目錄

1. 生成隨機文本

2. 計算文本文件中的字數(shù)

3. 替換文件文件中的字串

4. 多文件名的批量替換

5. 從網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)

6. 批量下載圖片

7.批量刪除空文件夾

8.Excel表格讀寫

9.合并Excel表格工作簿

10.數(shù)據(jù)庫SQL查詢

11. 系統(tǒng)進程查殺

12.圖像尺寸調(diào)整和裁剪

13.圖片添加水印

14. 創(chuàng)建圖像縮略圖

15.PDF中提取文本

16. 合并多個PDF文件

---

1. 生成隨機文本

import random
import string
def generate_random_text(length):letters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuationrandom_text = ''.join(random.choice(letters) for i in range(length))return random_text

函數(shù)generate_random_text接受一個參數(shù)length，用于指定生成的隨機文本的長度。函數(shù)內(nèi)部，它首先定義了一個letters字符串，包含了所有的ASCII字母（大寫和小寫）、數(shù)字以及標點符號。然后，它使用列表推導(dǎo)式和random.choice函數(shù)從letters中隨機選擇字符，并將這些字符連接成一個字符串。最后，函數(shù)返回這個隨機生成的字符串。以下是對代碼的詳細解釋：

1. import random：
   導(dǎo)入Python的random模塊，該模塊提供了生成隨機數(shù)的功能。

2. import string：
   導(dǎo)入Python的string模塊，該模塊包含了一些常用的字符串常量，如ASCII字母、數(shù)字、標點符號等。

3. def generate_random_text(length):：
   定義了一個名為generate_random_text的函數(shù)，該函數(shù)接受一個參數(shù)length，表示要生成的隨機文本的長度。

4. letters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation：
   創(chuàng)建了一個名為letters的字符串，該字符串包含了所有ASCII字母（大寫和小寫）、數(shù)字以及標點符號。這是為了確保生成的隨機文本可以包含這些字符。

5. random_text = ''.join(random.choice(letters) for i in range(length))：
   使用列表推導(dǎo)式（list comprehension）和random.choice函數(shù)來生成隨機文本。

   • random.choice(letters)：從letters字符串中隨機選擇一個字符。
   • for i in range(length)：循環(huán)length次，確保生成的隨機文本長度為length。
   • ''.join(...)：將生成的隨機字符列表連接成一個字符串。

6. return random_text：
   返回生成的隨機文本字符串。

2. 計算文本文件中的字數(shù)

def count_words(file_path):with open(file_path, 'r') as f:text = f.read()word_count = len(text.split())return word_count

函數(shù)count_words接受一個文件路徑file_path作為參數(shù)，并返回該文件中單詞的數(shù)量。以下是函數(shù)的詳細解釋：

1. def count_words(file_path):
   這是函數(shù)的定義行，其中count_words是函數(shù)名，file_path是唯一的參數(shù)。

2. with open(file_path, 'r') as f:
   使用with語句和open函數(shù)來打開指定路徑file_path的文件。文件以只讀模式（'r'）打開，并將其文件對象賦值給變量f。with語句確保文件在操作完成后會被正確關(guān)閉。

3. text = f.read()
   讀取文件對象f中的所有內(nèi)容，并將其作為字符串賦值給變量text。

4. word_count = len(text.split())
text.split()方法用于將text字符串按照空格分割成一個單詞列表。split()方法默認使用空格作為分隔符，因此它會分割字符串中所有的空格（包括單詞間的空格、換行符后的空格等）。len()函數(shù)則用于計算這個列表中元素的數(shù)量，即單詞的數(shù)量。

5. return word_count
   函數(shù)返回計算得到的單詞數(shù)量。

請注意，這個函數(shù)簡單地通過空格來分割單詞，因此可能無法正確處理某些復(fù)雜情況，比如標點符號緊挨著單詞、縮寫詞等。對于更準確的單詞計數(shù)，可能需要使用更復(fù)雜的文本處理庫，如NLTK（Natural Language Toolkit）或正則表達式。

此外，如果文件非常大，使用f.read()將整個文件內(nèi)容讀入內(nèi)存可能會導(dǎo)致內(nèi)存不足。在這種情況下，可以考慮逐行讀取文件并計算單詞數(shù)量，以節(jié)省內(nèi)存。

3. 替換文件文件中的字串

def find_replace(file_path, search_text, replace_text):with open(file_path, 'r') as f:text = f.read()modified_text = text.replace(search_text, replace_text)with open(file_path, 'w') as f:f.write(modified_text)

