19、【OS】【Nuttx】【Python】gdb调试优化，python实现构建脚本
（重新配置程序），还是增量构建（不需要配置程序，只对修改的文件执行增量编译），还是不需要构建，直接调试（很多时候调试不用重新编译） 解决方案 考虑到编程语言的友好性和可移植性，放弃shell脚本，选择python作为构建脚本 vscode商店安装必要的python包 构建脚本路径如下： /nuttx/scripts/build #!/usr/bin/env python3 import osimport a...
Python与PostgreSQL的深度整合：CRUD操作全指南
Python与PostgreSQL的深度整合：CRUD操作全指南 1. 环境准备 1.1 安装必要的包 pip install sqlalchemy psycopg2-binary sqlmodel 1.2 数据库连接 from sqlalchemy import create_enginefrom sqlmodel import Session, SQLModel # 连接字符串格式DATABASE_...
Python中流行的RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）框架主要有以下几个：
Python中流行的RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）框架主要有以下几个： gRPC： 开发背景：由Google开发的高性能、开源和通用的RPC框架。协议支持：使用HTTP/2进行客户端-服务器通信，支持Protocol Buffers作为接口描述语言（IDL），能够生成客户端和服务器端的代码。语言支持：支持多种语言，包括Python。特性：支持四种不同类型的RPCs，即单一...
大恒相机开发（1）—Python调用采集彩色图像并另存为本地
这段代码是一个Python程序，用于从大恒相机采集彩色图像，并将其保存到本地。 咱们直接上python的完整代码： import cv2import gxipy as gxfrom PIL import Imageimport datetime def main(): Width_set = 2448 # 设置分辨率宽 360 Height_set = 2048 # 设置分辨率高 480 framer...
用Python开启人工智能之旅（四）深度学习的框架和使用方法
第四部分：深度学习的框架和使用方法 用Python开启人工智能之旅（一）Python简介与安装 用Python开启人工智能之旅（二）Python基础 用Python开启人工智能之旅（三）常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅（四）常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅（五）AI项目实战中Python基础 深度学习作为机器学习的一个分支，涉及到大量的计算和模型训练。在Pyt...
写给Pythoner的前端进阶指南（六）：网络编程
前端开发中，网络编程是至关重要的技能。无论是与外部 API 通信，还是与后端服务器交互，JavaScript 提供了多种方式来进行网络请求和实时通信。作为一名 Python 开发者，你已经习惯了通过 requests 或 socket 库来进行网络编程。本文将介绍如何在 JavaScript 中发送 HTTP 请求、实现异步请求、以及使用 WebSockets 来进行实时通信，并与 Python 的网络编程...
Python MySQL 进阶用法详解
Python MySQL 进阶用法详解 1. 使用连接池 使用 DBUtils 实现连接池管理： from dbutils.pooled_db import PooledDBimport pymysql class DBConnectionPool: _pool = None @staticmethod def get_pool(): if DBConnectionPool._pool is None: ...
OpenCV(python)从入门到精通——文件操作
图像的读取 import cv2 as cv '''图片的读取'''if __name__ == '__main__': # 读取图片 img = cv.imread(r"images/1.jpg",cv.IMREAD_COLOR) # 显示图片 cv.imshow("pic show",img) # 暂停 cv.waitKey(0) 不同读取方式,灰度图读取 import cv2 as cv '''...
【python实战】-- 解压&提取所有指定文件的指定内容
file(file_path): #参数：error_bad_lines=False跳过错误的行 delimiter=',',encoding = 'gbk',header = 0, engine='python' sep = r"\s+\s{0}" encoding = "iso-8859-1" return pd.read_csv(file_path,encoding = 'latin1',sep = r...
Python金融大数据分析快速入门与案例详解
前言 在当今的金融行业中，数据分析已成为决定市场走向的重要工具。Python，作为一种强大的编程语言，以其简单易学和强大的数据处理能力，受到金融分析师和数据科学家的广泛青睐。本文将介绍如何利用Python进行金融大数据分析的基本步骤以及一些有用的库和工具。 1. Python在金融分析中的优势 易于学习：Python的语法简洁明了，非常适合初学者。强大的库支持：如NumPy、Pandas、Matplotli...