orc只能用python编程吗

不，OCR（Optical Character Recognition）可以使用多种编程语言进行开发，包括Python、C++、Java、JavaScript等。Python在OCR领域常被使用，因为它有许多强大的OCR库和工具，如Tesseract、OpenCV等，使得开发OCR应用变得更加方便。但是，其他编程语言也可以实现OCR功能，具体取决于开发者的偏好和项目需求。

相关问题

python orc识别面单

Python是一种强大的编程语言，它可以用于识别面单上的文字并进行光学字符识别（OCR）。通过使用Python编写的OCR库和API，我们可以实现自动识别面单上的文字信息。

首先，我们可以使用Python中的PIL库来处理面单图片，进行图像预处理，如裁剪、调整大小、去噪等操作，以提高文字识别的准确度。

然后，我们可以选用一些开源的OCR库或者使用一些OCR API，例如Tesseract、Google Vision API、百度OCR等，来进行文字识别。这些库和API可以通过Python的接口进行调用，从而识别面单上的文字信息。

在识别完文字之后，我们可以将识别的结果进行处理和分析，如提取出单号、发件人信息、收件人信息等，从而实现对面单信息的自动化处理和管理。

总的来说，通过使用Python编写的程序来进行面单文字识别，我们可以实现对大量面单信息的自动化处理，提高工作效率，减少人工成本，是一种非常便捷和实用的方式。同时，Python社区也有很多相关的教程和代码实例，可以帮助我们快速上手并进行定制开发。这样，我们就可以利用Python轻松实现面单文字识别的功能。

parquet、orc

Parquet和ORC都是列式存储格式，用于高效地存储和查询大数据集。它们都支持压缩和编码来减小存储空间和提高查询效率。

Parquet是一种开放源代码数据格式，由Apache Hadoop生态系统开发。它支持多种编程语言，包括Java、Python和Scala。它的主要特点是高效的压缩和列式存储，以及支持复杂数据类型和嵌套数据结构。

ORC（Optimized Row Columnar）是一种Apache Hive的优化格式，也由Apache Hadoop生态系统开发。它支持高效的压缩和列式存储，并且具有更好的读取性能和更少的I/O操作。它还支持嵌套数据类型和更高级的编码技术。