上这样的问题都可以⽤规则引擎来解决。

但是我们也不是说为了使⽤规则引擎去使⽤它，我们视具体业务逻辑⽽定，⼀般来说，条件（规则）⽐较复杂，情况种类⽐较多，条件可能会经常变化等，这时候，选择规则引擎去解决问题是⽐较明智的。

譬如随着企业管理者的决策变化，某些业务规则也会随之发⽣更改。

对于我们开发⼈员来说，我们不得不⼀直处理软件中的各种复杂问题，需要将所有数据进⾏关联，还要尽可能快地⼀次性处理更多的数据，甚⾄还需要以快速的⽅式更新相关机制。

D rools 规则引擎的优点Drools 规则引擎实现了将业务决策从应⽤程序中分离出来。

优点：1、简化系统架构，优化应⽤2、⽅便系统的整合，它们是独⽴的，允许不同背景的⼈进⾏合作3、减少编写“硬代码”业务规则的成本和风险，每个规则控制所需的最⼩信息量4、它们很容易更新，提⾼系统的可维护性，减⼩维护成本D rools的基本⼯作⼯程我们需要传递进去数据，⽤于规则的检查，调⽤外部接⼝，同时还可能获取规则执⾏完毕之后得到的结果F act对象：指传递给drools脚本的对象，是⼀个普通的javabean，原来javaBean对象的引⽤，可以对该对象进⾏读写操作，并调⽤该对象的⽅法。

python实现圆检测

python实现圆检测⽬录：（⼀）霍夫圆检测原理（⼆）代码实现（⼀）霍夫圆检测原理（⼆）代码实现1#霍夫圆检测2import cv2 as cv3import numpy as np45def detect_circles_demo(image):6 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) #边缘保留滤波EPF7 cimage = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY)8 circles = cv.HoughCircles(cimage, cv.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)9 circles = np.uint16(np.around(circles)) #把circles包含的圆⼼和半径的值变成整数10for i in circles[0, : ]:11 cv.circle(image, (i[0], i[1]), i[2], (0, 0, 255), 2) #画圆12 cv.circle(image, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 2) #画圆⼼13 cv.imshow("circles", image)1415 src = cv.imread('E:/imageload/coins.jpg')16 dWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放17 cv.imshow('input_image', src)18 detect_circles_demo(src)19 cv.waitKey(0)20 cv.destroyAllWindows()注意：1.OpenCV的霍夫圆变换函数原型为：HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius]]]]]) -> circlesimage参数表⽰8位单通道灰度输⼊图像矩阵。