函數(shù)?find_replace?執(zhí)行了一個常見的文本文件操作：查找并替換文件中的文本。以下是該函數(shù)的詳細解釋：

1. def find_replace(file_path, search_text, replace_text):
   定義了一個名為?find_replace?的函數(shù)，它接受三個參數(shù)：file_path（要操作的文件路徑），search_text（要在文件中查找的文本），和?replace_text（用于替換找到的文本的文本）。

2. with open(file_path, 'r') as f:
   使用?with?語句和?open?函數(shù)以只讀模式（'r'）打開指定路徑?file_path?的文件，并將文件對象賦值給變量?f。

3. text = f.read()
   讀取文件對象?f?中的所有內(nèi)容，并將其作為字符串賦值給變量?text。

4. modified_text = text.replace(search_text, replace_text)
   使用字符串的?replace?方法將?text?中的所有?search_text?實例替換為?replace_text。替換后的文本存儲在?modified_text?變量中。

5. with open(file_path, 'w') as f:
   再次使用?with?語句和?open?函數(shù)，但這次以寫入模式（'w'）打開相同的文件路徑?file_path。如果文件已存在，這個操作會覆蓋文件的現(xiàn)有內(nèi)容。如果文件不存在，會創(chuàng)建一個新文件。

6. f.write(modified_text)
   將修改后的文本?modified_text?寫入到文件對象中，從而更新文件內(nèi)容。

請注意，這個函數(shù)有幾個潛在的問題和限制：

• 如果文件非常大，將整個文件讀入內(nèi)存并進行替換操作可能會消耗大量內(nèi)存。
• 使用?'w'?模式打開文件會覆蓋文件的原始內(nèi)容，如果替換操作失敗，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。
• 該函數(shù)不會備份原始文件，所以在進行替換操作之前，最好先備份文件。
• 函數(shù)沒有處理可能出現(xiàn)的異常，如文件不存在、無法讀取或?qū)懭氲取?/li>

在實際應(yīng)用中，可能需要根據(jù)具體需求對這些潛在問題進行適當(dāng)?shù)奶幚怼?/p>

4. 多文件名的批量替換

import os
def rename_files(directory_path, old_name, new_name):for filename in os.listdir(directory_path):if old_name in filename:new_filename = filename.replace(old_name, new_name)os.rename(os.path.join(directory_path,filename),os.path.join(directory_path, new_filename))

函數(shù)?rename_files?的目的是重命名指定目錄中的文件。函數(shù)接受三個參數(shù)：directory_path（目錄路徑），old_name（要在文件名中查找并替換的舊名稱），和?new_name（用于替換舊名稱的新名稱）。以下是對函數(shù)的詳細解釋：

1. import os
   導(dǎo)入Python的?os?模塊，該模塊提供了與操作系統(tǒng)交互的功能，如文件操作、路徑名操作等。

2. def rename_files(directory_path, old_name, new_name):
   定義了一個名為?rename_files?的函數(shù)，該函數(shù)接受三個參數(shù)：目錄路徑、舊文件名部分和新文件名部分。

3. for filename in os.listdir(directory_path):
   使用?os.listdir()?函數(shù)列出指定目錄?directory_path?下的所有文件和子目錄名稱。然后，對于目錄中的每個文件（包括子目錄），函數(shù)會執(zhí)行以下操作。

4. if old_name in filename:
   檢查當(dāng)前處理的文件名?filename?是否包含?old_name。如果包含，則執(zhí)行下面的代碼塊。

5. new_filename = filename.replace(old_name, new_name)
   使用字符串的?replace()?方法將文件名?filename?中的?old_name?替換為?new_name。替換后的新文件名存儲在?new_filename?變量中。

6. os.rename(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(directory_path, new_filename))
   使用?os.rename()?函數(shù)重命名文件。os.path.join(directory_path, filename)?用于構(gòu)建文件的完整路徑（包括目錄和文件名），同樣地，os.path.join(directory_path, new_filename)?用于構(gòu)建新文件名的完整路徑。這兩個路徑分別作為?os.rename()?函數(shù)的第一個和第二個參數(shù)，表示要重命名的原始文件和新文件的路徑。

