本文实例为大家分享了python视频按帧截取图片工具的具体代码，供大家参考，具体内容如下描述：将一个视频流按帧数截取大量的图片用途：AI的数据集制作，得到大量的图片，之后将其打标签更改的地方1.default--间隔的帧数2.input/output--输入视频的路径、存放截取图片的路径（将路径放入后面的‘'中即可）前面加r可表示绝对路径eg:args=parser.parse_args(['--input',r'F:\data_video\IMG_439
系统 2019-09-27 17:46:11 1813
#汇率的转化rmb_str_value=input('请输入你要转化的人民币金额')rmb_int_value=eval(rmb_str_value)us_vs_rmb=6.77usd_value=rmb_int_value/us_vs_rmbprint('美元的金额',usd_value)
系统 2019-09-27 17:45:50 1813
概述如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。举个栗子我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。Dict使用Python内置的数据结构Dict来实现上述例子的需求很简单。>>>ob={'x':1,'y
系统 2019-09-27 17:45:34 1813
Python的流行度屡创新高，作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，经过多年的生态建设，Python有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。另外，函数在Python中是一等公民，所以Python同时也是一种函数式编程语言。为了在大数据和AI时代更具竞争力，学Python的程序员越来越多，甚至不少人把Python当作第一语言来学习。许多人觉得Python功能强大还上手轻松，学习曲线也没那么陡峭，
系统 2019-09-27 17:45:32 1813
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article『讲解开源项目系列』启动——让对开源项目感兴趣的人不再畏惧、让开源项目的发起者不再孤单。跟着我们的文章，你会发现编程的乐趣、使用和发现参与开源项目如此简单。欢迎联系我们给我们投稿，让更多人爱上开源、贡献开源～前言你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后，它是如何被解析执行的
系统 2019-09-27 17:45:24 1813
本文提供了三种不同的方式在Python（IPythonNotebook）中调用ggplot。在大数据时代，数据可视化是一个非常热门的话题。各个BI的厂商无不在数据可视化领域里投入大量的精力。Tableau凭借其强大的数据可视化的功能成为硅谷炙手可热的上市公司。Tableau的数据可视化的产品，其理论基础其实是《TheGrammarofGraphic》，该书提出了对信息可视化的图表的语法抽象体系，数据的探索和分析可以由图像的语法来驱动，而非有固定的图表类型来
系统 2019-09-27 17:38:39 1813
Django的QuerySets酷毙了！在本文中我将解释一下QuerySets是什么，它是如何工作的（如果你对它已经熟悉了，你可以直接跳到第二部分），我认为如果可以的话你应该总是返回QuerySets对象，下面让我来谈谈如何做。QuerySets很酷QuerySet，本质上是一个给定的模型的对象列表。我说“列表”而不是“组”或更正式的“集合”因为它是有序的。事实上，你可能已经熟悉如何获得QuerySets，因为这就是你调用variousBook.objec
系统 2019-09-27 17:38:24 1813
项目内容：用Python写的糗事百科的网络爬虫。使用方法：新建一个Bug.py文件，然后将代码复制到里面后，双击运行。程序功能：在命令提示行中浏览糗事百科。原理解释：首先，先浏览一下糗事百科的主页：http://www.qiushibaike.com/hot/page/1可以看出来，链接中page/后面的数字就是对应的页码，记住这一点为以后的编写做准备。然后，右击查看页面源码：观察发现，每一个段子都用div标记，其中class必为content，title
系统 2019-09-27 17:38:06 1813
活在当下的程序员应该都听过“面向对象编程”一词，也经常有人问能不能用一句话解释下什么是“面向对象编程”，我们先来看看比较正式的说法。把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization）和泛化（generalization），通过多态（polymorphism）实现基于对象类型的动态
系统 2019-09-27 17:37:56 1813
前面的学习中，我们已经知道了两种python的数据类型：int和str。再强调一下对数据类型的理解，这个世界是由数据组成的，数据可能是数字（注意，别搞混了，数字和数据是有区别的），也可能是文字、或者是声音、视频等。在python中（其它高级语言也类似）把状如2,3这样的数字划分为一个类型，把状如“你好”这样的文字划分一个类型，前者是int类型，后者是str类型（这里就不说翻译的名字了，请看官熟悉用英文的名称，对日后编程大有好处，什么好处呢？谁用谁知道！）。
系统 2019-09-27 17:56:59 1812
使用Python写CUDA程序有两种方式：*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，如下所示：importnumpyasnpfromti
系统 2019-09-27 17:56:19 1812
python访问抓取网页常用命令简单的抓取网页:importurllib.requesturl="http://google.cn/"response=urllib.request.urlopen(url)#返回文件对象page=response.read()直接将URL保存为本地文件：importurllib.requesturl="http://google.cn/"response=urllib.request.urlopen(url)#返回文件对象
系统 2019-09-27 17:56:08 1812
文本库string：通用字符串操作re：正则表达式操作difflib：差异计算工具textwrap：文本填充unicodedata：Unicode字符数据库stringprep：互联网字符串准备工具readline：GNU按行读取接口rlcompleter：GNU按行读取的实现函数二进制数据库struct：将字节解析为打包的二进制数据codecs：注册表与基类的编×××数据类型库datetime：基于日期与时间工具calendar：通用月份函数collec
系统 2019-09-27 17:56:06 1812
这篇文章主要介绍了pythonlambda表达式（匿名函数）写法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下#lambda表达式，为了解决简单函数的情况，如：deffunc(a1,a2):returna1+a2func=lambdaa1,a2:a1+a2#上面这两个是一样的deffunc1(a1,a2):returna1+a2func2=lambdaa1,a2:a1+a2wdc=func1(100,
系统 2019-09-27 17:55:31 1812
原文链接：https://www.cnblogs.com/levelksk/p/7921066.html系统版本centos7python版本使用官方python3.6.3正式版django版本使用本文发布时最新的1.11.7uwsgi版本使用本文发布时最新的2.0.15nginx版本使用本文发布时官网最新的1.13.7进入正题，一行命令，一行注释，使用root身份登录系统执行1、安装各类基础模块yumgcc-c++（为centos系统增加编译功能）yum
系统 2019-09-27 17:54:46 1812
