你用 Python 写过哪些牛逼的程序/脚本?

本网站用的阿里云ECS,推荐大家用。自己搞个学习研究也不错
本文由 伯乐在线Jake_on 翻译,刘唱 校稿。未经许可,禁止转载!
英文出处:Quora。欢迎加入翻译组

【伯乐在线导读】:有网友在 Quora 上提问,「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么?」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目,含代码。

Manoj Memana Jayakumar, 3000+ 顶

更新:凭借这些脚本,我找到了工作!可看我在这个帖子中的回复,《Has anyone got a job through Quora? Or somehow made lots of money through Quora?

1. 电影/电视剧 字幕一键下载器

我们经常会遇到这样的情景,就是打开字幕网站subscene 或者opensubtitles, 搜索电影或电视剧的名字,然后选择正确的抓取器,下载字幕文件,解压,剪切并粘贴到电影所在的文件夹,并且需把字幕文件重命名以匹配电影文件的名字。是不是觉得太无趣呢?对了,我之前写了一个脚本,用来下载正确的电影或电视剧字幕文件,并且存储到与电影文件所在位置。所有的操作步骤仅需一键就可以完成。懵逼了吗?

请看这个 Youtube 视频:https://youtu.be/Q5YWEqgw9X8

源代码存放在GitHub:subtitle-downloader

更新:目前,该脚本支持多个字幕文件同时下载。步骤:按住 Ctrl ,选择你想要为其下载字幕的多个文件 , 最后执行脚本即可

2. IMDb 查询/电子表格生成器

我是一个电影迷,喜欢看电影。我总是会为该看哪一部电影而困惑,因为我搜集了大量的电影。所以,我应该如何做才能消除这种困惑,选择一部今晚看的电影?没错,就是IMDb。我打开 http://imdb.com,输入电影的名字,看排名,阅读和评论,找出一部值得看的电影。

但是,我有太多电影了。谁会想要在搜索框输入所有的电影的名字呢? 我肯定不会这样做,尤其是我相信“如果某些东西是重复性的,那么它应该是可以自动化的”。因此,我写了一个 python 脚本, 目的是为了使用 非官方的 IMDb API 来获取数据。我选择一个电影文件(文件夹),点击右键,选择‘发送到’,然后 点击 IMDB.cmd (顺便提一下,IMDB.cmd 这个文件就是我写的 python 脚本),就是这样。

我的浏览器会打开这部电影在IMDb网站上的准确页面。

仅仅只需点击一个按键,就可以完成如上操作。如果你不能够了解这个脚本到底有多酷,以及它可以为你节省多少时间,请看这个 Youtube 视频:https://youtu.be/JANNcimQGyk

从现在开始,你再也不需要打开你的浏览器,等待加载IMDb的页面,键入电影的名字。这个脚本会帮你完成所有的操作。跟往常一样,源代码放在了GitHub:imdb ,并且附有操作说明。当然,由于这个脚本必须去掉文件或文件夹中的无意义的字符,比如“DVDRip, YIFY, BRrip”等,所以在运行脚本的时候会有一定比例的错误。但是经过测试,这个脚本在我几乎所有的电影文件上都运行的很好。

2014-04-01更新:

许多人在问我是否可以写一个脚本,可以发现一个文件夹中所有电影的详细信息,因为每一次只能发现一个电影的详细信息是非常麻烦的。我已经更新了这个脚本,支持处理整个文件夹。脚本会分析这个文件夹里的所有子文件夹,从 IMDb上抓取所有电影的详细信息 ,然后打开一个电子表格,根据IMDb 上的排名,从高到低降序排列所有的电影。这个表格中包含了 (所有电影)在 IMDb URL, 年份,情节,分类,获奖信息,演员信息,以及其他的你可能在 IMBb找到的信息。下面是脚本执行后,生成的表格范例:

main-qimg-9c8c23be07fb263a55df2d2dbf0b4a44-c
Your very own personal IMDb database! What more can a movie buff ask for? 😉
Source on GitHub: imdb

你也可以有一个个人 IMDb 数据库!一个电影爱好者还能够要求更多吗?:)

