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02 python youtube_dl(編程語言有哪些?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-04-30 00:25:08【】4人已围观
简介tkit以及demiurge等。三、HTML/XML解析器?●lxml:C語言編寫高效HTML/XML處理庫。支持XPath。●cssselect:解析DOM樹和CSS選擇器。●pyquery:解析D
三、HTML/XML解析器?
●lxml:C語言編寫高效HTML/ XML處理庫。支持XPath。
●cssselect:解析DOM樹和CSS選擇器。
●pyquery:解析DOM樹和jQuery選擇器。
●BeautifulSoup:低效HTML/ XML處理庫,純Python實現。
●買粉絲5lib:根據WHATWG規范生成HTML/ XML文檔的DOM。該規范被用在現在所有的瀏覽器上。
●feedparser:解析RSS/ATOM feeds。
●MarkupSafe:為XML/HTML/XHTML提供了安全轉義的字符串。
●xmltodict:一個可以讓你在處理XML時感覺像在處理JSON一樣的Python模塊。
●x買粉絲2pdf:將HTML/CSS轉換為PDF。
●untangle:輕松實現將XML文件轉換為Python對象。
四、文本處理
用于解析和操作簡單文本的庫。
●difflib:(Python標準庫)幫助進行差異化比較。
●Levenshtein:快速計算Levenshtein距離和字符串相似度。
●fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。
●esmre:正則表達式買粉絲。
●ftfy:自動整理Uni買粉絲de文本,減少碎片化。
五、特定格式文件處理
解析和處理特定文本格式的庫。
●tablib:一個把數據導出為XLS、CSV、JSON、YAML等格式的模塊。
●textract:從各種文件中提取文本,比如 Word、PowerPoint、PDF等。
●messytables:解析混亂的表格數據的工具。
六、自然語言處理
●NLTK:編寫Python程序來處理人類語言數據的最好平臺;
●Pattern:Python的網絡挖掘模塊;
●TextBlob:為深入自然語言處理任務提供了一致的API。是基于NLTK以及Pattern的巨人之肩上發展的;
●jieba:中文分詞工具;
●SnowNLP:中文文本處理庫;
●loso:另一個中文分詞庫;
●genius:基于條件隨機域的中文分詞;
●langid.py:獨立的語言識別系統;
●Korean:一個韓文形態庫;
●pymorphy2:俄語形態分析器(詞性標注+詞形變化引擎);
●PyPLN:用Python編寫的分布式自然語言處理通道。這個項目的目標是創建一種簡單的方法使用NLTK通過網絡接口處理大語言庫。
七、瀏覽器自動化與仿真
●selenium:自動化真正的瀏覽器(Chrome瀏覽器,火狐瀏覽器,Opera瀏覽器,IE瀏覽器);
●Ghost.py:對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT);
●Spynner:對PyQt的webkit的封裝(需要PyQT);
●Splinter:通用API瀏覽器模擬器(selenium web驅動,Django客戶端,Zope)。
八、多重處理
●threading:Python標準庫的線程運行。對于I/O密集型任務很有效。對于CPU綁定的任務沒用,因為python GIL;
●multiprocessing:標準的Python庫運行多進程;
●celery:基于分布式消息傳遞的異步任務隊列/作業隊列;
●買粉絲ncurrent-futures:買粉絲ncurrent-futures 模塊為調用異步執行提供了一個高層次的接口。
九、異步網絡編程庫
●asyncio:(在Python 3.4 +版本以上的 Python標準庫)異步I/O,時間循環,協同程序和任務;
●Twisted:基于事件驅動的網絡引擎框架;
●Tornado:一個網絡框架和異步網絡庫;
●pulsar:Python事件驅動的并發框架;
●diesel:Python的基于綠色事件的I/O框架;
●gevent:一個使用greenlet 的基于協程的Python網絡庫;
●eventlet:有WSGI支持的異步框架;
●Tomorrow:異步代碼的奇妙的修飾語法。
十、隊列
●celery:基于分布式消息傳遞的異步任務隊列/作業隊列;
●huey:小型多線程任務隊列;
●RQ:基于Redis的輕量級任務隊列管理器;
●simpleq:一個簡單的,可無限擴展,基于Amazon SQS的隊列;
●python-gearman:Gearman的Python API。
十一、云計算
picloud:云端執行Python代碼;
dominoup.買粉絲:云端執行R,Python和matlab代碼。
十二、電子郵件
●flanker:電子郵件地址和Mime解析庫;
●Talon:Mailgun庫用于提取消息的報價和簽名。
十三、買粉絲和網絡地址操作
●furl:一個小的Python庫,使得操縱URL簡單化;
●purl:一個簡單的不可改變的URL以及一個干凈的用于調試和操作的API;
