python编程图片(python编辑图片)
如何用python编程输出如下图形 1 121 12321？
层数 = 3
for i ?in range(1,层数+1):
print(" "*(层数-i),end="") ? ? ? ?# 数字左侧的空格
for j in range(1,i+1): ? ? ? ? ? ?# 显示左侧数字
print(j,end="")
for j in range(i-1,0,-1): ? ? ? ? # 显示右侧数字
print(j,end="")
print(" " * (层数 - i), end="") ? # 数字右侧的空格
print() ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # 换行
Pthon编程海龟编辑器爬虫图片htm1怎么生产
使用方法
1.拖动块，然后单击右上角的“运行”以查看运行结果。?2.单击页面顶部的“代码/构建模块模式”以一键式在代码和构建模块之间切换。 3.从Turtle Library Block Box中拖动图块，单击“运行”，然后一键绘制。
拓展资料
软件功能
1. Turtle Editor提供了一种简单的Python编辑方法，可以通过拖动来控制。
2.您可以编辑事件并在图形界面中配置逻辑。
3.可以显示代码结果，并可以查看多种编程方法。
4.功能界面很简单：Turtle Editor不仅可以在线编写和执行Python代码，还可以增加构建模块模式。
5.从图形编程过渡到Python编程，并学习带有构建块的Python。
6.通过[Building Block Mode]完成组装后，只需单击模式切换按钮，即可将Building Block转换为真实的Python语言。
7.在实际应用中，除了运行自己编写的程序外，我们还可以使用Python来调用和使用其他人编写的程序。这样，我们可以节省大量重复和不必要的工作，并使我们可以更有效地编辑程序。
8. Turtle Editor支持一键安装常用的第三方库。单击编辑器界面顶部的“库管理”以打开用于下载和安装第三方库的界面。
9. Turtle Editor不仅具有开朗可爱的外观设计，而且还特别设计了暖黄色基本色和超大而清晰的文字字体来保护眼睛。
10.有许多内在的细节可以帮助初学者快速纠正错误并学习编码。
如何用手机编程Python？
1.QPython3：这是一个在安卓手机上运行python3的脚本引擎，整合了python3解释器、控制台、QEdit编辑器和SLA4库，可以在安卓手机上运行python开发的程序，下面我简单介绍一下这个软件的安装及使用：
下载安装QPython3，这个可以直接在手机应用商店中搜索，如下，大概也就12兆左右：
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安装完成后，打开这个软件，主界面如下，分为6部分：终端、编辑器、程序、QPYPI、课程和社区：
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终端：类似python shell（或者cmd窗口），可以直接运行输入的python代码：
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编辑器：类似电脑的记事本，可以直接编辑python代码，提供基本年的自动补全的功能，编辑完成后，可以点击运行按钮运行程序：
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程序：这个是QPython3官方自带的一些简单示例，供初学者参考、学习：
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QPYPI：这个模块主要用来安装python的第三方包，包括numpy,scipy,tornado等：
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课程：主要是官方提供的一些入门课程，用于初学者更好地学习和掌握这个软件：
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2.Termux：这是一个功能强大的高级终端，可以运行shell命令（ssh等），在线安装python后，也可以编辑运行python代码，下面我简单介绍一下这个软件：
安装Termux，这个与上面的QPython3类似，直接下载安装（首次安装，时间可能比较长，保持联网，耐心等待一下）：
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安装成功后，界面如下，可以使用pkg install来安装包，安装python的话，命令是“pkg install python”,如下：
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成功安装python后，就可以运行python了，输入python命令，就会进入python交互式环境如下：
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使用Python 制作对比图片相似度的程序
import media
def red_average(pic):
'''Return an integer that represents the average red of the picture.
'''
total=0
for pixel in pic:
total = total + media.get_red(pixel)
red_average = total / (media.get_width(pic)*media.get_height(pic))
return red_average
def green_average(pic):
'''Return an integer that represents the average green of the picture
'''
total = 0
for pixel in pic:
total = total + media.get_green(pixel)
green_average = total / (media.get_width(pic)*media.get_height(pic))
return green_average
def blue_average(pic):
'''Return an integer that represents the average blue of the picture
'''
total = 0
for pixel in pic:
total = total + media.get_blue(pixel)
blue_average = total / (media.get_width(pic)*media.get_height(pic))
return blue_average
def scale_red(pic, value):
'''Return the picture that the average of the red is value which has been set.
'''
averaged = red_average(pic)
factor = float(value) / averaged
for pixel in pic:
new_red = min(255, int(factor * media.get_red(pixel)))
media.set_red(pixel,new_red)
return pic
def scale_green(pic, value):
'''Return the picture that the average of the green is value which has been set.
'''
averaged = green_average(pic)
factor = float(value) / averaged
for pixel in pic:
new_green = min(255, int(factor * media.get_green(pixel)))
media.set_green(pixel,new_green)
return pic
def scale_blue(pic, value):
'''Return the picture that the average of the blue is value which has been set.
'''
averaged = blue_average(pic)
factor = float(value) / averaged
for pixel in pic:
new_blue = min(255, int(factor * media.get_blue(pixel)))
media.set_blue(pixel,new_blue)
return pic
def expand_height(pic, factor):
'''Return a newpicture that has been vertically stretched by the factor which has been set.