源代码在 GitHubimdb

 

3. theoatmeal.com 连载漫画下载器

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我个人超级喜欢 Matthew Inman 的漫画。它们在疯狂搞笑的同时,却又发人深省。但是,我很厌烦重复点击下一个,然后才能阅读每一个漫画。另外,由于每一个漫画都由多福图片组成,所以手动下载这些漫画是非常困难的。

基于如上原因,我写了一个 python 脚本 ,用来从这个站点下载所有的漫画。这个脚本利用 BeautifulSoup (http://www.crummy.com/software/B… ) 解析 HTML 数据, 所以在运行脚本前,必须安装 BeautifulSoup。 用于下载燕麦片(马修.英曼的一部漫画作品)的下载器已经上传到GitHub:theoatmeal.com-downloader  。(漫画)下载完后的文件夹是这样的 😀

 

4. someecards.com 下载器

成功地从http://www.theoatmeal.com 下载了整部漫画后,我在想是否我可以做同样的事情 , 从另一个我喜欢的站点— 搞笑的,唯一的http://www.someecards.com . 下载一些东西呢?

somececards 的问题是,图片命名是完全随机的,所有图片的排放没有特定的顺序,并且一共有52 个大的类别, 每一个类别都有数以千计的图片。

我知道,如果我的脚本是多线程的话,那将是非常完美的,因为有大量的数据需要解析和下载,因此我给每一个类别中的每一页都分配一个线程。这个脚本会从网站的每一个单独的分类下载搞笑的电子贺卡,并且把每一个放到单独的文件夹。现在,我拥有这个星球上最好笑的电子贺卡私人收藏。下载完成后,我的文件夹是这样的:

没错,我的私人收藏总共包括:52个类别,5036个电子贺卡。 源代码在这里:someecards.com-downloader 

编辑:很多人问我是否可以共享我下载的所有文件,(在这里,我要说)由于我的网络不太稳定,我没办法把我的收藏上传到网络硬盘,但是我已经上传一个种子文件,你们可以在这里下载:somecards.com Site Rip torrent

种下种子,传播爱:)

Akshit Khurana,4400+ 顶

感谢 500 多个朋友在 Facebook 上为我送出的生日祝福

有三个故事让我的21岁生日变的难忘,这是最后一个故事。我倾向于在每一条祝福下亲自评论,但是使用 python 来做更好。

Python

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1. # Thanking everyone who wished me on my birthday
2. import requests
3. import json
4.
5. # Aman’s post time
6. AFTER = 1353233754
7. TOKEN = ‘  ‘
8.
9. def get_posts():
10.     “””Returns dictionary of id, first names of people who posted on my wall
11.     between start and end time”””
12.     query = (“SELECT post_id, actor_id, message FROM stream WHERE “
13.             “filter_key = ‘others’ AND source_id = me() AND “
14.             “created_time > 1353233754 LIMIT 200”)
15.
16.     payload = {‘q’: query, ‘access_token’: TOKEN}
17.     r = requests.get(‘https://graph.facebook.com/fql’, params=payload)
18.     result = json.loads(r.text)
19.     return result[‘data’]
20.
21. def commentall(wallposts):
22.     “””Comments thank you on all posts”””
23.     #TODO convert to batch request later
24.     for wallpost in wallposts:
25.
26.         r = requests.get(‘https://graph.facebook.com/%s’ %
27.                 wallpost[‘actor_id’])
28.         url = ‘https://graph.facebook.com/%s/comments’ % wallpost[‘post_id’]
29.         user = json.loads(r.text)
30.         message = ‘Thanks %s :)’ % user[‘first_name’]
31.         payload = {‘access_token’: TOKEN, ‘message’: message}
32.         s = requests.post(url, data=payload)
33.
34.         print “Wall post %s done” % wallpost[‘post_id’]
35.
36. if __name__ == ‘__main__’:
37.     commentall(get_posts())
 