●urllib.parse:用于打破統一資源定位器(URL)的字符串在組件之間的隔斷,為了結合組件到一個URL字符串,并將“相對URL”轉化為一個絕對URL,稱之為“基本URL”;
●tldextract:從URL的注冊域和子域中準確分離TLD,使用公共后綴列表;
●etaddr:用于顯示和操縱網絡地址的Python庫。
十四、網頁內容提取
●ewspaper:用Python進行新聞提取、文章提取和內容策展;
●買粉絲2text:將HTML轉為Markdown格式文本;
●python-goose:HTML內容、文章提取器;
●lassie:人性化的網頁內容檢索工具;
●micawber:一個從買粉絲中提取豐富內容的小庫;
●sumy:一個自動匯總文本文件和HTML網頁的模塊;
●Haul:一個可擴展的圖像爬蟲;
●python-readability:arc90 readability工具的快速Python接口;
●scrapely:從HTML網頁中提取結構化數據的庫;
●youtube-dl:一個從YouTube下載視頻的小命令行程序;
●you-get:Python3的YouTube、優酷/ Ni買粉絲ni買粉絲視頻下載器;
●WikiTeam:下載和保存wikis的工具。
十五、WebSocket
●Crossbar:開源的應用消息傳遞路由器;
●AutobahnPython:提供了WebSocket協議和WAMP協議的Python實現并且開源;
●WebSocket-for-Python:Python 2和3以及PyPy的WebSocket客戶端和服務器庫。
十六、DNS解析
●dnsyo:在全球超過1500個的DNS服務器上檢查你的DNS;
●pycares:c-ares的接口。
十七、計算機視覺
●OpenCV:開源計算機視覺庫;
●SimpleCV:用于照相機、圖像處理、特征提取、格式轉換的簡介,可讀性強的接口;
●mahotas:快速計算機圖像處理算法,完全基于 numpy 的數組作為它的數據類型。
十八、代理服務器
●shadowsocks:一個快速隧道代理,可幫你穿透防火墻;
●tproxy:tproxy是一個簡單的TCP路由代理,基于Gevent,用Python進行配置。
十九、其他Python工具列表
●awesome-python
●pycrumbs
●python-github-projects
●python_reference
●pythonidae
不做計算機專業的工作,學python有用嗎
一、自動化辦公
在我們日常工作中,不管什么行業,都會或多或少地接觸到word、excel、txt、ppt等文件的處理,在數據量小的情況下,手動處理也還能應付過來,但如果數據量增加,處理起來不僅費勁,也會大大浪費工作時間,如果你學會了Python自動化處理,就可以輕松應對,因為Python提供了許多現成的三方庫可以直接使用,word的Python-docx,excel的pandas,ppt的python-pptx,都可以輕松高效地處理大量數據。
二、爬取網站數據
日常瀏覽網站中,我們可能需要從網站中獲取大量、實時的數據,如果手動復制粘貼,會大大降低工作效率,這時就可以使用Python爬蟲技術,可以針對網頁規則來解析數據規整數據,操作簡單不說,效率也十分高,Python有許多現成的三方庫和框架都可以直接使用,urllib、bs4、scrapy等都是爬蟲的利器,也可以輕松學會。
三、下載網頁視頻
日常生活中,我們從網頁看一些視頻,可能想下載到本地,但大部分網頁都不提供下載工具,Python針對網頁視頻下載也提供了2個實用的工具,you-get和youtube-dl,且是免費、開源的,只需要知道網頁地址,就可以輕松下載,也支持批量下載。
除了上面提到的3點,Python還有許多其他的用途,如機器學習、Web開發、人臉識別、測試運維等,都有現成的框架或三方庫可以直接使用,也可以使用Python開發小游戲、繪制卡通人物等。
AI,機器學習和深度學習的區別到底是什么
1. 深度學習與AI。本質上來講,人工智能相比深度學習是更寬泛的概念。人工智能現階段分為弱人工智能和強人工智能,實際上當下科技能實現的所謂“人工智能”都是弱AI,奧創那種才是強AI(甚至是boss級的)。而深度學習,是AI中的一種技術或思想,曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術(Deep Learning居首)。或者換句話說,深度學習這種技術(我更喜歡稱其為一種思想,即end-to-end)說不定就是實現未來強AI的突破口。
2. 深度學習與ML。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關系。在DL還沒有火起來的時候,它是以ML中的神經網略學習算法存在的,隨著計算資源和big data的興起,神經網絡搖身一變成了如今的DL。學界對DL一般有兩種看法,一種是將其視作feature extractor,僅僅用起提取powerful feature;而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支,也就是我上面說的end-to-end的“深度學習的思想”。
編程語言有哪些?
一場編
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