Python实用脚本/算法集合, 附源代码下载

学习编程、学习Python最好的方式就是练习，哪怕是新手，只要不断地敲代码输出，肯定会有神效。

Python的练手项目很多，特别是Github上，建议不管新手、老司机都去看看。

这里推荐给大家两个Github上练习的项目， 算法仓库-algorithms和 脚本仓库-Python master。

后文会有相应源代码集打包下载，给需要的小伙伴。

algorithms算法仓库

首先来看看算法仓库-algorithms。

这里面集合众多核心算法的Python实现，比如排序、图计算、回溯、队列、流计算、堆、搜索、压缩等等。

该仓库支持第三方库安装，在python中进行调用，非常方便。

首先使用pip进行安装：

pip3 install algorithms


然后导入相关模块进行调用，比如sort模块里的merge_sort归并排序算法。

from algorithms.sort import merge_sort

if __name__ == "__main__":
my_list = [1, 8, 3, 5, 6]
my_list = merge_sort(my_list)
print(my_list)


个人感觉这个仓库里的算法很齐全，适合做练习，小伙伴们可以试试。

所有算法脚本 已经打包好，获取步骤如下：

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Python脚本仓库

另外还有一个很好的练手项目，脚本仓库-Python master。

这个项目收集了作者平时工作用到的几千个实用小脚本，作者虽然不是程序员，但他这种用代码解决问题的习惯会极大的提升效率，也会迸发出更多的创新思维。

我觉得这样的代码每个人都可以写出来，只要慢慢积累多练习就可以。

举一个简单的例子，作者写了一个创建二维码的脚本，可以自动将url转化为二维码。

import pyqrcode
import png
from pyqrcode import QRCode

# Text which is to be converted to QR code
print("Enter text to convert")
s = input(": ")
# Name of QR code png file
print("Enter image name to save")
n = input(": ")
# Adding extension as .pnf
d = n + ".png"
# Creating QR code
url = pyqrcode.create(s)
# Saving QR code as a png file
url.show()
url.png(d, scale=6)


除此之外，该仓库中还有很多这样实用的脚本文件。

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接下来，展示一些更多的代码案例，供大家参考。

从图片中截取文字 # extract text from a img and its coordinates using the pytesseract module
import cv2
import pytesseract

# You need to add tesseract binary dependency to system variable for this to work

img = cv2.imread("img.png")
# We need to convert the img into RGB format
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

hI, wI, k = img.shape
print(pytesseract.image_to_string(img))
boxes = pytesseract.image_to_boxes(img)
for b in boxes.splitlines():
b = b.split(" ")
x, y, w, h = int(b[1]), int(b[2]), int(b[3]), int(b[4])
cv2.rectangle(img, (x, hI - y), (w, hI - h), (0, 0, 255), 0.2)

cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
判断闰年 def is_leap(year):
leap = False
if year % 4 == 0:
leap = True
if year % 100 == 0:
leap = False
if year % 400 == 0:
leap = True
return leap

year = int(input("Enter the year here: "))
print(is_leap(year))
打印图片分辨率 def jpeg_res(filename):
""""This function prints the resolution of the jpeg image file passed into it"""

# open image for reading in binary mode
with open(filename,'rb') as img_file:

# height of image (in 2 bytes) is at 164th position
img_file.seek(163)

# read the 2 bytes
a = img_file.read(2)

# calculate height
height = (a[0] << 8) + a[1]

# next 2 bytes is width
a = img_file.read(2)

# calculate width
width = (a[0] << 8) + a[1]

print("The resolution of the image is",width,"x",height)

jpeg_res("img1.jpg")
排序算法-桶排序 def bucket_sort(arr):
''' Bucket Sort
Complexity: O(n^2)
The complexity is dominated by nextSort
'''
# The number of buckets and make buckets
num_buckets = len(arr)
buckets = [[] for bucket in range(num_buckets)]
# Assign values into bucket_sort
for value in arr:
index = value * num_buckets // (max(arr) + 1)
buckets[index].append(value)
# Sort
sorted_list = []
for i in range(num_buckets):
sorted_list.extend(next_sort(buckets[i]))
return sorted_list

def next_sort(arr):
# We will use insertion sort here.
for i in range(1, len(arr)):
j = i - 1
key = arr[i]
while arr[j] > key and j >= 0:
arr[j+1] = arr[j]
j = j - 1
arr[j + 1] = key
return arr
机器学习-最近邻插值法 import math

def distance(x,y):
"""[summary]
HELPER-FUNCTION
calculates the (eulidean) distance between vector x and y.

Arguments:
x {[tuple]} -- [vector]
y {[tuple]} -- [vector]
"""
assert len(x) == len(y), "The vector must have same length"
result = ()
sum = 0
for i in range(len(x)):
result += (x[i] -y[i],)
for component in result:
sum += component**2
return math.sqrt(sum)

def nearest_neighbor(x, tSet):
"""[summary]
Implements the nearest neighbor algorithm

Arguments:
x {[tupel]} -- [vector]
tSet {[dict]} -- [training set]

Returns:
[type] -- [result of the AND-function]
"""
assert isinstance(x, tuple) and isinstance(tSet, dict)
current_key = ()
min_d = float('inf')
for key in tSet:
d = distance(x, key)
if d < min_d:
min_d = d
current_key = key
return tSet[current_key]
符串解码编码 # Implement the encode and decode methods.

def encode(strs):
"""Encodes a list of strings to a single string.
:type strs: List[str]
:rtype: str
"""
res = ''
for string in strs.split():
res += str(len(string)) + ":" + string
return res

def decode(s):
"""Decodes a single string to a list of strings.
:type s: str
:rtype: List[str]
"""
strs = []
i = 0
while i < len(s):
index = s.find(":", i)
size = int(s[i:index])
strs.append(s[index+1: index+1+size])
i = index+1+size
return strs
直方分布 def get_histogram(input_list: list) -> dict:
"""
Get histogram representation
:param input_list: list with different and unordered values
:return histogram: dict with histogram of input_list
"""
# Create dict to store histogram
histogram = {}
# For each list value, add one to the respective histogram dict position
for i in input_list:
histogram[i] = histogram.get(i, 0) + 1
return histogram


个人感觉这两个仓库里的算法和脚本很齐全，适合做练习，小伙伴们可以试试。

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