为了能够顺利运行脚本,你需要从Graph API Explorer(需适当权限)获得 token。 本脚本假设特定时间戳之后的所有帖子都是生日祝福。

尽管对评论功能做了一点改变,我仍然喜欢每一个帖子。

当我的点赞数,评论数以及评论结构在 ticker(Facebook一项功能,朋友可以看到另一个朋友在做什么,比如点赞,听歌,看电影等) 中爆涨后,我的一个朋友很快发现此事必有蹊跷。

尽管这个不是我最满意的脚本,但是它简单,快捷,有趣。

当我和 Sandesh Agrawal 在网络实验室讨论时,有了写这个脚本的想法。 为此,Sandesh Agrawal 耽搁了实验室作业,深表感谢。

Tanmay Kulshrestha,3300+ 顶

好了,在我失去这个项目之前(一个猪一样的朋友格式化了我的硬盘,我的所有代码都在那个硬盘上)或者说,在我忘记这些代码之前,我决定来回答这个问题。

整理照片

当我对图像处理感兴趣之后,我一直致力于研究机器学习。我写这个有趣的脚本,目的是为了分类图片,很像 Facebook 做的那样(当然这是一个不够精确的算法)。 我使用了 OpenCV 的人脸检测算法,“haarcascade_frontalface_default.xml”,它可以从一张照片中检测到人脸。

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你可能已经察觉到这张照片的某些地方被错误地识别为人脸。 我试图通过修改一些参数(来修正这一问题),但还是某些地方被错误地识别为人脸,这是由相机的相对距离导致的。我会在下一阶段解决这一问题(训练步骤)。

这个训练算法需要一些训练素材,每个人需要至少需要100-120个训练素材(当然多多益善)。 我太懒了,并没有为每一个人挑选照片,并把它们复制粘帖到训练文件夹。所以,你可能已经猜到,这个脚本会打开一个图片,识别人脸,并显示每一个人脸(脚本会根据处于当前节点的训练素材给每一个人脸预测一个名字)。伴随着每次你标记的照片,Recognizer 会被更新,并且还会包含上一次的训练素材。 在训练过程中,你可以增加新的名字。我使用 python 库 tkinter 做了一个 GUI。 因此,大多数时候,你必须初始化一小部分照片(给照片中的人脸命名),其他的工作都可以交给训练算法。 因此,我训练了 Recognizer ,然后让它(Recognizer)去处理所有的图片。

我使用图片中包含的人的人名来命名图片,(例如: Tanmay&*****&*****)。 因此,我可以遍历整个文件夹,然后可以通过输入人名的方法来搜索图片。

初始状态下,当一个人脸还没有训练素材时(素材库中还没有包括这个人脸的名字),需要询问他/她的名字。

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我可以增加一个名字,像这个样子:

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当训练了几个素材后,它会像这个样子:

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最后一个是针对应对那些垃圾随机方块而使用的变通解决方案。

带名字的最终文件夹。

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所以,现在寻找图片变得相当简单。顺便提一下,很抱歉(我)放大了这些照片。

Python

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import cv2
import sys
import os,random,string
#choices=[‘Add a name’]
import os
current_directory=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
from Tkinter import Tk
from easygui import *
 
