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脚本工具：PYTHON

news 来源：原创 2025/7/29 9:18:49

Python 是一种高级编程语言，以其简洁清晰的语法和强大的功能被广泛应用于各种领域，包括自动化脚本编写、数据分析、机器学习、Web开发等。以下是一些关于使用 Python 编写脚本工具的基本介绍、常用库以及一些实用技巧总结。

这里写目录标题

- - 基础知识
  - - 安装 Python
    - 第一个 Python 脚本
  - 常用库
  - 实用技巧

基础知识

安装 Python

首先需要安装 Python 环境。可以从 Python官方网站下载适合你操作系统的最新版本，并按照提示进行安装。

第一个 Python 脚本

创建一个简单的 Python 脚本文件（如 hello.py），并在其中输入以下内容：

print("Hello, World!")

然后在命令行中运行该脚本：

python hello.py

常用库

Python 拥有丰富的标准库和第三方库，可以帮助你快速实现各种功能。以下是几个常用的库及其应用场景：

os 和 sys

用于与操作系统交互。

import os
import sys# 获取当前工作目录
print(os.getcwd())# 列出指定目录下的所有文件
for file in os.listdir('/path/to/directory'):print(file)# 获取命令行参数
print(sys.argv)

shutil

提供了高级文件操作功能，如复制、移动和删除文件或目录。

import shutil# 复制文件
shutil.copy('source_file.txt', 'destination_file.txt')# 移动文件
shutil.move('source_file.txt', 'new_location/source_file.txt')# 删除目录及其内容
shutil.rmtree('directory_to_remove')

subprocess

用于调用外部命令并获取输出结果。

import subprocess# 执行命令并捕获输出
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)

argparse

解析命令行参数。

import argparseparser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')
parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+',help='an integer for the accumulator')
parser.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const',const=sum, default=max,help='sum the integers (default: find the max)')args = parser.parse_args()
print(args.accumulate(args.integers))

pandas

数据分析和处理的强大工具，特别适用于表格数据。

import pandas as pd# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'],'B': [1, 2, 3]
})# 查看前几行数据
print(df.head())# 进行数据筛选
filtered_df = df[df['B'] > 1]
print(filtered_df)

requests

发送 HTTP 请求并处理响应。

import requestsresponse = requests.get('https://api.github.com/events')
print(response.status_code)
print(response.json())

smtplib

发送电子邮件。

import smtplib
from email.mime.text import MIMETextmsg = MIMEText('This is the body of the email')
msg['Subject'] = 'Test Email'
msg['From'] = 'from@example.com'
msg['To'] = 'to@example.com'with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as server:server.login('username', 'password')server.send_message(msg)

实用技巧

虚拟环境

使用虚拟环境管理项目的依赖关系，避免不同项目之间的依赖冲突。

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Linux/MacOS
myenv\Scripts\activate     # Windows

日志记录

使用 logging 模块记录程序运行时的信息，便于调试和维护。

import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)logger.debug('Debug message')
logger.info('Info message')
logger.warning('Warning message')
logger.error('Error message')
logger.critical('Critical message')

异常处理

使用 try-except 结构捕捉和处理异常。

try:x = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:print(f"Caught an exception: {e}")
finally:print("This will always execute")

上下文管理器
- 使用 with 语句自动管理资源，确保资源正确释放。
```
with open('file.txt', 'r') as f:content = f.read()print(content)
```

列表推导式

使用列表推导式简化代码，提高可读性和效率。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squares)  # 输出: [4, 16]

使用PYTHON 进行CSV文件的数据处理demo

import numpy as np      #导入numpy库，用于计算
import pandas as pd    #导入pandas库，用于CSV文件处理
import matplotlib.pyplot as plt  #导入matplotlib.pyplot库，用于绘图
from matplotlib.pylab import mpl #导入mpl函数，用于显示中文和负号mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False       #显示负号path = 'test.csv'  #csv文件路径
data = pd.read_csv(path)   #读取 csv文件Before_result = data['BEFORE']  #导出BEFORE列的数据  BEFORE为第一行数据,也是索引
After_result  = data['AFTER']  #导出AFTER列的数据
Delta_result  = data['DELTA']  #导出DELTA列的数据N = 500
t = np.arange(N)+1  #得到1:500的数据plt.figure()
plt.plot(t,Before_result, 'b.-')  
plt.title('Before_result')
plt.show()plt.figure()
plt.plot(t,After_result, 'b.-')  
plt.title('After_result')
plt.show()plt.figure()
plt.plot(t,Delta_result, 'b.-')  
plt.title('Delta_result')
plt.show()

计算指数和取整
- 使用 math.pow() 函数Python 的 math 模块也提供了一个 pow() 函数，它可以用于浮点数的幂运算。需要注意的是，math.pow() 总是返回一个浮点数。
- 请注意，由于 math.pow() 返回的是浮点数，所以在处理整数指数时可能会有精度损失或不必要的浮点数表示。
```
import math
result = math.pow(2, exponent)
print(round(1.4))   # 输出: 1
print(round(1.5))   # 输出: 2
print(round(1.6))   # 输出: 2
print(round(1.23, 1))  # 输出: 1.2
print(round(1.27, 1))  # 输出: 1.3
```
十六进制转换
- 函数hex() 是 Python 内置的一个函数，可以直接将整数转换为以 ‘0x’ 开头的小写十六进制字符串。
- 语法：hex(number)•number：需要转换为十六进制的十进制整数。decimal_number = 255
```
 hexadecimal_string = hex(decimal_number)print(hexadecimal_string)  # 输出: 0xff
```
- python如果你不想让结果包含 ‘0x’ 前缀，可以使用切片操作去除它：
```
   hexadecimal_string_no_prefix = hex(decimal_number)[2:]print(hexadecimal_string_no_prefix)  # 输出: ff
```

FFT分析

import numpy as np   #数值计算库
from scipy.fftpack import fft   #基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域
import matplotlib.pyplot as plt  #MATLAB类似的绘图API
from matplotlib.pylab import mpl  #许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 显示负号# 采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，
# 所以这里设置采样频率为1400赫兹（即一秒内有1400个采样点，一样意思的）
N = 1400
x = np.linspace(0, 1, N)# 设置需要采样的信号，频率分量有0，200，400和600
y = 7 * np.sin(2 * np.pi * 200 * x) + 5 * np.sin(2 * np.pi * 400 * x) + 3 * np.sin(2 * np.pi * 600 * x) + 10fft_y = fft(y)  # 快速傅里叶变换x = np.arange(N)  # 频率个数
half_x = x[range(int(N / 2))]   # 取一半区间angle_y = np.angle(fft_y)       # 取复数的角度abs_y = np.abs(fft_y)               # 取复数的绝对值，即复数的模(双边频谱)
normalization_y = abs_y / (N / 2)   # 归一化处理（双边频谱）
normalization_y[0] /= 2             # 归一化处理（双边频谱）
normalization_half_y = normalization_y[range(int(N / 2))]  # 由于对称性，只取一半区间（单边频谱）plt.subplot(231)
plt.plot(x, y)
plt.title('原始波形')plt.subplot(232)
plt.plot(x, fft_y, 'black')
plt.title('双边振幅谱(未求振幅绝对值)', fontsize=9, color='black')plt.subplot(233)
plt.plot(x, abs_y, 'r')
plt.title('双边振幅谱(未归一化)', fontsize=9, color='red')plt.subplot(234)
plt.plot(x, angle_y, 'violet')
plt.title('双边相位谱(未归一化)', fontsize=9, color='violet')plt.subplot(235)
plt.plot(x, normalization_y, 'g')
plt.title('双边振幅谱(归一化)', fontsize=9, color='green')plt.subplot(236)
plt.plot(half_x, normalization_half_y, 'blue')
plt.title('单边振幅谱(归一化)', fontsize=9, color='blue')plt.show()

脚本工具：PYTHON

Python 是一种高级编程语言，以其简洁清晰的语法和强大的功能被广泛应用于各种领域，包括自动化脚本编写、数据分析、机器学习、Web开发等。以下是一些关于使用 Python 编写脚本工具的基本介绍、常用库以及一些实用技巧总结。这里写目录标题基础知识安装…...

