python万能代码模板

时间: 2023-07-03 15:06:54 浏览: 35
很抱歉,Python并没有所谓的“万能代码模板”。不同的应用场景和需求需要不同的代码实现。但是,对于一些常见的任务,可以提供基本的代码框架,例如: 1. 文件读写: ```python # 打开文件 with open('file.txt', 'r') as f: # 读取文件内容 content = f.read() # 进行处理 # ... # 关闭文件 f.close() ``` 2. 网络请求: ```python import requests # 发送 GET 请求 response = requests.get(url) # 获取响应内容 content = response.content.decode() # 进行处理 # ... ``` 3. 数据库连接: ```python import pymysql # 建立连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='password', database='db_name', charset='utf8mb4' ) # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 执行 SQL 语句 sql = 'SELECT * FROM table_name' cursor.execute(sql) # 获取结果 result = cursor.fetchall() # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close() ``` 当然,以上仅仅是代码框架,具体实现还需要根据实际需求进行调整和完善。

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要实现模板匹配的Python代码,你可以使用OpenCV库中的模板匹配函数。下面是一个简单的示例代码: python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 image = cv2.imread('image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') # 获取模板图像的宽度和高度 template_height, template_width, _ = template.shape # 使用模板匹配算法进行匹配 result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 设置匹配阈值,根据具体情况调整 threshold = 0.8 # 使用np.where函数找到匹配度大于阈值的位置 locations = np.where(result >= threshold) # 遍历每个匹配位置,绘制矩形框 for loc in zip(*locations[::-1]): top_left = loc bottom_right = (top_left[0] + template_width, top_left[1] + template_height) cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Result', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个示例代码中,我们首先读取原始图像和模板图像,然后使用cv2.matchTemplate函数找到原始图像中与模板匹配度较高的位置。然后我们设定一个匹配阈值,并使用np.where函数找到匹配度大于阈值的位置。最后,我们遍历每个匹配位置,并使用cv2.rectangle函数在原始图像上绘制矩形框来标识匹配的区域。最终结果图像通过cv2.imshow函数显示出来。 请注意,这只是一个简单的模板匹配示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。

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