注意：

• 如果目錄中包含子目錄，這個函數(shù)也會嘗試重命名子目錄，這可能會導(dǎo)致錯誤，因為子目錄通常不能被簡單地重命名。
• 如果目錄中存在多個文件包含相同的?old_name，這個函數(shù)會重命名所有這些文件，即使它們的擴展名不同。
• 這個函數(shù)不會處理文件重名的情況。如果新文件名與現(xiàn)有文件名沖突，os.rename()?會引發(fā)一個異常。
• 函數(shù)沒有處理可能出現(xiàn)的異常，如權(quán)限問題或文件不存在等。在實際應(yīng)用中，可能需要添加異常處理邏輯。

5. 從網(wǎng)站提取數(shù)據(jù)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_data(url):response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

這段代碼是Python中用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的一個簡單示例，具體用于從給定的URL地址抓取數(shù)據(jù)。這里使用了requests庫來發(fā)送HTTP請求，以及BeautifulSoup庫來解析HTML內(nèi)容。下面是對代碼的逐行解釋：

1. import requests：
   導(dǎo)入requests庫，這是一個用于發(fā)送HTTP請求的庫，可以輕松地發(fā)送GET、POST等請求。

2. from bs4 import BeautifulSoup：
   從bs4（BeautifulSoup 4）庫中導(dǎo)入BeautifulSoup類。BeautifulSoup用于解析HTML和XML文檔，并提供了簡單、靈活的方法來遍歷、搜索、修改分析樹等功能。

3. def scrape_data(url):：
   定義一個名為scrape_data的函數(shù)，該函數(shù)接受一個參數(shù)url，這個參數(shù)代表要抓取的網(wǎng)頁的URL地址。

4. response = requests.get(url)：
   使用requests庫的get方法向給定的url發(fā)送一個HTTP GET請求。服務(wù)器的響應(yīng)會被存儲在response變量中。

5. soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')：
   將response中的文本內(nèi)容（即網(wǎng)頁的HTML源代碼）傳遞給BeautifulSoup類，并指定使用html.parser作為解析器。這樣，BeautifulSoup就可以將HTML代碼解析成一個易于操作和查詢的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（通常是一個樹形結(jié)構(gòu)）。解析后的數(shù)據(jù)存儲在soup變量中。

一旦你有了soup這個BeautifulSoup對象，你就可以使用它的方法來查找和提取網(wǎng)頁中的特定元素、屬性或文本內(nèi)容了。例如，你可以使用soup.find()、soup.find_all()等方法來搜索特定的HTML標簽或?qū)傩?#xff0c;以及使用.text屬性來獲取元素的文本內(nèi)容等。

請注意，這段代碼只是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的一部分，它只負責(zé)從網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)。如果你想要對抓取到的數(shù)據(jù)進行進一步的處理或分析，你還需要編寫更多的代碼來實現(xiàn)這些功能。此外，在使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲時，請務(wù)必遵守網(wǎng)站的robots.txt規(guī)則以及相關(guān)法律法規(guī)，不要進行惡意爬取或侵犯他人隱私。

6. 批量下載圖片

import requests
def download_images(url, save_directory):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:images = response.json() # Assuming the API returns a JSON array of image URLsfor index, image_url in enumerate(images):image_response = requests.get(image_url)if image_response.status_code == 200:with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f:f.write(image_response.content)

函數(shù)?download_images?用于從指定的 URL 下載多個圖像，并將它們保存到指定的目錄中。以下是對代碼的逐行解釋：

1. import requests:
   導(dǎo)入 Python 的?requests?庫，這是一個用于發(fā)送 HTTP 請求的庫。

2. def download_images(url, save_directory)::
   定義一個名為?download_images?的函數(shù)，該函數(shù)接受兩個參數(shù)：url?和?save_directory。url?是要請求的 API 的 URL，該 API 應(yīng)返回一個包含多個圖像 URL 的 JSON 數(shù)組；save_directory?是要保存下載圖像的目錄路徑。

3. response = requests.get(url):
   使用?requests?庫的?get?方法發(fā)送一個 HTTP GET 請求到?url?指定的地址，并將響應(yīng)對象存儲在?response?變量中。

4. if response.status_code == 200::
   檢查 HTTP 響應(yīng)的狀態(tài)碼是否為 200，這表示請求成功。

5. images = response.json():
   如果響應(yīng)成功，使用?response.json()?方法解析響應(yīng)的 JSON 內(nèi)容，并將解析后的結(jié)果（應(yīng)是一個圖像 URL 的數(shù)組）存儲在?images?變量中。

6. for index, image_url in enumerate(images)::
   使用?enumerate?函數(shù)遍歷?images?數(shù)組，同時獲取每個圖像的索引（index）和 URL（image_url）。

