最近直播答题app很热门,由于之前看过跳一跳的python脚本(非常棒),于是也想写一个答题的脚本. https://github.com/huanmsf/cai 思路: 1.截图 2.文字识别,提取问题和选项(分割后识别准确性会提高) 3.爬取网页数据,根据规则匹配选项 4.根据选项自动点击屏幕该位置(应该循环点击,防止刚好切换到西瓜妹) 5.重复前面步骤 存在的问题: 1.答题时间有限,如果爬去的链接多了,还没解析完时间就到了.爬取的少就缺少分析数据,结果不靠谱. 2.问题和选项需要提取关键

最近在OJ上用python答题,偶尔会遇到结果“放回非零”的情况(Non-zero Exit Code) 总结了以下,目前知道的是这些: 1. 在python2中用了input(),或在python3中用了raw_input() 如果是python2提交,就要用raw_input(); 如果是python3提交,就要用input(); 2.列表index out of range 有时候也会返回这个错误

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/OcrAnswerer.html 联系qq:564955427 最新版为v4.1版,开放一定概率的八窗口体验功能,请截图体验(多点几次图片).更新日期:2018.12.30  最终版,去除时间限制. 工具特色: 1.鼠标划框.三种截图方式.急速截图 2.八窗口搜索.高亮匹配答案.二级链接精准搜索 3.两种OCR引擎.Nlp分词,高亮匹配更完善 4.双题库分别支持精确和模糊两种检索,答案更迅速   **************

官方文档 只是支持win32, 不支持win64 所以很麻烦 民间高人,集中做了一堆辅助库,下载后,用python安装目录下的scripts中,pip和easy_install就可以安装了 python非官方辅助开发模块库: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#bitarray 如PIL官网http://www.pythonware.com/products/pil/只有win32,要重新安装python和其他依赖包, 最后从http://www

1. 为什么学习 Python? 答题路线:a.python的优点,b.python的应用领域广 具体: 优点 1.python语法非常优雅,简单易学 2.免费开源 3.跨平台,可以自由移植 4.可扩展,可嵌入性强 5.第三方库丰富 应用领域 1.在系统编程中应用广泛,比如说shell工具. 2.在网络爬虫方面功能非常强大,常用的库如scrapy,request等 3.在web开发中使用也很广泛,如很多大型网站都用python开发的,如ins,youtube等,常用的框架如django,flas

开始刷 leetcode, 简单笔记下自己的答案, 目标十一结束之前搞定所有题目. 提高一个要求, 所有的答案执行效率必须要超过 90% 的 python 答题者. 1. Two Sum. class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ tmp = []

引用计数Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段.它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数 引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段.它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放.它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”. 什么是循环引用?A和B相互引用

纯原创,思路也是本人花了半个小时整理出来的,整个完成花费了本人半天时间,由于不才刚大学毕业,所以有的编码方面可能不入大牛们的眼,敬请原谅!如有转载请附上本地址,谢谢! 最近微信朋友圈刚刚被跳一跳血洗,新一轮的头脑王者又是给了我们一场风暴,之前的跳一跳外挂同事们也很满意(需要的评论),所以同事们这次又来坑我,看我没事做,让我制作一个头脑王者的外挂,我当时就在想这还不简单吗,直接获取分析发送过来的数据包,在伪造response给它好了啊,但是坑比的同事说这种挂已经被抓的很厉害了,机智的我只能换一种方

一.写在前面: 我们都知道Python一种面向对象的脚本语言,对象是Python中非常重要的一个概念.在Python中数字是对象,字符串是对象,任何事物都是对象,而它们的核心就是一个结构体--PyObject. typedef struct_object{ int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type; }PyObject; PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数. 二.垃圾回收机制 垃圾回收(Garbage Colle

一.MOR 1.C3算法简介 为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级,和单调性的问题. python2.3版本之后不管是新式类还是经典类,查找继承顺序都采用C3算法 2.算法原理 C3算法的本质就是Merge, 不断地把mro()函数返回的队列进行Merge,规则如下: (0) 首先把要查找的类的所有父类的mro找出来,再把所有父类的mro和所有父类进行归并算法 (1) 如果第一个序列的第一个元素,是后续序列的第一个元素,或者在后续序列中没有再次出现,则将这个元素合并到最终的方法解析顺

来源商业新知网,原标题:Python开发者年度调研:一半Python用户也用JS,2/3选择Linux系统 作为高级编程语言,Python的受欢迎程度近几年一直在往 上涨.每年,Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告,统计当年的发展情况,并发布调研报告. 今年也不例外,有超过150多个国家的2万多名开发人员加入了这场深入调查,刚刚发布的报告通过7个角度对Python的使用现状.趋势与未来进行了解读. 以下是几个最新的趋势: 1.使用Python作为主语言的开发人员中,有一半的用户也使用

GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用.GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上.但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码. 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依

0x1.前言 ​ 在现场取证遇到分析流量包的情况会比较少,虽然流量类设备原理是把数据都抓出来进行解析,很大一定程度上已经把人可以做的事情交给了机器自动完成. ​ 可用于PCAP包分析的软件比如科来,Wireshark都是很好用的分析软件,找Pcap解析的编程类代码时发现已经有很多大佬写过Python脚本辅助解析Pcap,也有提取将Pcap信息以界面形式展示出来框架. ​ 本文对利用Python里的Scapy库提取协议五元组信息进行学习性总结,没有用于实战,因为实践过程中发现PCAP读包解包查包速

GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用.GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上.但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码. 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用.GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上.但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码. 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依

1.1 闭包 1.闭包概念 1. 在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用,这样就构成了一个闭包 2. 一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失. 3. 但是闭包是一种特殊情况,如果外函数在结束的时候发现有自己的临时变量将来会在内部函数中用到,就把这个临时变量绑定给了内部函数,然后自己再结束.   2.闭包特点 1. 必须有一个内嵌函数 2. 内嵌函数必须引用外部函数中的变量 3

from: https://foofish.net/python-gc.html GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用.GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上.但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码. 引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早G

http://www.qytang.com/cn/list/28/417.htmhttp://www.qytang.com/cn/list/28/416.htmhttp://ww 引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段.它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放.它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决“循环引用

一.适用场景 在很多数据统计或者数据分析的场景中,我们都会使用到excel: 在一些系统中我们也会使用excel作为数据导入和导出的方式,那么如何使用python加以辅助我们快速进行excel数据做更多复杂和精确的处理,下面通过pyexcel_xls模块进行. 二.模块概述 pyexcel-xls 以 OrderedDict 结构处理数据,将整个excel文件转化为一个OrderedDict (有序字典)结构: 每个key就是一个子表(Sheet): 每个子表(Sheet),转化为一个列表结构: