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2022-07-12

2022-07-11

👉 项目官网：https://www.python-office.com/ 👈

👉 本开源项目的交流群 👈

大家好，这里是Python程序员晚枫。

周末给大家汇总了👉超详细！python-office自动化办公的18个功能汇总

今天继续发布新功能：1行代码，实现PDF转图片。

速度真的很快！我还以为程序坏掉了，结果是早就运行完了。

1. 安装python-office

安装很简单，在有python环境的电脑上，只需要执行下面这一行命令。

如果你之前使用过python-office这个库，也需要执行一下，可以下载到最新版本~

安装

1	pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple python-office -U

如果没有Python环境，可以试一下这个6分钟的无脑安装教程👉来，手把手带你搭建Python环境

2. 1行代码，实现PDF转图片

直接上代码！

代码

# 导入这个库：python-office，简写为office
import office

# 一行代码，实现转换
office.pdf.pdf2imgs(
    pdf_path='D://程序员晚枫的文件夹//程序员晚枫.pdf',
    out_dir='./点赞+关注文件夹'
)
# 参数说明：
# pdf_path = 你的PDF文件的地址 
# out_dir = 转换后的图片存放地址，可以不填，默认是PDF的地址

3.深入阅读

1行代码实现复杂功能，是不是很简单？

更多关于这1行代码的实现功能和背后原理，大家可以查阅：

展开全文 >>

practice-source

2022-07-11

我学习Python的时候，也会遇到这个问题。

学习Python有哪几个阶段？

教程类
图书类
网站类

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Python爬虫如何加速？异步、协程还是多进程？分享一个常用做法，小白也能看懂。

2022-07-09

最近在知识星球：Python读者圈，遇到读者提问：Python爬虫如何加速？

这个问题涉及到一个爬虫里，甚至是整个Python编程里都非常重要的问题：

如果同时下载1w张图片，如何有效地加速程序运行，缩短下载时间？

今天我们一起来看一下常用的解决方案。

1、为什么慢？

首先我们先看一下，原来的代码里，是什么原因导致程序慢的？
下面是代码和运行结果：

import office

for i in range(1, 18):
    url = 'https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg'.format(str(i))
    office.image.down4img(url, output_name=str(i))

顺序执行看起来很完美，但是完美的背后是不是有陷阱呢？

为了更好的理解这个代码，我们先举一个例子：你面前有10台洗衣机编号是从1到10，里面转满了衣服需要你清洗，有的脏可能要强力洗洗的久，有的干净只需要速洗洗的快。

清洗以后，需要你记录下他们的清理顺序，有下列2种方案供你选择：

一个挨一个的洗完。先启动洗衣机1号，等1号洗完了，再启动2号，依次类推。这样你记录的结果和上图一样，是完美的按顺序完成。
先同时打开所有的洗衣机，哪一个洗完了就记录哪一个。因为有的洗得快，有的洗得慢，这样你记录的结果是混乱的。

哪种方式最快呢？毫无疑问是第2种，因为可以让所有的洗衣机同时工作，时间资源可以复用。

回到我们的程序，我们下载一张图片也是分为2步：请求图片资源，保存到本地。

上面的代码之所以慢，就是因为它是请求到第1张的资源，保存到本地之后，再去请求第2张的资源。看起来很完美，但其实问题很大。

如何加快速度呢？我们如果可以先请求到所有的图片资源（打开所有的洗衣机），然后再统一保存图片（哪台洗完衣服，就先记录哪台），这样是不是就会快很多呢？

下面我们按照第2种思路，在Python里的实现实现一下。

2、解决代码

Talk is cheap,show me the code.
先上代码和运行结果。

import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg"

async def hello(url, i='wanfeng', type='jpg'):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            if response.status==200:
                response = await response.read()
                # print(response)
                async with aiofiles.open('.'.join((str(i), type)), 'wb') as output_img:
                    # for chunk in response:
                    await output_img.write(response)
                    output_img.close()
                print(f"下载成功，图片名称：{'.'.join((str(i), type))}")


def run():
    for i in range(1, 18):
        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i), i))
        tasks.append(task)

def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    run()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

if __name__ == '__main__':
    main()

