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 關(guān)于Python有一句名言：不要重復(fù)造輪子。

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但是問(wèn)題有三個(gè)：

1、你不知道已經(jīng)有哪些輪子已經(jīng)造好了，哪個(gè)適合你用。有名有姓的的著名輪子就400多個(gè)，更別說(shuō)沒(méi)名沒(méi)姓自己在制造中的輪子。

2、確實(shí)沒(méi)重復(fù)造輪子，但是在重復(fù)制造汽車。包括好多大神寫(xiě)的好幾百行代碼，為的是解決一個(gè)Excel本身就有的成熟功能。

3、很多人是用來(lái)抓圖，數(shù)據(jù)，抓點(diǎn)圖片、視頻、天氣預(yù)報(bào)自?shī)首詷?lè)一下，然后呢？抓到大數(shù)據(jù)以后做什么用呢？比如某某啤酒賣的快，然后呢？比如某某電影票房多，然后呢？

我認(rèn)為用Python應(yīng)該能分析出來(lái)，這個(gè)現(xiàn)實(shí)的世界屬于政治家，商業(yè)精英，藝術(shù)家，農(nóng)民，而絕對(duì)不會(huì)屬于Python程序員，縱使代碼再精彩也沒(méi)什么用。

以下是經(jīng)過(guò)Python3.6.4調(diào)試通過(guò)的代碼，與大家分享：

1、抓取知乎圖片

2、聽(tīng)兩個(gè)聊天機(jī)器人互相聊天（圖靈、青云、小i）

3、AI分析唐詩(shī)的作者是李白還是杜

4、彩票隨機(jī)生成35選7

5、自動(dòng)寫(xiě)檢討書(shū)

6、屏幕錄相機(jī)

7、制作Gif動(dòng)圖

1、抓取知乎圖片，只用30行代碼： 

 
 
 
 

  
  
  
  
import re 
  
  
  
  
from selenium import webdriver 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
import urllib.request 
  
  
  
  
driver = webdriver.Chrome() 
  
  
  
  
driver.maximize_window() 
  
  
  
  
driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042") 
  
  
  
  
i = 0 
  
  
  
  
while i < 10: 
  
  
  
  
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    try: 
  
  
  
  
        driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click() 
  
  
  
  
        print("page" + str(i)) 
  
  
  
  
        time.sleep(1) 
  
  
  
  
    except: 
  
  
  
  
        break 
  
  
  
  
result_raw = driver.page_source
  
  
  
  
content_list = re.findall("img src=\"(.+?)\" ", str(result_raw)) 
  
  
  
  
n = 0 
  
  
  
  
while n < len(content_list): 
  
  
  
  
    i = time.time() 
  
  
  
  
    local = (r"%s.jpg" % (i)) 
  
  
  
  
    urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local) 
  
  
  
  
    print("編號(hào)：" + str(i)) 
  
  
  
  
    nn = n + 1
 
 
 
 

2、沒(méi)事閑的時(shí)候，聽(tīng)兩個(gè)聊天機(jī)器人互相聊天： 

 
 
 
 

  
  
  
  
from time import sleep 
  
  
  
  
import requests 
  
  
  
  
s = input("請(qǐng)主人輸入話題：") 
  
  
  
  
while True: 
  
  
  
  
    resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, }) 
  
  
  
  
    respresp = resp.json() 
  
  
  
  
    sleep(1) 
  
  
  
  
    print('小魚(yú)：', resp['text']) 
  
  
  
  
    s = resp['text'] 
  
  
  
  
    resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid':0, 'msg': s}) 
  
  
  
  
    resp.encoding = 'utf8' 
  
  
  
  
    respresp = resp.json() 
  
  
  
  
    sleep(1) 
  
  
  
  
    print('菲菲：', resp['content']) 
  
  
  
  
#網(wǎng)上還有一個(gè)據(jù)說(shuō)智商比較高的小i機(jī)器人，用爬蟲(chóng)的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)一下： 
  
  
  
  
import urllib.request 
  
  
  
  
import re 
  
  
  
  
while True: 
  
  
  
  
    x = input("主人：") 
  
  
  
  
    x = urllib.parse.quote(x) 
  
  
  
  
    link = urllib.request.urlopen( 
  
  
  
  
        "http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D")
  
  
  
  
     html_doc = link.read().decode() 
  
  
  
  
    rereply_list = re.findall(r'\"content\":\"(.+?)\\r\\n\"', html_doc) 
  
  
  
  
    print("小i：" + reply_list[-1])
 
 
 
 

3、分析唐詩(shī)的作者是李白還是杜甫： 

 
 
 
 

  
  
  
  
import jieba 
  
  
  
  
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier 
  
  
  
  
# 需要提前把李白的詩(shī)收集一下，放在libai.txt文本中。 
  
  
  
  
text1 = open(r"libai.txt", "rb").read() 
  
  
  
  
list1 = jieba.cut(text1) 
  
  
  
  
result1 = " ".join(list1) 
  
  
  
  
# 需要提前把杜甫的詩(shī)收集一下，放在dufu.txt文本中。 
  
  
  
  
text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read() 
  
  
  
  
list2 = jieba.cut(text2) 
  
  
  
  
result2 = " ".join(list2) 
  
  
  
  
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 
  
  
  
  
libai = result1 
  
  
  
  
dufu = result2 
  
  
  
  
# 特征提取 
  
  
  
  
def word_feats(words): 
  
  
  
  
    return dict([(word, True) for word in words]) 
  
  
  
  
libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai] 
  
  
  
  
dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu] 
  
  
  
  
train_set = libai_features + dufu_features 
  
  
  
