Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
15. 图像和办公文档处理
用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中,Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块,但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。
操作图像
计算机图像相关知识
颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是被我们称为美术三原色的东西,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿、蓝三种色光以不同的比例叠加来组合成其他的颜色,因此这三种颜色就是色光三原色,所以我们通常会将一个颜色表示为一个RGB值或RGBA值(其中的A表示Alpha通道,它决定了透过这个图像的像素,也就是透明度)。
| 名称 | RGBA值 | 名称 | RGBA值 | | :---: | :------------------: | :----: | :----------------: | | White | (255, 255, 255, 255) | Red | (255, 0, 0, 255) | | Green | (0, 255, 0, 255) | Blue | (0, 0, 255, 255) | | Gray | (128, 128, 128, 255) | Yellow | (255, 255, 0, 255) | | Black | (0, 0, 0, 255) | Purple | (128, 0, 128, 255) |
像素。对于一个由数字序列表示的图像来说,最小的单位就是图像上单一颜色的小方格,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置决定了该图像最终呈现出来的样子,它们是不可分割的单位,我们通常称之为像素(pixel)。每一个图像都包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。
用Pillow操作图像
Pillow是由从著名的Python图像处理库PIL发展出来的一个分支,通过Pillow可以实现图像压缩和图像处理等各种操作。可以使用下面的命令来安装Pillow。
pip install pillow
Pillow中最为重要的是Image类,读取和处理图像都要通过这个类来完成。
>>> from PIL import Image
>>>
>>> image = Image.open('./res/guido.jpg')
>>> image.format, image.size, image.mode
('JPEG', (500, 750), 'RGB')
>>> image.show()
剪裁图像
>>> image = Image.open('./res/guido.jpg') >>> rect = 80, 20, 310, 360 >>> image.crop(rect).show()
生成缩略图
>>> image = Image.open('./res/guido.jpg') >>> size = 128, 128 >>> image.thumbnail(size) >>> image.show()
缩放和黏贴图像
>>> image1 = Image.open('./res/luohao.png') >>> image2 = Image.open('./res/guido.jpg') >>> rect = 80, 20, 310, 360 >>> guido_head = image2.crop(rect) >>> width, height = guido_head.size >>> image1.paste(guido_head.resize((int(width / 1.5), int(height / 1.5))), (172, 40))
旋转和翻转
>>> image = Image.open('./res/guido.png') >>> image.rotate(180).show() >>> image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show()
操作像素
>>> image = Image.open('./res/guido.jpg') >>> for x in range(80, 310): ... for y in range(20, 360): ... image.putpixel((x, y), (128, 128, 128)) ... >>> image.show()
滤镜效果
>>> from PIL import Image, ImageFilter >>> >>> image = Image.open('./res/guido.jpg') >>> image.filter(ImageFilter.CONTOUR).show()
处理Excel电子表格
Python的openpyxl模块让我们可以在Python程序中读取和修改Excel电子表格,由于微软从Office 2007开始使用了新的文件格式,这使得Office Excel和LibreOffice Calc、OpenOffice Calc是完全兼容的,这就意味着openpyxl模块也能处理来自这些软件生成的电子表格。
import datetime
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws['A1'] = 42
ws.append([1, 2, 3])
ws['A2'] = datetime.datetime.now()
wb.save("sample.xlsx")
处理Word文档
利用python-docx模块,Python可以创建和修改Word文档,当然这里的Word文档不仅仅是指通过微软的Office软件创建的扩展名为docx的文档,LibreOffice Writer和OpenOffice Writer都是免费的字处理软件。
from docx import Document
from docx.shared import Inches
document = Document()
document.add_heading('Document Title', 0)
p = document.add_paragraph('A plain paragraph having some ')
p.add_run('bold').bold = True
p.add_run(' and some ')
p.add_run('italic.').italic = True
document.add_heading('Heading, level 1', level=1)
document.add_paragraph('Intense quote', style='Intense Quote')
document.add_paragraph(
'first item in unordered list', style='List Bullet'
)
document.add_paragraph(
'first item in ordered list', style='List Number'
)
document.add_picture('monty-truth.png', width=Inches(1.25))
records = (
(3, '101', 'Spam'),
(7, '422', 'Eggs'),
(4, '631', 'Spam, spam, eggs, and spam')
)
table = document.add_table(rows=1, cols=3)
hdr_cells = table.rows[0].cells
hdr_cells[0].text = 'Qty'
hdr_cells[1].text = 'Id'
hdr_cells[2].text = 'Desc'
for qty, id, desc in records:
row_cells = table.add_row().cells
row_cells[0].text = str(qty)
row_cells[1].text = id
row_cells[2].text = desc
document.add_page_break()
document.save('demo.docx')
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