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参考文档 （1）itchat文档 https://itchat.readthedocs.io/zh/latest/ 主要思路 T_T似乎没啥好说的~~~ 代码也很简单~~~ 简单地说就是当微信好友给你发新年祝福时，你随机回复一条祝福语~~~ 另外： 自动回复过的好友不再回复； 祝福语前面加上微信好友的备注/昵称（T_T或许这样看起来不像自动回复一些？）。 开发工具 **Python版本：**3.5.4 相关模块： itchat模块、requests模块以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。 扫码登录即可： 更多 关注转发文章后关注微信公众号： python工程狮 ，回复关键词“ 微信祝福 ” 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3465607/blog/4332459

可能是因为有 Java 项目的开发习惯，很多时候都希望能够有一个标准或者通用点的 Python 项目结构。 这样的好处是所有你的项目都会从这个结构开始，你的思路会更加清晰。 但是找来找去，Python 并不是和 java 一样有 lib ，有构建等的强依赖。 但是我们还是找的了一篇文章： https://docs.python-guide.org/writing/structure/ 如你希望查看中文版的，你可以单击下面的链接： https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/writing/structure.html 在上面的文章中，提到了一个示例的代码仓库 https://github.com/kennethreitz/samplemod 我们将上面的代码仓库 fork 后重新编辑并且上传到 GitHub 上了。 我们修改后上传的项目地址为： https://github.com/ossez-com/python-project-structure-sample Python 的项目目录可以比较灵活，但是有约束的项目结构其实是非常有必要的，能够更快更好的表达你的项目。同时也可以让你的项目能够更好的被管理和编辑。 你可以在 IntelliJ 中将这个示例项目导入进去。 如我们常见的套路，导入这个项目后，你可以写一个 print

作者|facebookresearch 编译|Flin 来源|Github 使用模型 detectron2中的模型(及其子模型)由函数,例如 build_model , build_backbone , build_roi_heads 构成： from detectron2.modeling import build_model model = build_model(cfg) #返回torch.nn.Module 注意, build_model 仅构建模型结构,并用随机参数填充它。要将现有检查点加载到模型,请使用 DetectionCheckpointer(model).load(file_path) 。Detectron2可以识别pytorch .pth 格式的模型,以及我们model zoo中的 .pkl 文件。 你可以通过 outputs = model(inputs) 使用模型。接下来,我们解释一下detectron2中内置模型使用的输入/输出格式。 DefaultPredictor( https://detectron2.readthedocs.io/modules/engine.html#detectron2.engine.defaults.DefaultPredictor ) 是模型的包装,提供常规推断的默认行为。它包括模型加载和预处理,并且对单个图像进行操作

设计模式：学习笔记(14)——工厂方法模式 工厂方法模式 　　工厂方法模式又称为工厂模式，它属于 类创建型模式 。在工厂方法模式中，工厂父类负责定义创建产品对象的公共接口，而工厂子类则负责生成具体的产品对象，这样做的目的是 将产品类的实例化操作延迟到工厂子类中完成，即通过工厂子类来确定究竟应该实例化哪一个具体产品类。 简单工厂模式的缺点 　　在简单工厂模式中只有一个工厂类，该工厂类处于对产品类进行实例化的中心位置，它需要知道每一个产品类的实现细节，并决定何时实例化哪一个产品类。 简单工厂模式最大的缺点就是当有新产品要加入系统中时，必须修改工厂类，需要在其中加入必要的业务逻辑，这违背了开闭原则 。 　　此外，在简单工厂模式中，所有的产品都由同一个工厂创建，工厂类职责较重，业务逻辑较为复杂，具体产品与工厂类之间的耦合度高，严重影响了系统的灵活性和扩展性，而工厂方法模式则可以很好地解决这一问题。 子工厂负责创建产品 　　在工厂方法模式中，核心的工厂类不再负责所有产品的创建，而是将具体的创建工作交给子类去做。它 仅仅负责给出具体工厂必须实现的方法，而不负责哪一个产品类被实例化这种细节 ！ 　　工厂方法的具体类图如下： 工厂方法模式，又称为工厂模式。 模式分析 模式应用 　　JDK中，也有很多使用工厂方法模式的代码，比如Collection.iterator()是生产了一个迭代器对象

资料 网址 官方搜索页（搜索比较方便） https://flask-restplus.readthedocs.io/en/latest/search.html 官方文档 https://flask-restplus.readthedocs.io/en/latest/index.html github https://github.com/noirbizarre/flask-restplus 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4406332/blog/4294267

本文内容源自 medium文章 A Knowledge Graph understanding and implementation tutorial for beginners[1] 目录 什么是知识图谱？ 如何搭建一个简单的知识图谱？ 什么是知识图谱？ 知识图谱的内容通常以三元组形式存在， Subject-Predicate-Object (spo)。 举个栗子： Leonard Nimoy was an actor who played the character Spock in the science-fiction movie Star Trek 对上面的句子可以抽取到如下三元组： 以知识图谱形式可以表示为： 上述由节点和关系组成的图，就是一个简单的知识图谱。 如何搭建一个简单的知识图谱？ 可以分为以下两大步骤： 知识提取 信息抽取，获取三元组 实体识别、实体链接、实体消歧(Disambiguation)、实体统一(Entity Resolution) 图构建 存储 查询 知识提取步骤是构建知识图谱的关键，三元组可以通过依存分析得到。 动手构建一个简单知识图谱 此处只显示代码执行过程与结果，完整代码请见 github . 1. 三元组提取 借助spacy inputText = 'Startup companies create jobs and innovation.