import numpy as np
 
 
x= os.listdir(current_directory)
new_x=[]
testing=[]
for i in x:
if i.find(‘.’)==1:
new_x+=[i]
else:
testing+=[i]
x=new_x
g=x
choices=[‘Add a name’]+x
y= range(1,len(x)+1)
def get_images_and_labels():
global current_directory,x,y,g
if x==[]:
return (False,False)
image_paths=[]
for i in g:
path=current_directory++i
for filename in os.listdir(path):
final_path=path++filename
image_paths+=[final_path]
# images will contains face images
images = []
# labels will contains the label that is assigned to the image
labels = []
for image_path in image_paths:
# Read the image and convert to grayscale
img = cv2.imread(image_path,0)
# Convert the image format into numpy array
image = np.array(img, ‘uint8’)
# Get the label of the image
backslash=image_path.rindex()
underscore=image_path.index(‘_’,backslash)
nbr = image_path[backslash+1:underscore]
t=g.index(nbr)
nbr=y[t]
# If face is detected, append the face to images and the label to labels
images.append(image)
labels.append(nbr)
#cv2.imshow(“Adding faces to traning set…”, image)
#cv2.waitKey(50)
# return the images list and labels list
return images, labels
# Perform the tranining
def train_recognizer():
recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer()
images, labels = get_images_and_labels()
if images==False:
return False
cv2.destroyAllWindows()
recognizer.train(images, np.array(labels))
return recognizer
def get_name(image_path,recognizer):
global x,choices
#if recognizer==”:
# recognizer=train_recognizer()
cascadePath = “haarcascade_frontalface_default.xml”
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath)
#recognizer=train_recognizer()
x1=testing
global g
print image_path
image = cv2.imread(image_path)
img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
predict_image = np.array(img, ‘uint8’)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
img,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags = http://cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
for (x, y, w, h) in faces:
f= image[y:y+w,x:x+h]
cv2.imwrite(‘temp.jpg’,f)
im=‘temp.jpg’
nbr_predicted, conf = recognizer.predict(predict_image[y: y + h, x: x + w])
predicted_name=g[nbr_predicted1]
print “{} is Correctly Recognized with confidence {}”.format(predicted_name, conf)
if conf>=140:
continue
msg=‘Is this ‘+predicted_name
reply = buttonbox(msg, image=im, choices=[‘Yes’,‘No’])
if reply==‘Yes’:
reply=predicted_name
directory=current_directory++reply
if not os.path.exists(directory):
os.makedirs(directory)
random_name=.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7))
path=directory++random_name+‘.jpg’
cv2.imwrite(path,f)
else:
msg = “Who is this?”
reply = buttonbox(msg, image=im, choices=choices)
if reply == ‘Add a name’:
name=enterbox(msg=‘Enter the name’, title=‘Training’, strip=True)
print name
choices+=[name]
reply=name
directory=current_directory++reply
if not os.path.exists(directory):
os.makedirs(directory)
random_name=.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7))
path=directory++random_name+‘.jpg’
print path
cv2.imwrite(path,f)
 
# calculate window position
root = Tk()
pos = int(root.winfo_screenwidth() * 0.5), int(root.winfo_screenheight() * 0.2)
root.withdraw()
WindowPosition = “+%d+%d” % pos
 
# patch rootWindowPosition
rootWindowPosition = WindowPosition
def detect_faces(img):
global choices,current_directory
imagePath = img
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
image = cv2.imread(imagePath)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.3,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags = http://cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
)
 
print “Found {0} faces!”.format(len(faces))
m=0
for (x, y, w, h) in faces:
m+=1
padding=0
f= image[ypadding:y+w+padding,xpadding:x+h+padding]
cv2.imwrite(‘temp.jpg’,f)
im=‘temp.jpg’
msg = “Who is this?”
reply = buttonbox(msg, image=im, choices=choices)
if reply == ‘Add a name’:
name=enterbox(msg=‘Enter the name’, title=‘Training’, strip=True)
print name
choices+=[name]
reply=name
directory=current_directory++reply
if not os.path.exists(directory):
os.makedirs(directory)
random_name=.join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7))
path=directory++random_name+‘.jpg’
print path
cv2.imwrite(path,f)
def new(img,recognizer):
imagePath = current_directory++img
print imagePath
get_name(imagePath,recognizer)
cascPath = ‘haarcascade_frontalface_default.xml’
b=0
os.system(“change_name.py”)
for filename in os.listdir(“.”):
b+=1
if b%10==0 or b==1:
os.system(“change_name.py”)
recognizer=train_recognizer()
if filename.endswith(‘.jpg’) or filename.endswith(‘.png’):
print filename
imagePath=filename
#detect_faces(imagePath)
new(imagePath,recognizer)
os.remove(filename)
raw_input(‘Done with this photograph’)

 

我想进一步修改它的搜索功能,其中会包含更多的搜索类型,比如基于地理位置,微笑的脸,伤心的脸等等。(这样我就可以在 Skylawns 上 搜索快乐的 Tanmay & 沮丧的 Akshay & 快乐的…)