主要使用的库是：

asyncio：协程，让图片下载不按顺序，可以加快速度
aiohttp：替代requests，用来异步发送请求。
aiofiles：异步写入文件内容

3、还有其它方法吗？

还有多进程也可以试试，但是多进程更大的优势体现在计算密集型的场景下。
爬虫获取网络请求属于I/O密集型操作，多进程的优势不大。

# -*- coding:utf-8 -*-
import multiprocessing
import os, time
from multiprocessing import Pool

import requests

url = "https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg"

def down4img(url, output_name, type):
    """
    下载指定url的一张图片，支持所有格式:jpg\png\gif .etc
    """
    # print("子进程开始执行>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(), os.getppid(), output_name))

    response = requests.get(url, stream=True)
    with open('.'.join((output_name, type)), 'wb') as output_img:
        for chunk in response:
            output_img.write(chunk)
        output_img.close()
        print(f"下载成功，图片名称：{'.'.join((output_name, type))}")
    # print("子进程终止>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(), os.getppid(), output_name))



def main():
    print("主进程开始执行>>> pid={}".format(os.getpid()))
    ps = Pool(multiprocessing.cpu_count())
    ps = Pool(3)
    for i in range(1, 18):
        # ps.apply(worker,args=(i,))          # 同步执行
        output_name = str(i)
        type = 'jpg'
        ps.apply_async(down4img, args=(url.format(str(i)), output_name, type,))  # 异步执行
        # ps.apply(down4img, args=(url.format(str(i)), output_name[0], type,))  # 同步执行

    # 关闭进程池，停止接受其它进程
    ps.close()
    # 阻塞进程
    ps.join()
    print("主进程终止")


if __name__ == '__main__':
    main()

主要使用的库是：

multiprocessing：创建进程池

4、写在最后

希望能给你带来帮助。如果想系统的学习Python，欢迎大家扫码加入我的知识星球👉Python读者圈，我们一起学习提高~

展开全文 >>

python-star-group

2022-07-07

大家好，这里是程序员晚枫。

今年下半年开始，我打算做一个知识星球，和你一起学习。

0、介绍一下我自己

我是一名3年工作经验的Python程序员，2019年硕士毕业于华南理工大学。
也是从毕业这一年开始做编程自媒体，2个全网同名的系列账号：Python自动化办公（社区）、程序员晚枫。
截止今天（22年7月）全网粉丝20w+，获得过多个技术平台的专家博主称号。

但是：

说实话，以上这些只能说明我自己曾经努力过，
然而学习Python的重点是你自己，
那么，我能给你的学习带来什么呢？

今年下半年开始，我建立了一个知识星球：Python读者圈，来帮助你学习Python。

门票：365元/位，以下是星球能提供的服务。

1、如何白嫖？

知道你想学习，又不想付费。那我就给你说一下，如何白嫖这个星球？

打卡返现：全额返款365元

加入以后，你可以每天更新一个自己学习总结的Python知识点，连续更新n天返现。规则如下：

连续打卡天数和返现金额，3个梯度：30天返现50元；60天返现100元；90天返现150元。每个梯度都可以领一次，一共返现300元，完成全部梯度，额外返现65元，所以一共返现全部的门票365元：50+100+150+65。建议先从30天打卡开始，循序渐进。
每条带上序号：N/30，带上标签：#打卡返现。禁止先占位，第二天再写内容，每次断更，需要重新开始。
打卡字数需要200字以上+自己的代码截图，一定要是自己的原创，禁止复制粘贴或者洗稿等其它欺骗性行为，一经发现不诚信的朋友，取消返现资格。整个星球通告。
不参加打卡返现也没关系，不影响其它星球权益和服务。如果确认参加，可以加一下我的微信：python-office，我拉你进打卡群。

