re、词云

正则：

 

re.S使点也能匹配到 ；re.I不区分规则中的大小写；re.X忽略空格及#后的注释；re.M把^和$由文首文末变为各行的首尾。

 

Egの删除各行行尾的alex，alex不区分大小写：

import re

s='''ja654alEx

runAlex87

90helloaLeX'''

m=re.sub('alex$','',s,count=0,flags=re.M+re.I)

print(m)

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pattern中有正则字母，或者就是表示普通标点的正则标点，开头可不必加r。只有表示自身的\，以及pattern中第num个()的 um如2，才必须加r。

 

多单词匹配用…(单词a|单词b|单词c)…，即|外再套个()。

Egの提取姓名：

import re

pattern=re.compile('((Bob|Jerry|Tom) Lee)')

s='Jerry Lee666；Tom Lee+-*/、Bob Lee HELLO'

r0=[item[0] for item in pattern.findall(s)]    #提取所有姓名

r1=pattern.findall(s)[0][0]    #这3行都是只提取第一个姓名，findall此处用了两次下标

r2=pattern.match(s).groups()[0]

r3=pattern.match(s).group(1)

print(r0,r1,r2,r3,sep=' ')

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预搜索：

目标之后(?=666)为是而(?!666)为否，目标之前(?<=666)为是而(?<!666)为否。<和+*?等元字符冲突，故尽量避免使用前置预搜索。预搜索的()不会占用 um的名额。

 

为单词的首尾。Egの后面没紧跟￥的单词res：res(?!￥)

 

Egの给json的每个key，添加个前缀ids_：

import re

s='{"name" :"jerry", "age":32}'

s1=re.sub('(w+?"s*:)',r'ids_1',s)    #re.sub禁，故套个()用1来指代pattern全文

s2=re.sub('(?<=")(w+?)(?="s*:)',r'ids_1',s)

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()：

 

查找栏或规则中第3个()的内容，在替换栏对应的是：PyCharm为…$3…，VBA代码以及正则软件的替换表达式也是用$；而EditPlus却是…3…，python代码里的正则也是用，如re.sub(r'…','* um*',text)。

()的序列始于1，顺序从外至内，从左至右。而PyCharm的$0或EditPlus的却是整个查找值或规则，与哪个()都无关。

 

re.sub(*)的pattern所匹配到的全文，在repl对应为lambda x:x[0]，或源自re.search(*).group(0)的完整写法lambda x:x.group(0)，或最简写法r''(只不过会被识别为x00而显示为□而不能用，好在可对pattern套个()从而使用1来指代查找栏的全文)。repl在匹配出查找项后若想调用它，如作个替换或用作某个{}的key， um就无能为力了。

 

Egの替换html的text里的所有a为ǎ，标签里的不动：

import re

html='<div><a href="url">1a</a>1b 1c 1d 1a 1b 1d a1</div>'

r1=re.sub('a(?=[^<>]*?<)','ǎ',html)

r2=re.sub('>.*?<',lambda ptn:ptn[0].replace('a','ǎ'),html)

 

Egの查找栏()匹配到的各项作为{}的key，对应的value，作为查找栏全文的替换值 ：

html='&w1;&as2;&d3f;&zx4y;'

d=dict(w1=2,as2='0',d3f='1',zx4y=8)

pattern=re.compile('&([a-z0-9]+?);')

html=pattern.sub(lambda ptn:str(d.get(ptn[1])),html)    #d[r'1']无效

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(?:xy)+：使()内的xy只作为一整体而不蕴含 um意，re.findall的返回≥此()内匹配到的xy。

 

查找栏也有用 um+的时候，如匹配第num个()内的重复单词。

 

Egの连续重复的单词去重：

#在PyCharm的查找替换栏的应用：(word)1+替换为$1

import re

s='wwwwert啦啦+-*/666嘿PythonPython'  #下文匹配重复单词的内()算是第2个()，故用2+

提取连续出现的词=[x[0] for x in re.findall(r'((.+?)2+)',s)]

提取去重之后的词=re.findall(r'(.+?)1+',s)

