python必背100源代码，免费写python代码的软件

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享python必背100源代码，以及免费写python代码的软件的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

我用了100行Python代码,实现了与女神尬聊微信(附代码)

朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于人工智能算法的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势，代码量少，开发者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！

准备：

编程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py

PS：以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。

第一步：引入关键包

简单介绍一下上面几个包的作用： pickle包是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。而 json包是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim包是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。

以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。

第二步：静态配置

这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

第三步：编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化

首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。

对于model类，我们一个一个来介绍。

initialize()函数和 __init__()函数是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。

__train_model()函数，对问题进行分词，使用 gesim实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf,建立稀疏矩阵，进而建立索引。

__save_model()函数和 __load_model()函数是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库

get_answer()函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。

第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。

其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。

这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data()函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。

第五步：调用模型，进行对话预测

主函数main()，就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。

运行结果：

程序后台运行结果：

如果有疑问想获取源码（其实代码都在上面），可以后台私信我，回复：python智能对话。我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！

100行Python代码实现一款高精度免费OCR工具

以下是一个基于Textshot简化思路的100行左右Python代码实现的高精度免费OCR工具，整合了截图和Tesseract OCR功能：

import sysfrom PIL import ImageGrabimport pytesseractfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QMainWindowfrom PyQt5.QtGui import QPainter, QPen, QColor, QCursor, QFontfrom PyQt5.QtCore import Qt, QPoint, QRectclass OCRSnipper(QWidget): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self.setWindowTitle("OCR Snipper") self.setWindowFlags(Qt.FramelessWindowHint| Qt.WindowStaysOnTopHint) self.setWindowState(Qt.WindowFullScreen) self.setStyleSheet("background-color: black;") self.setWindowOpacity(0.3) QApplication.setOverrideCursor(QCursor(Qt.CrossCursor)) self.start= self.end= QPoint() self.result_font= QFont("Arial", 14) def keyPressEvent(self, event): if event.key()== Qt.Key_Escape: QApplication.quit() elif event.key()== Qt.Key_Return and self.start!= self.end: x1, x2= sorted([self.start.x(), self.end.x()]) y1, y2= sorted([self.start.y(), self.end.y()]) try: img= ImageGrab.grab(bbox=(x1, y1, x2, y2)) text= pytesseract.image_to_string(img, lang='eng+chi_sim') print("n识别结果：n", text) except Exception as e: print("识别失败:", e) QApplication.quit() def paintEvent(self, event): if self.start== self.end: return painter= QPainter(self) painter.setPen(QPen(QColor(255, 255, 255), 2)) rect= QRect(self.start, self.end).normalized() painter.drawRect(rect) painter.drawText(rect.topLeft(),"按Enter确认，ESC退出") def mousePressEvent(self, event): self.start= event.pos() self.end= event.pos() self.update() def mouseMoveEvent(self, event): self.end= event.pos() self.update() def mouseReleaseEvent(self, event): passif __name__=="__main__": app= QApplication(sys.argv) window= QMainWindow() snipper= OCRSnipper(window) snipper.show() sys.exit(app.exec_())代码说明：核心功能：

截图功能：通过继承QWidget重写鼠标事件（mousePress/Move/Release）实现矩形框选。

OCR识别：使用pytesseract调用Tesseract引擎，支持中英文混合识别（需安装对应语言包）。

交互逻辑：框选后按Enter确认识别，ESC退出程序。

关键依赖：

PyQt5：用于GUI和截图界面开发。

Pillow(PIL)：图像抓取（ImageGrab.grab）。

pytesseract：Tesseract OCR的Python封装。

使用前准备：

安装Tesseract OCR引擎：

Windows：下载安装包并添加环境变量（如C:Program FilesTesseract-OCR）。

Mac：brew install tesseract。

Linux：sudo apt install tesseract-ocr（Ubuntu/Debian）。

安装Python库：

pip install PyQt5 pillow pytesseract扩展建议：

多语言支持：修改image_to_string的lang参数（如'eng'仅英文）。

结果展示：用QMessageBox或新窗口显示识别结果，而非终端打印。

性能优化：添加图像预处理（灰度化、二值化）提升识别率。

效果示例：运行程序后全屏变半透明黑色，鼠标变为十字准星。拖动鼠标框选文本区域，按Enter输出识别结果到终端。

（注：实际效果为静态截图，动态操作需运行代码体验）此代码精简至100行内，保留了核心功能，适合学习OCR工具的基本原理或快速部署使用。

为什么人工智能用Python

这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。

而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。

文章分享结束，python必背100源代码和免费写python代码的软件的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！