'''
new_width = pic.get_width()
new_height = pic.get_height()*factor
newpic = media.create_pic(new_width, new_height, media.black)
for pixel in pic:
x = media.get_x(pixel)
y = media.get_y(pixel)
newpixel = media.get_pixel(newpic, x, y*factor)
for newpixel in newpic:
new_red = media.get_red(pixel)
new_green = media.get_green(pixel)
new_blue = media.get_blue(pixel)
media.set_red(newpixel,new_red)
media.set_green(newpixel,new_green)
media.set_blue(newpixel,new_blue)
return newpic
def expand_width(pic,factor):
'''Return a newpicture that has been horizontally stretched by the factor which has been set.
'''
new_width = pic.get_width() * factor
new_height = pic.get_height()
newpic = media.create_pic(new_width,new_height,media.black)
for newpixel in newpic:
x = media.get_x(newpixel)
y = media.get_y(newpixel)
pixel = media.get_pixel(pic,x / factor, y)
new_red = media.get_red(pixel)
new_green = media.get_green(pixel)
new_blue = media.get_blue(pixel)
media.set_red(newpixel,new_red)
media.set_green(newpixel,new_green)
media.set_blue(newpixel,new_blue)
return newpic
def reduce_height(pic, factor):
'''return a new pic that has been compressed vertically by the factor which has been set
'''
# Create a new, all-black pic with the appropriate new height and
# old width; (all colour components are zero).
new_width = pic.get_width
new_height = (pic.get_height() - 1) / factor + 1
newpic = media.create_pic(new_width, new_height, media.black)
# Iterate through all the pixels in the original (large) image, and copy
# a portion of each pixel's colour components into the correct
# pixel position in the smaller image.
for pixel in pic:
# Find the corresponding pixel in the new pic.
x = media.get_x(pixel)
y = media.get_y(pixel)
newpixel = media.get_pixel(newpic, x, y / factor)
# Add the appropriate fraction of this pixel's colour components
# to the components of the corresponding pixel in the new pic.
new_red = newpixel.get_red()+pixel.get_red()/factor
new_green = newpixel.get_green()+pixel.get_green()/factor
new_blue = newpixel.get_blue()+pixel.get_blue()/fctor
media.set_red(newpixel,new_red)
media.set_green(newpixel,new_green)
media.set_blue(newpixel,new_blue)
return newpic
def reduce_width(pic,factor):
'''Return a newpic that has been horizontally compressed by the factor which has been set.
'''
new_width = (media.get_width() - 1) / factor + 1
new_height = media.get_height()
newpic = media.create_pic(new_width, new_height, media.black)
for pixel in pic:
x = media.get_x(pixel)
y = media.get_y(pixel)
new_pixel = media.get_pixel(newpic, x / factor, y)
new_red = newpixel.get_red() + pixel.get_red() / factor
new_green = newpixel.get_green() + pixel.get() / factor
new_blue = newpixel.get_blue() + pixel.get()/factor
media.set_red(newpixel, new_red)
media.set_green(newpixel, new_green)
media.set_blue(newpixel, new_blue)
return newpic
def distance(pixel1, pixel2):
red1 = media.get_red(pixel1)
green1 = media.get_green(pixel1)
blue1 = media.get_blue(pixel1)
red2 = media.get_red(pixel2)
green2 = media.get_green(pixel2)
blue2 = media.get_blue(pixel2)
sum = abs(red1 -red2) + abs(green1 - green2) + abs(blue1 - blu2)
return sum
def simple_difference(pic1, pic2):
for pixel in pic1:
x = media.get_x(pixel)
y = media.get_y(pixel)
pixel2 = media.get_pixel(pic2, x, y)
sum = media.distance(pixel, pixel2)
return sum
def smart_difference(pic1,pic2):
height1 = media.get_height(pic1)
height2 = media.get_height(pic2)
factorh = float(height1 / height2)
if factorh = 1:
height1 = media.reduce_height(pic1, factorh)
else:
height2 = media.reduce_height(pic2, 1 / factorh)
width1 = media.get_width(pic1)
width2 = media.get_width(pic2)
factorw = float(width1 / width2)
if factorw = 1:
width1 = reduce_width(pic1, factorw)
else:
width2 = reduce_width(pic2, 1 / factorw)
red1 = red_average(pic1)
green1 = green_average(pic1)
blue1 = blue_average(pic1)
red2 = media.scale_red(pic2, red1)
green2 = media.scale_green(pic2, green1)
blue2 = media.scale_blue(pic2, blue1)
#if __name__ == '__main__':
#media.show(newpic)
学习python的话大概要学习哪些内容？
想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
请点击输入图片描述
学习Python编程工作好找吗?
看完Python的7个就业方向，你就知道Python好不好就业了。
1、Web开发（Python后端）
Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
平均薪资：15~20K
技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等
2、Python爬虫工程师
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。
平均薪资：15~25K
技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等
友情提示：注意法律风险
3、Python数据分析师
这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。
可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
平均薪资：10~25K
技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）
4、AI工程师
人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。
Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。
薪资：20~40K
技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。
自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等
6、自动化测试工程师
测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。
Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
平均薪资：10~20K
技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等
7、Python游戏开发
Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等
通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。