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纵向打印古诗：

 

import re,itertools

poetry='鹅鹅鹅，曲项向天歌。。白毛浮绿水，，，红掌拨清波~~！！'

t=re.split('[^一-龥]+',re.sub('[^一-龥]+$','',poetry))  #去末尾的非汉字，再以非汉字分割

t.reverse()

print(t)    #zip自其首参序列的各子元素内，取同级孙元素组成新序列，不足位的则置空

[print('   '.join(x)) for x in itertools.zip_longest(*t,fillvalue='')]

 

#[print(y,end='   ') if y!=x[-1] else print(y) for x in itertools.zip_longest(*t,fillvalue='') for y in x]

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①zip函数以父序列的各元素作函参序列：*父序列名；

②双层for循环：外层for在前，内层for在后

③列表解析，if写在for前得补个else 0之类的，在for后则不必；

执行甲 if True else 执行乙：True and 执行甲 or 执行乙

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乘法口诀：

 

1*1=1

1*2=2 2*2=4

………………

[print(f'{x}*{y}={x*y}',end=(' ' if x<y else ' ')) for y in range(1,10) for x in range(1,10) if x<=y]

#[print('%s*%s=%s' %(x,y,x*y),end=(' ' if x<y else ' ')) for y in range(1,10) for x in range(1,10) if x<=y]

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多个词的替换或提取——flashtext：

若2+个中文关键词，或中文与单词在正文携手出现，无空格等分隔，后者会被无视。

 

from flashtext import KeywordProcessor

kp=KeywordProcessor()   #参数大小写敏感，默认为False

 

def Egの大杂烩():

    kp.remove_keywords_from_list(list(kp.get_all_keywords().keys()))

    kp.add_non_word_boundary('、')   #与左右的汉字或单词3者，组合为1个新词

    olds='abcd eFg higk lmn opQ rst'.split()    #news应答''或None或无对应，换为old自身

    news=f'子丑 寅卯 辰巳 午未 {""} 申酉戌亥'.split(' ')

    [kp.add_keyword(old,new) for old,new in zip(olds,news)]    #,多换多

    kp.add_keywords_from_dict(dict(秦=['甲','乙','丙丁'],唐宋=['6']))    #多换1

    replace=kp.replace_keywords('乙甲 乙hello,EFG OPQ rSt 6') #.extract_keywords

    print(replace)

 

Egの大杂烩()

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def Egの去除文件中的若干关键词(path):

    kp.remove_keywords_from_list(list(kp.get_all_keywords().keys()))

    kp.add_keywords_from_dict({'乄乄':['的','了','是','有','在','不','子','个','世界']})

    with open(path) as f:

        result=kp.replace_keywords(f.read()).replace('乄乄','')

    with open(path,'w') as f:

        f.write(result)

 

Egの去除文件中的若干关键词('E:/龙符.txt')

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汉字→拼音：

 

 

from xpinyin import Pinyin

 

py=Pinyin()

s='朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还。两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山。'

拼音=py.get_pinyin(s,' ',True,'upper')    #2~4参的默认：分隔符-，不注音，小写

首字母=py.get_initials('你好啊','|').lower()  #默认分隔符-，大写

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分析归类の诗词的作者是李白还是杜甫：

python -m pip install textblob -i https://pypi.douban.com/simple/

python -m textblob.download_corpora -i https://pypi.douban.com/simple/

 

import jieba,os

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier

 

def handleJieba(string):    #结巴分词并去除常用标点

    result=list(jieba.cut(string,True))

    for noise in ['，','。',' ','']:

        while noise in result:

            result.remove(noise)

    return result

 

def materialTrain(comparedFiles=[]):   #把李、杜等人的诗集用作训练素材

    files={};train=[]

    for txt in comparedFiles:

        name=os.path.basename(txt).split('.')[0]

        files.update({name:0})

        with open(txt,encoding='utf8') as f:

            result=handleJieba(f.read())

        [train.append((word,name)) for word in result]

    classifier=NaiveBayesClassifier(train)

    makeDecisions(files,classifier)

 

def makeDecisions(files,classifier):    #最终的分析决策

    words=handleJieba(input('请输入一句诗词：'))

    for word in words:

        classifyResult=classifier.classify(word)

        if classifyResult in files:

            files[classifyResult]+=1

    for name in files:

        print(f'{name}的概率：%0.2f%%' %(files[name]/len(words)*100))

 

comparedFiles=['E:/李白.txt','E:/杜甫.txt']

materialTrain(comparedFiles)