  
# 訓(xùn)練決策 
  
  
  
  
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set) 
  
  
  
  
# 分析測(cè)試 
  
  
  
  
sentence = input("請(qǐng)輸入一句你喜歡的詩(shī)：") 
  
  
  
  
print("\n") 
  
  
  
  
seg_list = jieba.cut(sentence) 
  
  
  
  
result1 = " ".join(seg_list) 
  
  
  
  
words = result1.split(" ") 
  
  
  
  
# 統(tǒng)計(jì)結(jié)果 
  
  
  
  
lb = 0 
  
  
  
  
df = 0 
  
  
  
  
for word in words: 
  
  
  
  
    classResult = classifier.classify(word_feats(word)) 
  
  
  
  
    if classResult == 'lb': 
  
  
  
  
        lblb = lb + 1 
  
  
  
  
    if classResult == 'df': 
  
  
  
  
        dfdf = df + 1 
  
  
  
  
# 呈現(xiàn)比例 
  
  
  
  
x = float(str(float(lb) / len(words))) 
  
  
  
  
y = float(str(float(df) / len(words))) 
  
  
  
  
print('李白的可能性：%.2f%%' % (x * 100))
  
  
  
  
print('杜甫的可能性：%.2f%%' % (y * 100))
 
 
 
 

4、彩票隨機(jī)生成35選7： 

 
 
 
 

  
  
  
  
import random 
  
  
  
  
temp = [i + 1 for i in range(35)] 
  
  
  
  
random.shuffle(temp) 
  
  
  
  
i = 0 
  
  
  
  
list = [] 
  
  
  
  
while i < 7: 
  
  
  
  
    list.append(temp[i]) 
  
  
  
  
    ii = i + 1 
  
  
  
  
list.sort() 
  
  
  
  
print('\033[0;31;;1m') 
  
  
  
  
print(*list[0:6], end="") 
  
  
  
  
print('\033[0;34;;1m', end=" ") 
  
  
  
  
print(list[-1])
 
 
 
 

5、自動(dòng)寫(xiě)檢討書(shū)： 

 
 
 
 

  
  
  
  
import random 
  
  
  
  
import xlrd 
  
  
  
  
ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx') 
  
  
  
  
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1') 
  
  
  
  
i = [] 
  
  
  
  
x = input("請(qǐng)輸入具體事件：") 
  
  
  
  
y = int(input("老師要求的字?jǐn)?shù)：")) 
  
  
  
  
while len(str(i)) < y * 1.2: 
  
  
  
  
    s = random.randint(1, 60) 
  
  
  
  
    rows = sheet.row_values(s) 
  
  
  
  
    i.append(*rows) 
  
  
  
  
print(" "*8+"檢討書(shū)"+"\n"+"老師：") 
  
  
  
  
print("我不應(yīng)該" + str(x)+"，", *i) 
  
  
  
  
print("再次請(qǐng)老師原諒！") 
  
  
  
  
''' 
  
  
  
  
以下是樣稿： 
  
  
  
  
請(qǐng)輸入具體事件：抽煙 
  
  
  
  
老師要求的字?jǐn)?shù)：200 
  
  
  
  
        檢討書(shū) 
  
  
  
  
老師： 
  
  
  
  
我不應(yīng)該抽煙， 學(xué)校一開(kāi)學(xué)就三令五申，一再?gòu)?qiáng)調(diào)校規(guī)校紀(jì)，提醒學(xué)生不要違反校規(guī)，可我卻沒(méi)有把學(xué)校和老師的話放在心上，沒(méi)有重視老師說(shuō)的話，沒(méi)有重視學(xué)校頒布的重要事項(xiàng)，當(dāng)成了耳旁風(fēng)，這些都是不應(yīng)該的。同時(shí)也真誠(chéng)地希望老師能繼續(xù)關(guān)心和支持我，并卻對(duì)我的問(wèn)題酌情處理。 無(wú)論在學(xué)習(xí)還是在別的方面我都會(huì)用校規(guī)來(lái)嚴(yán)格要求自己，我會(huì)把握這次機(jī)會(huì)。 但事實(shí)證明，僅僅是熱情投入、刻苦努力、鉆研學(xué)業(yè)是不夠的，還要有清醒的政治頭腦、大局意識(shí)和紀(jì)律觀念，否則就會(huì)在學(xué)習(xí)上迷失方向，使國(guó)家和學(xué)校受損失。
  
  
  
  
再次請(qǐng)老師原諒！ 
  
  
  
  
'''
 
 
 
 

6、屏幕錄相機(jī)，抓屏軟件： 

 
 
 
 

  
  
  
  
from time import sleep 
  
  
  
  
from PIL import ImageGrab 
  
  
  
  
m = int(input("請(qǐng)輸入想抓屏幾分鐘：")) 
  
  
  
  
mm = m * 60 
  
  
  
  
n = 1 
  
  
  
  
while n < m: 
  
  
  
  
    sleep(0.02) 
  
  
  
  
    im = ImageGrab.grab() 
  
  
  
  
    local = (r"%s.jpg" % (n)) 
  
  
  
  
    im.save(local, 'jpeg') 
  
  
  
  
    nn = n + 1
 
 
 
 

7、制作Gif動(dòng)圖： 

 
 
 
 

  
  
  
  
from PIL import Image 
  
  
  
  
im = Image.open("1.jpg") 
  
  
  
  
images = []
  
  
  
  
images.append(Image.open('2.jpg')) 
  
  
  
  
images.append(Image.open('3.jpg')) 
  
  
  
  
im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb") 
 
 
 
 

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