如何在python中导入python-okx包

要在Python中导入`python-okx`包，需要先安装该包。可以使用以下命令通过pip来安装：

pip install python-okx

安装完成后，在Python中导入该包，可以使用以下代码：

import okex.account_api as account_api

然后，您就可以使用`account_api`模块中的函数和类来访问OKEx交易所的账户API了。

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python爬虫 爬取数据导入excel

爬取数据并导入Excel需要使用Python爬虫和xlwt库来实现。下面是实现的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import xlwt
import requests
import re

2. 创建Excel文件和工作表：

book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250', cell_overwrite_ok=True)

3. 发起请求获取网页数据：

def askURL(url):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.116 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    return html

4. 使用正则表达式提取数据并写入Excel：

# 电影链接
findLink = re.compile(r'<a href="(.*?)">')
# 封面图片
findImgSrc = re.compile(r'<img.*src="(.*?)".*>', re.S)
# 电影名称
findTitle = re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>')
# 评分
findRating = re.compile(r'<span class="rating_num" property="v:average">(.*?)</span>')
# 评价人数
findJudge = re.compile(r'<span>(.*?)人评价</span>')
# 概况
findInq = re.compile(r'<span class="inq">(.*?)</span>')
# 电影详细内容
findBd = re.compile(r'<p class="">(.*?)</p>', re.S)

# 获取数据的函数
def getData(baseurl):
    html = askURL(baseurl)
    # 提取数据并写入Excel
    for i in range(len(result)):
        data = result[i]
        sheet.write(i + 1, 0, data[0])
        sheet.write(i + 1, 1, data[1])
        sheet.write(i + 1, 2, data[2])
        sheet.write(i + 1, 3, data[3])
        sheet.write(i + 1, 4, data[4])
        sheet.write(i + 1, 5, data[5])
        sheet.write(i + 1, 6, data[6])
    book.save('豆瓣电影Top250.xls')

5. 调用函数开始爬取数据并导入Excel：

if __name__ == "__main__":
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
    # 爬取多页数据
    for i in range(0, 10):
        url = baseurl + str(i * 25)
        getData(url)

以上是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和完善。

python中创建一个单目标跟踪器

在Python中，可以使用OpenCV库来创建单目标跟踪器。下面是一个简单的例子，用来跟踪视频中的一个矩形物体。

首先，需要导入OpenCV库：

import cv2

然后，读取视频文件并创建一个窗口：

video = cv2.VideoCapture("video.mp4")
cv2.namedWindow("Tracking")

接下来，需要选择要跟踪的初始矩形区域，并创建一个跟踪器对象：

ok, frame = video.read()
bbox = cv2.selectROI(frame, False)
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
tracker.init(frame, bbox)

在循环中，不断读取视频帧并进行跟踪：

while True:
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        break

    ok, bbox = tracker.update(frame)

    if ok:
        # 跟踪成功，在物体周围画一个矩形
        x, y, w, h = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2, 1)
    else:
        # 跟踪失败
        cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Tracking", frame)

    # 按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

在循环结束后，需要释放视频资源和关闭窗口：

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

这就是一个简单的单目标跟踪器的实现。需要注意的是，这里使用的是CSRT算法，还可以使用其他算法来实现跟踪器。