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短文本分类工具：目前只支持Python2

 

from tgrocery import Grocery

 

gc=Grocery('短文本分类工具')

train=[('education', '名师指导托福语法技巧：名词的复数形式'),

    ('education', '中国高考成绩海外认可 是狼来了吗？'),

    ('sports', '图文：法网孟菲尔斯苦战进16强 孟菲尔斯怒吼'),

    ('sports', '四川成都举行全国长距登山挑战赛 近万人参与'),]

gc.train(train) #list：各子是类别标签+语料文本构成的tuple；2参delimiter默认tab，用于文件路径

#gc.train('E:/train.txt')    #文件路径：1行(类别标签+tab空格+语料文本)为1个训练样本

gc.save()   #本地自动创建个文件夹，名字为类初始化时的首参

 

gc=Grocery('短文本分类工具')   #再次加载模型，开始做问答或判断题

gc.load()

 

问答=gc.predict('考生必读：新托福写作考试评分标准')

test=[('education', '福建春招考试报名18日截止 2月6日考试'),

    ('sports', '意甲首轮补赛交战记录:国米10年连胜'),]

判断=gc.test(test)

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结巴分词&词云：

 

结巴分词的俩鸡肋方法.cut(s)、.tokenize(s)：

import jieba

s='qw ert qwe rt'

无意义的原始分词结果 = list(jieba.cut(s))[:50]

各单词起闭止开的索引=list(jieba.tokenize(s))

for word in 各单词起闭止开的索引:

    if 'er' in word[0]:    #某个单词首次出现的位置

        print(word);break

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jieba.analyse：

.extract_tags(*)：jieba.cut(s)后剔除无意义词并汇总，再顺序取topN。

首参str，在set_stop_words是追加的自定义踢词的文件路径，在extract_tags是待分析的正文 。

 

Egの为1本小说制作词云：

 

from jieba.analyse import set_stop_words,extract_tags

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS as sw

import numpy as np

from PIL import Image

 

#①结巴分词提取高频中文词：

stopWords='D:/中文停用词表.txt'   #1个过滤词占1行

txtFile='F:/New Download/example.txt'

with open(txtFile) as f:

    sentence=f.read()

set_stop_words(stopWords)   #结巴分词の过滤：自定义中文

#words=extract_tags(sentence,50)

#text=' '.join(words)

#词云网站多数有个先后足矣，wc.generate_from_frequencies({*})等还需提供词频

words=extract_tags(sentence,topK=50,withWeight=True)

frequencies={word[0]:int(word[1]*1000) for word in words}

 

#②{词:词频,}数据导入词云：

backImg='F:/New Download/background.png'

bg=np.array(Image.open(backImg))    #bg=scipy.misc.imread(backImg)

wc=WordCloud('simhei.ttf',mask=bg,max_font_size=81) #背景是ndarray对象

#wc.stopwords=sw|set(open(stopWords).readlines())   #词云の过滤：内置英文及自定义中文

#wc.generate_from_frequencies({词1:词频1,})，wc.generate('空格分隔的各词')

wc.generate_from_frequencies(frequencies)   #wc.generate(text)

 

#③展示图：法1のImage库用图片路径str，法2のplt库用WordCloud对象

saveImg='F:/New Download/result.jpg'

 

wc.to_file(saveImg)

Image.open(saveImg).show()

 

#import matplotlib.pyplot as plt

#plt.imshow(wc)

#plt.axis('off')

#plt.savefig(saveImg,dpi=240,bbox_inches='tight')

#plt.show()

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词云网站https://wor删dart.com/create(加载完要等几秒)的用法：

 

左侧的：WORDSのImport→保持顺序贴入各词(勾上俩Remove，若有词频且以 分割则勾上CSV)→SHPAGES选个图→FONTSのAdd font(如选个本机的雅黑字体，网站提供的那些都不支持中文)→LAYOUT设字体倾斜→STYLEのCustom设字体五颜六色

→右上的Visualize

→右顶的DOWNLOAD(chrome设为内置下载)。

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把两张图(尺寸和模式要相同)，合成为一张新图 ：

 

from PIL import Image

 

backGround=Image.open('F:/666.png').convert('RGBA')

img=Image.open('F:/1.jpg').resize(backGround.size).convert('RGBA')