投稿有稿费

如果你在学习的过程中，有一些精彩的总结或者案例实践，欢迎整理成优美的文章投稿在我的公众号：Python自动化办公社区（方向：小白案例）或者Python图书馆（方向：专业分享）。

稿件一经发布，我会付你稿费50元。如果阅读满1000元，再奖励50元。投稿要求：

没在其它平台发布过，作者写你的名字，我标记原创。
不用复杂的排版，但是需要自己的代码配图，可以用word的形式提交给我。如果自己有公众号，也可以写在自己的公众号里，用预览的形式给我。
发布后可以转发朋友圈、微信群，但是禁止机器刷量。

参与开源项目有奖励

我在做一个开源项目：python-office，目前该项目获得了开源中国的推荐，GitHub star 160+。

等你的python开发技术驾轻就熟了，我会指导你参与开源项目的开发。仅限加入星球的朋友：

首次提交有效PR，会获得一本Python进阶图书。具体是哪本书，我会挑一本通过我对你的了解，对你当前阶段技术进步最有帮助的。
如果连续贡献有效开源代码，我会邀请你成为星球合伙人or自媒体合伙人，我和你共享更多的行业资源~

成为星球合伙人

点赞评论别人的分享，积极参与技术讨论。我会从星球里挑选星球合伙人，和你一起运营这个星球，分享其中的荣誉和收益，成为一名靠谱的斜杠青年。

2、核心价值

好了，说完如何白嫖，再详细说一下这个星球提供的核心价值：学习Python。

每月1次：1对1的语音沟通，保姆式的陪伴学习

从你加入星球开始，我就会详细了解关于你：

你现阶段是什么水平；
你的学习目标是什么；
结合你的水平和目标，给你一个量身定制的学习计划。

每月10次：星球提问，每次不少于500字的回复

我在星球里设置了每人每月10次的提问机会，不论你在星球里提什么问题，不论问题是复杂还是简单，每次我会给你一个500字以上的回复。

10次会不会太少了？如果你需要每天都提问1次以上，只能说明1个问题：
- 我给你制定的学习计划不适合你，不能有效的带领你学习，给你造成了很多问题。那么请你联系我，我们重新制定学习计划。
- 我希望你的每次提问都是经过认真思考的，每次提问都难度递增，让我感受到你的进步。

专栏免费看

我自己是Python开发，我在持续地整理几个专栏，提供给大家阅读和讨论：

搭建个人网站
Python基础解析
pandas源码解析
flask源码解析
自动化办公
面试经验分享

其它福利

另外星球里还会提供其它福利：

我用心推荐的电子书
各种办公黑科技软件
不定时的抽奖、周边包邮的礼物

这个星球适合什么样的人？

最后我想说一下，我个人希望在星球里看到的朋友是：不论你是业余爱好者、还是Python开发，你是在认真学习Python，我们可以通过不断的学习、讨论和实践，熟练的掌握Python这门技术。

以下这些朋友，不适合加入星球：

伸手党。学习是一个双向的事情，你一定要确保，你有这个学习能力。如果是完全对计算机操作、对Python开发不感兴趣，是想来让我替你写代码的。我实在是没时间接这种私活。
善良比聪明重要。这句话是我在另一个博主那里看到的。我本身就是个Python开发，不是很喜欢去猜别人的套路。如果你是带着学习Python以外的目的来的，要么你就直接告诉我，要么你就别加入。

最后我要说清楚，我只是个普通的Python程序员，在我们这行里也绝对不是技术最好的，但应该会比小白，或者刚入行的新人接触的多一些。

另外我自己也在学习Python进阶的技术，我只能提供力所能及的技术分享和支持。

如果我是最顶级的Python程序员，我的星球也不是这个价格了，你说是吧？