7. image_response = requests.get(image_url):
   對于每個圖像 URL，發(fā)送另一個 HTTP GET 請求以獲取該圖像，并將響應(yīng)對象存儲在?image_response?變量中。

8. if image_response.status_code == 200::
   再次檢查 HTTP 響應(yīng)的狀態(tài)碼是否為 200，以確保圖像請求成功。

9. with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f::
   使用?with?語句打開一個文件，文件路徑由?save_directory?和?image_{index}.jpg?組成，文件模式為 "wb"（二進制寫入模式）。這意味著我們將以二進制格式將圖像寫入文件。

10. f.write(image_response.content):
    將?image_response?中的內(nèi)容（即圖像的二進制數(shù)據(jù)）寫入到文件中。

這樣，該函數(shù)將遍歷從 API 返回的所有圖像 URL，下載每個圖像，并將它們以?image_0.jpg,?image_1.jpg,?image_2.jpg?等的名稱保存到指定的目錄中。

注意：

• 該代碼假設(shè) API 返回的 JSON 數(shù)組中的每個元素都是一個有效的圖像 URL。
• 代碼沒有處理可能出現(xiàn)的異常，如網(wǎng)絡(luò)錯誤、無效的 JSON 響應(yīng)或無法寫入文件等。在實際應(yīng)用中，添加異常處理邏輯是很重要的。
• 文件名使用索引編號，如果下載多個圖像可能會有命名沖突的問題。在實際應(yīng)用中，可能需要考慮使用更獨特的文件名，例如基于圖像 URL 的哈希值。

7.批量刪除空文件夾

import os
def remove_empty_folders(directory_path):for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):for folder in dirs:folder_path = os.path.join(root, folder)if not os.listdir(folder_path):os.rmdir(folder_path)

函數(shù)?remove_empty_folders?用于刪除給定目錄（及其子目錄）中的所有空文件夾。以下是對代碼的逐行解釋：

1. import os:
   導(dǎo)入Python的os模塊，該模塊提供了與操作系統(tǒng)交互的函數(shù)和方法。

2. def remove_empty_folders(directory_path)::
   定義一個名為remove_empty_folders的函數(shù)，它接受一個參數(shù)directory_path，該參數(shù)代表要檢查并刪除空文件夾的目錄路徑。

3. for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False)::
   使用os.walk()函數(shù)遍歷directory_path目錄及其所有子目錄。os.walk()返回一個三元組(dirpath, dirnames, filenames)，其中：

   • dirpath是一個字符串，表示目錄的路徑。
   • dirnames是一個列表，包含了dirpath目錄下的所有子目錄名（不包括.和..，即不包括當(dāng)前目錄和父目錄）。
   • filenames是一個列表，包含了dirpath目錄下的所有非目錄子項的名字。

   topdown參數(shù)設(shè)置為False意味著先遍歷子目錄，再遍歷父目錄。這有助于在刪除子目錄時不會影響到父目錄的遍歷。

4. for folder in dirs::
   對于當(dāng)前遍歷到的目錄（root）下的每一個子目錄名（folder），執(zhí)行以下操作。

5. folder_path = os.path.join(root, folder):
   使用os.path.join()函數(shù)將當(dāng)前目錄路徑root和子目錄名folder拼接成一個完整的路徑folder_path。

6. if not os.listdir(folder_path)::
   使用os.listdir()函數(shù)檢查folder_path是否為空。如果folder_path沒有包含任何文件或子目錄，則os.listdir(folder_path)將返回一個空列表，條件判斷為True。

7. os.rmdir(folder_path):
   如果上述條件判斷為真，即folder_path是一個空文件夾，則使用os.rmdir()函數(shù)刪除該空文件夾。

這個函數(shù)將遍歷給定目錄及其所有子目錄，并刪除所有空文件夾。注意，這個函數(shù)不會刪除包含隱藏文件或子目錄的空文件夾，也不會刪除非空文件夾。

8.Excel表格讀寫

import pandas as pd
def read_excel(file_path):df = pd.read_excel(file_path)return df
def write_to_excel(data, file_path):df = pd.DataFrame(data)df.to_excel(file_path, index=False)

函數(shù)?read_excel?和?write_to_excel，用于讀取和寫入 Excel 文件。兩個函數(shù)都使用了 Pandas 庫，一個 Python 的數(shù)據(jù)分析庫。?