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51c~ONNX~合集1

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/11608027 一、使用Pytorch进行简单的自定义图像分类 ~ONNX 推理图像分类是计算机视觉中的一项基本任务，涉及训练模型将图像分类为预定义类别。本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 构建一个简单的自定…...

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线下陪玩系统架构与功能分析

2015工作至今，10年资深全栈工程师，CTO，擅长带团队、攻克各种技术难题、研发各类软件产品，我的代码态度：代码虐我千百遍，我待代码如初恋，我的工作态度：极致，责任&#xff…...

编程日记 2025/7/29 1:11:18

海康工业相机的应用部署不是简简单单！？

作者：SkyXZ CSDN：SkyXZ～-CSDN博客博客园：SkyXZ - 博客园笔者使用的设备及环境：WSL2-Ubuntu22.04MV-CS016-10UC 不会吧？不会吧？不会还有人拿到海康工业相机还是一脸懵叭？不会还有人…...

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SAP POC 项目完工进度 - 收入确认方式【工程制造行业】【新准则下工程项目收入确认】

1. SAP POC收入确认基础概念 1.1 定义与原则 SAP POC（Percentage of Completion）收入确认方式是一种基于项目完工进度来确认收入的方法。其核心原则是根据项目实际完成的工作量或成本投入占预计总工作量或总成本的比例，来确定当期应确认的收…...

编程日记 2025/7/26 9:01:20

【Elasticsearch 】聚合分析：聚合概述

🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编…...

编程日记 2025/7/29 5:39:43

【算法】二分

二分 1.二分查找1.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置2.牛可乐和魔法封印3.A-B 数对4.烦恼的高考志愿 2.二分答案1.木材加工2.砍树3.跳石头 1.二分查找当我们的解具有二段性（根据最终答案所在的位置判断是否具有二段性）时，就可以使…...

编程日记 2025/7/29 1:43:17

如何将自己本地项目开源到github上？

环境： LLMB项目问题描述： 如何将自己本地项目开源到github上？ 解决方案： 步骤 1: 准备本地项目确保项目整洁确认所有的文件都在合适的位置，并且项目的 README.md 文件已经完善。检查是否有敏感信息&#xff0…...

编程日记 2025/7/29 1:24:58

编辑器Vim基本模式和指令 --【Linux基础开发工具】

文章目录一、编辑器Vim 键盘布局二、Linux编辑器-vim使用三、vim的基本概念正常/普通/命令模式(Normal mode)插入模式(Insert mode)末行模式(last line mode) 四、vim的基本操作五、vim正常模式命令集插入模式从插入模式切换为命令模式移动光标删除文字复制替换撤销上一次操作…...

编程日记 2025/7/29 1:37:51

Scade 表达式 - 使用索引的迭代器

Scade 表达式中的 map, fold, mapfold，会对输入数组参数中的元素逐个作处理，不需要数组元素的索引信息。若在处理数组元素时，需要数组元素相应的索引信息，则可使用迭代器算子 mapi, foldi, mapfoldi。 mapi 算子 mapi 算子的行为…...

编程日记 2025/7/28 4:13:46

K8s学习

Kubernetes 1. Kubernetes介绍 1.1 应用部署方式演变在部署应用程序的方式上，主要经历了三个时代： 传统部署：互联网早期，会直接将应用程序部署在物理机上优点：简单，不需要其它技术的参与缺点&#xf…...

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面试--你的数据库中密码是如何存储的？

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Ubuntu 24.04 LTS 开启 SMB 服务，并通过 windows 访问

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“AI人工智能内容辅助创作平台：让创意不再“卡壳”

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