python 水果出库
时间: 2023-11-15 15:58:27 浏览: 59
Python水果出库可以通过修改商店中水果的数量来实现。可以使用字典来表示商店中的水果种类及其对应的数量,使用set来表示仓库中的水果种类。具体实现可以参考以下代码:
```
import random
# 商店中的水果种类及其对应的数量
store = {"apple": 1, "banana": 2, "watermelon": 3}
# 仓库中的水果种类
stock = set(["pear", "cherry", "apple", "orange"])
# 从仓库中随机取n次水果
num = int(len(stock) // 2)
print('取'+str(num)+'次水果')
for i in range(0,num):
choice = random.choice(list(stock)) # 随机选择一种水果
n=random.randint(1,10) # 随机选择数量
if choice in store: # 如果商店中已经有这种水果,则将数量加上n
store[choice] += n
else: # 如果商店中没有这种水果,则将其添加到商店中
store[choice] = n
# 按数量多少从小到大输出商店中的水果种类及其对应的数量
store_list = sorted(store.items(), key=lambda x: x[1])
print(store_list)
```
相关问题
python 水果商城
Python水果商城是一个模拟的电商平台示例,通常用来教学或演示如何使用Python编程语言进行基本的网站开发和数据结构操作。这个商城可能会包括以下组件:
1. **类和对象**:使用类定义水果(如苹果、香蕉、橙子)对象,每个水果都有名称、价格和库存等属性。
2. **目录和购物车**:用户可以浏览不同的水果类别,添加商品到购物车,并查看购物车内容。
3. **订单系统**:用户下单购买,处理订单,计算总价和税费。
4. **库存管理**:实时更新库存,防止过度销售。
5. **数据库操作**:可能用到SQL数据库(如SQLite或MySQL),用于存储商品信息和用户订单。
6. **用户界面**:简单的命令行界面或基于Web的用户界面,使用HTML、CSS和JavaScript(可能配合Flask或Django框架)实现。
7. **函数和模块**:将代码分解为功能模块,如用户交互、数据库操作、数据验证等。
Python水果识别
Python可以用于水果识别,一般的流程是先进行图像处理,然后提取特征,最后进行分类。下面是一个简单的流程:
1. 图像处理:利用Python实现图像处理的基础功能,例如读取图片、调整大小、灰度化、滤波等。
2. 图像二值化并提取边缘:利用Python实现图像二值化并提取边缘,可以使用OpenCV等库来实现。
3. 特征提取:利用①中的波谱信息以及②中处理后的边缘特征对水果进行分类。可以使用机器学习算法,例如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等来进行特征提取和分类。
4. GUI界面:可以使用Tkinter等GUI工具制作交互式小程序开发,实现了简单的水果的边缘提取和分类。
下面是一个简单的Python水果识别的例子:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
# 读取图片
img = cv2.imread('fruit.jpg')
# 调整大小
img = cv2.resize(img, (256, 256))
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 提取边缘
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)
# 提取特征
X = np.array([np.hstack([np.mean(edges[:, :, i]), np.std(edges[:, :, i])]) for i in range(3)])
X = X.reshape(1, -1)
# 加载模型
model = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X)
# 输出结果
print('预测结果:', y_pred)
# GUI界面
# ...
```
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