1.?read_excel 函數(shù)

這個函數(shù)接受一個參數(shù)?file_path，表示要讀取的 Excel 文件的路徑。

2.?write_to_excel 函數(shù)

這個函數(shù)接受兩個參數(shù)：data?和?file_path。data?是一個字典、列表或其他可以被轉(zhuǎn)換為 DataFrame 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，file_path?是要寫入數(shù)據(jù)的 Excel 文件的路徑。

通過這兩個函數(shù)，你可以方便地讀取和寫入 Excel 文件，而不需要關(guān)心底層的 Excel 文件操作細節(jié)。

9.合并Excel表格工作簿

import pandas as pd
def merge_sheets(file_path, output_file_path):xls = pd.ExcelFile(file_path)df = pd.DataFrame()for sheet_name in xls.sheet_names:sheet_df = pd.read_excel(xls, sheet_name)df = df.append(sheet_df)df.to_excel(output_file_path, index=False)

函數(shù)?merge_sheets?用于將多個 Excel 工作表（sheets）合并到一個單一的 DataFrame 中，并將該 DataFrame 保存到一個新的 Excel 文件中。以下是代碼的逐行解釋：

1. import pandas as pd
   導(dǎo)入 pandas 庫，并為其指定一個別名?pd。Pandas 是一個用于數(shù)據(jù)分析和處理的 Python 庫。

2. def merge_sheets(file_path, output_file_path):
   定義一個名為?merge_sheets?的函數(shù)，該函數(shù)接受兩個參數(shù)：file_path（要合并的 Excel 文件的路徑）和?output_file_path（輸出文件的路徑）。

3. xls = pd.ExcelFile(file_path)
   使用 pandas 的?ExcelFile?類來讀取?file_path?指定的 Excel 文件，并將其存儲在?xls?變量中。

4. df = pd.DataFrame()
   創(chuàng)建一個空的 DataFrame 對象?df。這個 DataFrame 將用于存儲從 Excel 文件的不同工作表中讀取的數(shù)據(jù)。

5. for sheet_name in xls.sheet_names:
   遍歷?xls?對象中存儲的所有工作表名稱。sheet_names?是一個包含所有工作表名稱的列表。

6. sheet_df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
   對于每一個工作表名稱?sheet_name，使用?read_excel?函數(shù)從?xls?對象中讀取該工作表的數(shù)據(jù)，并將其存儲在?sheet_df（一個 DataFrame 對象）中。

7. df = df.append(sheet_df)
   將?sheet_df?中的數(shù)據(jù)追加到?df?中。這樣，df?最終將包含所有工作表的數(shù)據(jù)。

8. df.to_excel(output_file_path, index=False)
   將合并后的 DataFrame?df?保存到指定的?output_file_path?路徑。index=False?表示在保存時不包含 DataFrame 的索引。

需要注意的是，雖然這段代碼能夠合并多個工作表，但它有一個效率問題。在循環(huán)中，每次迭代都會將?sheet_df?追加到?df?并立即保存到?output_file_path。這意味著每次迭代都會覆蓋之前的輸出文件。實際上，你可能只想在循環(huán)結(jié)束后保存一次合并后的 DataFrame。正確的做法應(yīng)該是將?df.to_excel(output_file_path, index=False)?語句移出循環(huán)，放在循環(huán)結(jié)束之后。這樣，所有工作表的數(shù)據(jù)都會被合并到一個 DataFrame 中，然后一次性保存到輸出文件。

10.數(shù)據(jù)庫SQL查詢

import sqlite3
def connect_to_database(database_path):connection = sqlite3.connect(database_path)return connection
def execute_query(connection, query):cursor = connection.cursor()cursor.execute(query)result = cursor.fetchall()return result

這段代碼的兩個函數(shù)分別用于連接數(shù)據(jù)庫及執(zhí)行SQL查詢。以下是代碼的逐行解釋：

1. 導(dǎo)入sqlite3模塊：這行代碼導(dǎo)入了Python的sqlite3模塊，該模塊提供了一個輕量級的磁盤上數(shù)據(jù)庫，不需要單獨的服務(wù)器進程或系統(tǒng)配置。

2. connect_to_database函數(shù)：接受一個參數(shù)database_path，它代表要連接的SQLite數(shù)據(jù)庫文件的路徑。

3. execute_query函數(shù)：這個函數(shù)接受兩個參數(shù)：connection：一個到SQLite數(shù)據(jù)庫的連接對象，通常是通過connect_to_database 函數(shù)獲得的。?query：一個SQL查詢字符串，你希望執(zhí)行這個查詢來從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)。?