作者 | Erik-Jan van Baaren 译者 | 弯月 来源 | CSDN 原文： https://towardsdatascience.com /30-python-best-practices-tips-and-tricks-caefb9f8c5f5 以下为译文： 我想借本文为大家献上 Python 语言的30个最佳实践、小贴士和技巧，希望能对各位勤劳的程序员有所帮助，并希望大家工作顺利！ 1、Python 版本 在此想提醒各位：自2020年1月1日起，Python 官方不再支持 Python 2。本文中的很多示例只能在 Python 3 中运行。如果你仍在使用 Python 2.7，请立即升级。 2、检查 Python 的最低版本 你可以在代码中检查 Python 的版本，以确保你的用户没有在不兼容的版本中运行脚本。检查方式如下： if not sys.version_info > (2, 7): # berate your user for running a 10 year # python version elif not sys.version_info >= (3, 5): # Kindly tell your user (s)he needs to upgrade # because you're using 3.5 features 3、IPython

原作： BRETT CANNON 译者：豌豆花下猫@Python猫 英文： https://snarky.ca/the-many-ways-to-pass-code-to-python-from-the-terminal 为了我们推出的 VS Code 的 Python 插件 [1]，我写了一个 简单的脚本来生成变更日志 [2]（类似于 Towncrier [3]，但简单些，支持 Markdown，符合我们的需求）。在发布过程中，有一个步骤是运行 python news ，它会将 Python 指向我们代码中的"news"目录。 前几天，一位合作者问这是如何工作的，似乎我们团队中的每个人都知道如何使用 -m ？（请参阅我的有关 带 -m 使用 pip 的文章 [4]，了解原因）（译注：关于此话题，我也写过一篇 更为详细的文章 ） 这使我意识到其他人可能不知道有五花八门的方法可以将 Python 指向要执行的代码，因此有了这篇文章。 1、通过标准输入和管道 因为如何用管道传东西给一个进程是属于 shell 的内容，我不打算深入解释。毋庸置疑，你可以将代码传递到 Python 中。 # 管道传内容给 python echo "print('hi')" | python 如果将文件重定向到 Python，这显然也可以。 # 重定向一个文件给 python python < spam.py

Reddit采集 主要步骤： 创建reddit app账号， app类型选择 script 使用app账号登陆reddit获取授权 授权后，采集reddit 信息 如果仅测试，建议使用专门的测试账号。 有用的链接地址 官方api说明文档 官方api使用规范 reddit 授权说明 reddit app列表地址 praw 文档 python采集reddit例子 创建reddit APP 账号 登陆reddit app 后，进入 reddit app列表地址 ，创建一个reddit app。本例中创建的APP类型是 脚本 （script）类型。 reddit API使用规范 为了防止开发账号被封，需要遵守一定的规范，详细的规范地址： https://github.com/reddit-archive/reddit/wiki/API 。 主要关注： 每分钟60个请求 User-Agent规范（ 不可以User-Agent欺骗 ）： <platform>:<app ID>:<version string> (by /u/<reddit username>) 。例如 android:com.example.myredditapp:v1.2.3 (by /u/kemitche) reddit 获取tiktok 相关内容例子 # coding: UTF-8 #!/use/bin/env

点击上方“ AirPython ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注 Python 技术干货！ 1. 代码覆盖率 单元测试代码覆盖率作为一种度量方式，可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度，即：被执行的代码数量和代码总数量的比值 统计代码覆盖率 ，经常在单元测试后再进行，可以为测试结果提供评判依据 Python 项目最常使用的代码覆盖率统计工具就是： C overage 2. Coverage Coverage 是用于统计 Python 代码覆盖率的工具，不仅支持分支覆盖率统计，生成 HTML 格式的统计报告，而且可以集成到 Jenkins 中使用 安装 Coverage 依赖同样是使用 pip 安装 # 安装 Coverage 依赖 pip3 install coverage Coverage 官方提供了 2 种方式，用于统计代码覆盖率，分别是： 1、Coverage 命令行 2、Coverage API 更详细的介绍可以参考官方文档： https://coverage.readthedocs.io/en/latest/ 3. 实战一下 首先，用 Python 编写一段简单被测代码，如下： # 被测代码 # main.py def get_level (cource) : """ 自定义的方法 :param cource:成绩 :return: """ if cource