我还写了很多脚本,但那都是很久之前的事情了,我也懒得再去检查这些代码了,我会列出部分代码。

GitHub 链接:tanmay2893/Image-Sorting

Gmail 邮件通知

在那段时间,我没有智能手机。 导致我常常错过来自于我所在的研究所的邮件(在我的研究所的邮件 ID),我写了一个脚本,可以在我的笔记本上运行,而且能给我的手机发信息。我使用 python 的 IMAP 库来获取邮件。我可以输入一些重要的人的名字,这样一来,当这些人给我发了邮件后,我可以收到短信通知。对于短信, 我使用了 way2sms.com(写了一个 python 脚本,自动登陆我的账户,然后发送 短信)。

PNR(Passenger Name Record旅客订座记录,下同) 状态短讯

铁路方面不经常发送 PNR 状态消息。因此,我写了一个脚本,可以从印度铁路网站获取 PNR 状态。这是非常容易的,因为那个网站没有验证码,即使有,也只是形同虚设的验证码(在过去,一些字母会被写在看起来像图片一样的东西上面,因为他们为这些字母使用了一个 “check” 的背景图)。 我们可以轻松地从 HTML 网页得到这些字母。我不明白他们这样做的目的是什么,难道仅仅是为了愚弄他们自己吗? 不管怎么样,我使用短信息脚本来处理它,经过一段时间间隔,它会在我的笔记本上运行一次,就像是一个定时任务,只要 PNR 状态有更新,它就会把更新信息发送给我。

YouTube 视频下载器

这个脚本会从 Youtube 页面下载所有的 Youtube 视频 以及他们所有的字幕文件(从Download and save subtitles 下载)。为了使下载速度更快一点,我使用了多线程。还有一个功能是,即使你的电脑重启了,仍然可以暂停和恢复播放下载的(视频)。我原本想做一个UI的,但是我太懒了… 一旦我的下载任务完成,我就不去关心 UI 的事情了。

板球比分通知器

我猜想这个功能已经在别的地方提到过了。一个窗口通知器。(在右下角的通知区域,它会告诉你实时比分以及评论信息)。如果你愿意的化,在某些时间段,你也可以关掉它。

WhatsApp 消息

这个并不太实用,我只是写着玩玩。因为 Whatsapp 有网页版,我使用 selenium 和 Python 下载我的所有联系人的显示图片,并且,一旦有人更新了他们的显示图片,我将会知道。(如何做到的?非常简单,在设定好时间间隔后,我会一遍又一遍的不停下载所有的头像信息,一旦照片的尺寸发生变化,我将会知道他/她更新了显示图片)。然后我会给他/她发一个信息,不错的头像。我仅仅使用了一次来测试它的可用性。

Nalanda 下载器

我们一般在这个叫 ‘Nalanda’ 的网站上下载一些教学课件以及其他的课程资料, ‘Nalanda’ 在 BITS Pilani (Nalanda).  我自己懒得在考试前一天下载所有的课件,所以,我写了这个这个下载器,它可以把每一门科的课件下载到相应的文件夹。

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代码:

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import mechanize,os,urllib2,urllib,requests,getpass,time
start_time = time.time()
from bs4 import BeautifulSoup
br=mechanize.Browser()
br.open(‘https://nalanda.bits-pilani.ac.in/login/index.php’)
br.select_form(nr=0)
    