使用示例：

# 連接到數(shù)據(jù)庫  
conn = connect_to_database('example.db')  # 創(chuàng)建一個新的表  
create_table_query = '''  
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (  id INTEGER PRIMARY KEY,  name TEXT NOT NULL,  age INTEGER  
)  
'''  
execute_query(conn, create_table_query)  # 插入一些數(shù)據(jù)  
insert_data_query = '''  
INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)  
'''  
execute_query(conn, insert_data_query, ('Alice', 30))  
execute_query(conn, insert_data_query, ('Bob', 25))  # 查詢所有數(shù)據(jù)  
select_all_query = 'SELECT * FROM users'  
users = execute_query(conn, select_all_query)  
for user in users:  print(user)  # 關(guān)閉連接  
conn.close()

11. 系統(tǒng)進程查殺

import psutil
def get_running_processes():return [p.info for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username'])]
def kill_process_by_name(process_name):for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username']):if p.info['name'] == process_name:p.kill()

這段代碼使用了?psutil?庫來查詢和管理操作系統(tǒng)中的進程。psutil?是一個跨平臺庫，能夠獲取系統(tǒng)運行狀態(tài)信息，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)、進程等。代碼中定義了兩個函數(shù)：

1. get_running_processes(): 這個函數(shù)返回一個包含當(dāng)前運行的所有進程信息的列表。每個進程信息是一個字典，包含進程ID（pid）、進程名稱（name）和進程所屬用戶名（username）。?

2. kill_process_by_name(process_name): 這個函數(shù)接受一個進程名稱作為參數(shù)，并嘗試殺死（結(jié)束）所有與該名稱匹配的進程。

這里有一些要注意的點：

• psutil.process_iter()?函數(shù)用于遍歷系統(tǒng)中的所有進程。你可以通過傳遞一個字段列表來限制返回的信息量，這里我們只關(guān)心進程的 pid、name 和 username。
• p.info?是一個字典，包含了進程的所有信息。我們通過?p.info['name']?來獲取進程的名稱。
• p.kill()?方法用于結(jié)束進程。這個方法會發(fā)送一個 SIGTERM 信號給進程，告訴它應(yīng)該優(yōu)雅地關(guān)閉。如果進程不響應(yīng)，可能會發(fā)送一個 SIGKILL 信號來強制結(jié)束它。

請注意，結(jié)束進程（特別是你沒有權(quán)限結(jié)束的進程）可能會引發(fā)異常。在實際使用中，你可能需要添加適當(dāng)?shù)腻e誤處理邏輯來處理這些異常。

此外，使用?kill_process_by_name?函數(shù)時要小心，因為它會無條件地殺死所有匹配的進程，這可能會導(dǎo)致不期望的行為。你可能需要添加一些額外的邏輯來確認你要結(jié)束的進程確實是你想要的，或者至少確保你不會意外地結(jié)束重要的系統(tǒng)進程。

12.圖像尺寸調(diào)整和裁剪

from PIL import Image
def resize_image(input_path, output_path, width, height):image = Image.open(input_path)resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)resized_image.save(output_path)
def crop_image(input_path, output_path, left, top, right, bottom):image = Image.open(input_path)cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))cropped_image.save(output_path)

函數(shù) resize_image?和?crop_image?分別用于調(diào)整圖像的大小和裁剪圖像。這些函數(shù)都使用了Pillow庫（PIL），這是一個用于處理圖像的庫。

1. resize_image?函數(shù)：

   • 參數(shù)：

     • input_path：要調(diào)整大小的圖像的輸入路徑。
     • output_path：調(diào)整大小后的圖像的輸出路徑。
     • width：新圖像的寬度。
     • height：新圖像的高度。

   • 功能：

     • 打開位于?input_path?的圖像。
     • 使用?Image.ANTIALIAS?作為重采樣方法，將圖像的大小調(diào)整為?width?和?height。ANTIALIAS 是一種高質(zhì)量的重采樣濾鏡，可以減少調(diào)整大小時產(chǎn)生的鋸齒狀邊緣。
     • 保存調(diào)整大小后的圖像到?output_path。

2. crop_image?函數(shù)：

   • 參數(shù)：

     • input_path：要裁剪的圖像的輸入路徑。
     • output_path：裁剪后的圖像的輸出路徑。
     • left：裁剪框的左邊界。
     • top：裁剪框的上邊界。
     • right：裁剪框的右邊界。
     • bottom：裁剪框的下邊界。