# backGround.paste(img,(0,40))    #按各自的尺寸合成

# backGround.show()  #.save('F:/result.png')

# result=Image.blend(img,backGround,0.2)  #按透明度合成

result=Image.alpha_composite(img,backGround)    #背景为png透明素材

result.show()

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Egの把许多图均匀整合到一张正方形内：

 

import glob,random,math

from PIL import Image

 

def mixImages(totalSize=640):

    images=glob.glob(imagesFolderPath+'*.jpg')

    totalNum=len(images)

    vnum=math.ceil(math.sqrt(totalNum))  #纵向图片数：总数的方根的天花板

    hnum1=math.ceil(totalNum/vnum)   #除末排的横向图片数，如5､6为2，7~12为3

    frontNum=hnum1*(vnum-1)

    vsize=int(totalSize/vnum)

    hsize1=int(totalSize/hnum1);hsize2=int(totalSize/(totalNum-frontNum))

    sizes=[(hsize1,vsize) if n<frontNum else (hsize2,vsize) for n in range(totalNum)]

 

    #4通道RGBA的png图，和3通道RGB的bmp和jpg图，都能粘贴进画布

    toImage=Image.new('RGBA',(totalSize,totalSize))

    x=0;y=0 #画布游标

    random.shuffle(images)

    for index,name in enumerate(images):

            img=Image.open(name).resize(sizes[index])

            toImage.paste(img,(sizes[index][0]*x,vsize*y))

            x+=1

            if x==hnum1:

                x=0;y+=1

    toImage.show()

    r,g,b=toImage.split()[:3]

    toImage=Image.merge('RGB',(r,g,b))

    toImage.save('D:合成图.jpg')

 

if __name__ == '__main__':

    imagesFolderPath='D:待整合的各图'

    mixImages(totalSize=720)

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Egの分别把各图填充为正方形并均匀切为9块：

 

from PIL import Image

import os,pathlib

 

def fill(originalImage): #将原图居中贴在方形画布上

    width,height=originalImage.size

    newLength=max(originalImage.size)

    newImage=Image.new(originalImage.mode,(newLength,newLength),color='white')

    leftup=(int((newLength-width)/2),0) if width<height else (0,int((newLength-height)/2))

    newImage.paste(originalImage,leftup)

    newImage.save(newFilePath)

    return newImage

 

def cut(newImage):  #把方形的新图均匀切为9块

    width,height=newImage.size

    pieceLenth=int(width/3)

    pieces=[]

    for y in range(0,3):

        for x in range(0,3):

            piece=(x*pieceLenth,y*pieceLenth,(x+1)*pieceLenth,(y+1)*pieceLenth)

            pieces.append(newImage.crop(piece))

    return pieces

 

def save(pieces):   #保存切自方形新图的9块小切图

    for index,piece in enumerate(pieces):

        piece.save(newFilePath.replace('_new','_'+str(index),1))

 

def walk(folderPath):   #遍历待切的各原图

    global newFilePath

    filesPath=[str(path) for path in pathlib.Path(folderPath).rglob('*.jp*')]

    for filePath in filesPath:

        originalImage=Image.open(filePath)

        newFolder=os.path.splitext(filePath)[0]

        newFilePath=os.path.split(newFolder)[-1]+'_new'+os.path.splitext(filePath)[-1]

        if not os.path.isdir(newFolder):

            os.makedirs(newFolder)

        os.chdir(newFolder)

        newImage=fill(originalImage)

        pieces=cut(newImage)

        save(pieces)

 

if __name__=='__main__':

    folderPath='D:图片'

    walk(folderPath)

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制作验证码：

 

import random,string

from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter

 

#每个验证码字符内又有几个字符

def rand_font(couple):

    s=""

    for j in range(couple):

        n=random.randint(1,3)   #2为数字，1&3为大小写字母

        if n==2:

            s+=str(random.randint(0,9))

        else:

            s+=random.choice(string.ascii_letters)

    return s

 

#验证码各字符的颜色

def rand_fontColor():

    return (random.randint(64,255),random.randint(64,255),random.randint(64,255))

 

#背景各像素的颜色

def rand_drawPixelColor():

    return (random.randint(32,127),random.randint(32,127),random.randint(32,127))

 