name=
while name==:
    try:
        print ‘*******’
        username=raw_input(‘Enter Your Nalanda Username: ‘)
        password=getpass.getpass(‘Password: ‘)
        br.form[‘username’]=username
        br.form[‘password’]=password
        res=br.submit()
        response=res.read()
        soup=BeautifulSoup(response)
        name=str(soup.find(‘div’,attrs={‘class’:‘logininfo’}).a.string)[:2]
    except:
        print ‘Wrong Password’
f=open(‘details.txt’,‘w’)
f.write(username+‘n’+password)
f.close()
print ‘Welcome, ‘+name
print ‘All the files will be downloaded in your Drive C in a folder named “nalanda”‘
#print soup.prettify()
div=soup.find_all(‘div’,attrs={‘class’:‘box coursebox’})
l=len(div)
a=[]
for i in range(l):
    d=div[i]
    s=str(d.div.h2.a.string)
    s=s[:s.find(‘(‘)]
    c=(s,str(d.div.h2.a[‘href’]))
    path=‘c:nalanda’+c[0]
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    a+=[c]
#print a
overall=[]
for i in range(l):
    response=br.open(a[i][1])
    page=response.read()
    soup=BeautifulSoup(page)
    li=soup.find_all(‘li’,attrs={‘class’:‘section main clearfix’})
    x=len(li)
    t=[]
    folder=a[i][0]
    print ‘Downloading ‘+folder+‘ files…’
    o=[]
    for j in range(x):
        g=li[j].ul
        #print g
        #raw_input(”)
        if g!=None:
            temp=http://g.li[‘class’].split(‘ ‘)
            #raw_input(”)
            if temp[1]==‘resource’:
                #print ‘yes’
                #print ‘********************’
                o+=[j]
                h=li[j].find(‘div’,attrs={‘class’:‘content’})
                s=str(h.h3.string)
                path=‘c:nalanda’+folder
                if path[1]==‘ ‘:
                    path=path[:1]
                path+=+s
                if not os.path.exists(path):
                    os.makedirs(path)
                f=g.find_all(‘li’)
                r=len(f)
                z=[]
                for e in range(r):
                    p=f[e].div.div.a
                    q=f[e].find(‘span’,attrs={‘class’:‘resourcelinkdetails’}).contents
                    link=str(p[‘href’])
                    text=str(p.find(‘span’).contents[0])
                    typ=
                    if str(q[0]).find(‘word’)!=1:
                        typ=‘.docx’
                    elif str(q[0]).find(‘JPEG’)!=1:
                        typ=‘.jpg’
                    else:
                        typ=‘.pdf’
                    if typ!=‘.docx’:
                        res=br.open(link)
                        soup=BeautifulSoup(res.read())
                        if typ==‘.jpg’:
                            di=soup.find(‘div’,attrs={‘class’:‘resourcecontent resourceimg’})
                            link=di.img[‘src’]
                        else:
                            di=soup.find(‘div’,attrs={‘class’:‘resourcecontent resourcepdf’})
                            link=di.object[‘data’]
                    try:
                        if not os.path.exists(path++text+typ):
                            br.retrieve(link,path++text+typ)[0]
                    except:
                        print ‘Connectivity Issues’
                    z+=[(link,text,typ)]
                t+=[(s,z)]
    if t==[]:
        print ‘No Documents in this subject’
    overall+=[o]
    #raw_input(‘Press any button to resume’)
#print overall
print ‘Time Taken to Download: ‘+str(time.time()start_time)+ ‘ seconds’
print ‘Do you think you can download all files faster than this :P’
print ‘Closing in 10 seconds’
time.sleep(10)

我自己的 DC++

这个脚本并不是很有用,目前只有一些学生在用它, 况且,DC ++ 已经提供了一些很酷的功能。我原本可以优化我自己的版本,但是,由于我们已经有了DC ++,我并没有这么做,尽管我已经使用 nodeJS 和 python 写了一个基础版本。

工作原理:

打开 DC++ , 进入一个中心站点,然后连接,我写了一个 python 脚本来做这件事。 脚本会在 PC上创建一个服务器(可以通过修改 SimpleHTTPRequestHandler 来完成)。

在服务器端(使用了NodeJS),它会拿到 PC 的连接,共享给其他的用户。

1111 2222 3333

这个是主页面:

4444

这个页面显示了所有的用户和他们的链接。因为我给 Nick 加了一个超链接,所以在链接这一拦是空的。

所以,当用户数量增加以后,这个页面会列出所有的用户列表。基本上,这个页面充当了一个你和另外一个人联系的中间人角色。 我还做了一个在所有用户中搜索特定文件的功能。

这里是客户端的 python 文件(这是一段很长的代码,我上传到了 Ideone)

所有这些代码仅仅用于教育目的。

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关于作者:Jake_on


北京一家IC公司,主要做APP的开发测试,爱好python,以及数据科学部分,目前正在自学


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