   • 功能：

     • 打開位于?input_path?的圖像。
     • 使用?crop?方法，根據(jù)提供的?left、top、right?和?bottom?邊界裁剪圖像。
     • 保存裁剪后的圖像到?output_path。

這些函數(shù)為圖像處理提供了基本的功能，可以幫助你輕松地調(diào)整圖像的大小或裁剪圖像。

13.圖片添加水印

from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
from PIL import ImageFont
def add_watermark(input_path, output_path, watermark_text):image = Image.open(input_path)draw = ImageDraw.Draw(image)font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)draw.text((10, 10), watermark_text, fill=(255, 255, 255, 128), font=font)image.save(output_path)

函數(shù)?add_watermark?用于在給定的圖像上添加水印。水印是一個文本字符串，被放置在圖像的指定位置。這里使用了Python的Pillow庫（PIL的一個分支）來處理圖像。

以下是代碼的詳細解釋：

1. 導(dǎo)入必要的模塊:

   • Image: 用于打開、處理和保存多種格式的圖像文件。
   • ImageDraw: 提供了簡單的圖形繪制功能，用于在圖像上繪制。
   • ImageFont: 用于處理字體，這樣你就可以在圖像上繪制文本。

2. 定義?add_watermark?函數(shù):

   • input_path: 要添加水印的原始圖像的路徑。
   • output_path: 添加水印后的圖像的保存路徑。
   • watermark_text: 要作為水印添加到圖像上的文本。

3. 函數(shù)內(nèi)部邏輯:

   • image = Image.open(input_path): 打開位于?input_path?的圖像文件。
   • draw = ImageDraw.Draw(image): 創(chuàng)建一個可以在上面繪制的Draw對象。
   • font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36): 使用TrueType或OpenType字體文件創(chuàng)建一個字體對象。這里使用了Arial字體，大小為36。你需要確保arial.ttf文件在你的工作目錄中，或者提供正確的路徑。
   • draw.text((10, 10), watermark_text, fill=(255, 255, 255, 128), font=font): 在圖像上的位置(10, 10)繪制水印文本。文本的顏色是白色（RGB值為(255, 255, 255)），并且有一定的透明度（alpha值為128）。
   • image.save(output_path): 保存帶有水印的圖像到output_path指定的路徑。

這個函數(shù)允許你簡單地為圖像添加水印，但你可能需要根據(jù)你的具體需求調(diào)整字體、大小、顏色、位置等參數(shù)。

14. 創(chuàng)建圖像縮略圖

from PIL import Image
def create_thumbnail(input_path, output_path, size=(128, 128)):image = Image.open(input_path)image.thumbnail(size)image.save(output_path)

這段代碼定義了一個名為 create_thumbnail 的函數(shù)，用于創(chuàng)建一個指定大小的縮略圖。這個函數(shù)使用了 Python 的 Pillow 庫（PIL 的一個分支）來處理圖像。以下是代碼的詳細解釋：

1. 導(dǎo)入 Image 類：from PIL import Image，這行代碼從 PIL 庫中導(dǎo)入了 Image 類，該類提供了打開、操作和保存圖像文件的方法。
2. 定義 create_thumbnail 函數(shù)，三個參數(shù)分別為：
   * `input_path`: 輸入圖像的路徑。 ?
   * `output_path`: 縮略圖圖像的保存路徑。 ?
   * `size`: 縮略圖的大小，默認為 `(128, 128)`（即寬度為 128 像素，高度為 128 像素）。
3. 打開輸入圖像：image = Image.open(input_path)
   這行代碼使用 Image.open 方法打開位于 input_path 的圖像文件，并將其存儲在 image 變量中。
4. 創(chuàng)建縮略圖：image.thumbnail(size)
   這行代碼使用 Image 對象的 thumbnail 方法來創(chuàng)建縮略圖。thumbnail 方法會保持圖像的縱橫比，同時確保圖像的最大尺寸不超過 size 參數(shù)指定的寬度和高度。如果原始圖像的寬度和高度都小于 size，則圖像不會進行縮放。
5. 保存縮略圖：image.save(output_path)
   這行代碼將創(chuàng)建好的縮略圖保存到 output_path 指定的路徑。
6. 調(diào)用示例：使用這個函數(shù)，你可以輕松地為任何圖像創(chuàng)建一個指定大小的縮略圖。
   例如：create_thumbnail('path/to/input.jpg', 'path/to/output.jpg', size=(200, 200))
   這行代碼將創(chuàng)建一個最大尺寸為 200x200 像素的縮略圖，并將其保存到 'path/to/output.jpg'。?