#设置背景图片的宽高

width=60*4

height=60

 

img=Image.new('RGB',(width,height),(0,0,0)) #创建背景图片：模式、尺寸、颜色

draw=ImageDraw.Draw(img)    #创建绘图对象

font=ImageFont.truetype('C:/Windows/Fonts/Arial.ttf',36) #创建字体对象

 

#填充背景图片每个像素点的颜色

for i in range(width):

    for j in range(height):

        draw.point((i,j),rand_drawPixelColor())

 

#写入4个验证码字符，每个字符内又含2个字符

for i in range(4):

    draw.text((60*i+10,10),text=rand_font(2),fill=rand_fontColor(),font=font)

 

#图片加噪，增加识别难度

img=img.filter(ImageFilter.BLUR)

 

img.show()

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给图片配文字：

 

from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont

 

customFont=ImageFont.truetype('F:/msyh.ttc',50)

image=Image.open('F:/原图.jpg')

width,height=image.size

draw=ImageDraw.Draw(image)  #创建绘图对象

draw.text((width*1/3,height/2),'陈独秀你坐下！！','#ff0000',customFont)   #图上加字

image.save('F:/新图.jpg','jpeg')

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识别图片中的文字：

 

tesseract-ocr.exe安装到默认路径，勾选Additional language下的Chinese(simplified)

pytesseract.py中改tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

 

爬到的图片b节码不存图而直接打开：Image.open(io.BytesIO(response.content)).show()

 

from PIL import Image

from pytesseract import image_to_string

 

config="--tessdata-dir 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tessdata'"

with Image.open('F:/New Download/1.jpg') as img:

    text=image_to_string(img,'chi_sim',config=config).replace(' ','')

print(text)

******************分割线*******************

素描：

 

from PIL import Image

import numpy as np

 

a=np.asarray(Image.open('D:原图.jpg').convert('L')).astype('float')

 

depth=10.  # (0-100)

grad=np.gradient(a)  # 取图像灰度的梯度值

grad_x,grad_y=grad  # 分别取横纵图像梯度值

grad_x=grad_x*depth / 100.

grad_y=grad_y*depth / 100.

A=np.sqrt(grad_x **2+grad_y **2+1.)

uni_x=grad_x / A

uni_y=grad_y / A

uni_z=1. / A

 

vec_el=np.pi / 2.2  # 光源的俯视角度，弧度值

vec_az=np.pi / 4.  # 光源的方位角度，弧度值

dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)  # 光源对x 轴的影响

dy=np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az)  # 光源对y 轴的影响

dz=np.sin(vec_el)  # 光源对z 轴的影响

 

b=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)  # 光源归一化

b=b.clip(0,255)

 

im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))  # 重构图像

im.save('D:素描.jpg')

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雪花飘飘：

 

import pygame,random

 

pygame.init()   #初始化

size=(1364,569) #屏幕长宽同背景图

screen=pygame.display.set_mode(size)

bg=pygame.image.load('F:/New Download/snow.jpg')

pygame.display.set_caption('Snow Animation')

 

snows=[]

for i in range(200):    #初始化雪花：[x坐标,y坐标,x轴速度,y轴速度]

    x=random.randrange(0,size[0])

    y=random.randrange(0,size[1])

    sx=random.randint(-2,2) #.randint(3,6)=.choice(range(3,7,1))=.randrange(3,7,1)

    sy=random.randint(4,7)

    snows.append([x,y,sx,sy])

 

clock=pygame.time.Clock()

num=0

done=False

while not done:

    screen.blit(bg,(0,0))   #图片背景；黑背景screen.fill((0,0,0))

    for snow in snows: # 雪花列表循环

        pygame.draw.circle(screen,(255,255,255),snow[:2],snow[3]-3) #画雪花：颜色,位置,大小

        snow[0] +=snow[2]   # 移动雪花位置（下一次循环起效）

        snow[1] +=snow[3]

        if snow[1] > size[1]:   # 如果雪花落出屏幕，重设位置

            snow[1]=random.randrange(-50,-10)

            snow[0]=random.randrange(0,size[0])

    pygame.display.flip()   # 刷新屏幕

    clock.tick(20)

    num+=1

    if num<5:

        pygame.image.save(screen,f'F:/New Download/snow-{num}.jpg')

    for event in pygame.event.get():

        if event.type==pygame.QUIT:

            done=True

 

pygame.quit()