15.PDF中提取文本

import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):with open(file_path, 'rb') as f:pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)text = ''for page_num in range(pdf_reader.numPages):page = pdf_reader.getPage(page_num)text += page.extractText()return text

這段代碼是一個用于從PDF文件中提取文本的函數(shù)，使用了PyPDF2庫。

1. 導(dǎo)入PyPDF2庫。
2. 定義函數(shù)extract_text_from_pdf，它接受一個參數(shù)file_path，這是要從中提取文本的PDF文件的路徑。
3. 使用with open(file_path, 'rb') as f:打開文件，'rb'表示以二進制讀模式打開文件。
4. 創(chuàng)建一個PdfFileReader對象pdf_reader來讀取打開的PDF文件。
5. 初始化一個空字符串text，用于存儲從PDF文件中提取的文本。
6. 使用for循環(huán)遍歷PDF文件中的每一頁（range(pdf_reader.numPages)生成一個從0到pdf_reader.numPages - 1的整數(shù)序列）。
7. 對于每一頁，使用getPage(page_num)方法獲取該頁的對象，然后使用extractText()方法提取該頁的文本，并將其添加到text字符串中。
8. 函數(shù)最后返回存儲了所有提取文本的text字符串。

請注意，PyPDF2的extractText()方法可能無法完美地提取所有PDF文件中的文本，特別是對于那些包含復(fù)雜布局或特殊字體的文件。對于這種情況，可能需要使用其他更高級的PDF處理庫，如PDFMiner或pdfplumber。

16. 合并多個PDF文件

import PyPDF2  
def merge_pdfs(input_paths, output_path):  pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter()  for path in input_paths:  with open(path, 'rb') as f:  pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)  for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()):  page = pdf_reader.getPage(page_num)  pdf_writer.addPage(page)  with open(output_path, 'wb') as f:  pdf_writer.write(f)

這段代碼使用PyPDF2庫合并多個PDF文件。函數(shù)?merge_pdfs 接受一個包含多個PDF文件路徑的列表input_paths和一個輸出文件路徑output_path。然后，它遍歷輸入文件列表，讀取每個文件，并將每一頁添加到一個PdfFileWriter對象中。最后，它將所有頁面寫入到指定的輸出文件中。以下是這段代碼的逐行解釋：

1. import PyPDF2
   導(dǎo)入PyPDF2庫，這是一個用于處理PDF文件的Python庫。

2. def merge_pdfs(input_paths, output_path):
   定義一個名為merge_pdfs的函數(shù)，它接受兩個參數(shù)：一個包含多個PDF文件路徑的列表input_paths和一個輸出文件路徑output_path。

3. pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter()
   創(chuàng)建一個PdfFileWriter對象，該對象將用于寫入合并后的PDF文件的內(nèi)容。

4. for path in input_paths:
   遍歷input_paths列表中的每個文件路徑。

5. with open(path, 'rb') as f:
   使用with語句打開當(dāng)前路徑下的PDF文件，'rb'表示以二進制讀模式打開文件。文件對象存儲在變量f中。

6. pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)
   創(chuàng)建一個PdfFileReader對象來讀取打開的PDF文件。

7. for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()):
   遍歷當(dāng)前PDF文件的每一頁。getNumPages()方法返回PDF文件中的頁面數(shù)量。

8. page = pdf_reader.getPage(page_num)
   使用getPage方法獲取當(dāng)前頁碼對應(yīng)的頁面對象。

9. pdf_writer.addPage(page)
   將獲取到的頁面對象添加到PdfFileWriter對象中，以便稍后寫入到輸出文件中。

10. with open(output_path, 'wb') as f:
    使用with語句打開（或創(chuàng)建）輸出文件，準備以二進制寫模式寫入合并后的PDF內(nèi)容。

11. pdf_writer.write(f)
    將PdfFileWriter對象中的所有頁面寫入到輸出文件中。

當(dāng)你調(diào)用這個函數(shù)并傳入一個PDF文件路徑列表和一個輸出文件路徑時，它將讀取所有輸入文件，并將它們的頁面合并到一個單一的輸出文件中。請確保你安裝了PyPDF2庫（使用pip install PyPDF2），并且輸入的PDF文件都是有效的。

---

完