有没有人搭建过Python和PHP共存的服务器
从框架数量和成熟度看,PHP都优于Python;从开发效率上看,Python又有绝对的优势;从安全的角度看,这两门语言都很常用,但php的漏洞被挖掘得比较多,也较危险,而Python被光顾的几率还是比较小的。
但最终的优势还是取决于开发人员,优秀的开发人员能弥补很大一部分缺陷。
以目前的情况下,在远标学过PHP更具优势,php在web开发方面性能优点很突出,能很快速地开发中小型网站。
此外,开源的程序很多,如dedecms ecshop wordpress discuz等等php的框架也很丰富,如thinkphp 功能强大,简单易学,小巧灵活Yii框架 完全面向对象,学习门槛较高,但功能特别强大Zend Framework 官方推荐的大型重量级框架而与php配套的mysql数据库,apache服务器,linux系统,都是开源产品,不用花钱,也不用担心侵权,所以php是web开发的居家必备之编程语言...
Python对PHP语言具有哪些不同点
先来看看Python语言和PHP语言的不同点站在开发的角度上来分析的话,PHP应用程序更像是一组单独的脚本,甚至只是一个单独入口。
都知道PHP是面向WEB的语言。
但是Python语言是多用途语言,Python也同样可以用于WEB开发,基于Python的WEB应用有自己的内容声明,保存所有的查询以及请求。
那么再来对比一下Python语言和PHP web开发。
通用性PHP和Python都属于世界上最流行的编程语言。
为什么这么说呢?PHP用于构建Wikipedia,、Yahoo,、WordPress,、Friendster以及MailChimp、Flickr 等等许多知名站点,而Python呢?它一样也被用来构建了YouTube,、Instagram、桌面版Dropbox、Reddit以及Bitbucket、Quora、Spotify、Facebook等等的内部服务,还有PayPal系统的一部分;所以两者其实都是非常强大的。
框架说起来,框架上PHP对比起Python还是略胜一筹的,PHP最流行的框架是Laravel,、Symfony、 CodeIgnite等等等,这些工具可以帮助程序员建立强大而整洁的应用程序。
Python目前主流的框架是Django 和 Flask。
然而,目前来说Python还是非常有潜力的,随着Python语言圈子的不断扩大,这正局势可能会有所转变,值得我们小期待。
哪个更容易学?这对于初学者来说,一定是问的最多的一个问题,也是最关心的问题。
选择往往让人不知所措,可以毫不犹豫的说,Python比PHP简单易学得多。
为什么呢?Python语法相对容易。
而且Python语言在编程过程中可以允许你犯些小错但不会破坏代码,这对于刚学编程开发的新手来说,心态上还是比较好的。
Python编程语言的入门门槛较低,可读性也强,对比其他语言代码简单易懂,虽然同样是使用C语言进行编写,可是它却摒弃了C语言中较复杂的指针,一定程度上简化了Python的语法。
对于初学者来说,学习Python较其他语言更容易,而且对于想要深入学习的人来说也是相当有利的。
求wordpress一个视频插件,效果:略缩图(如九宫格类的排列?
1。
下载并安装py2exe(确认你下载的py2exe版本 和你电脑上装的python版本相同)2。
新建一个文件夹,重命名为“mycode”。
3。
双击打开文件夹 “mycode”。
4。
新建一个文件“hello.py”。
5。
在“hello.py”中输入以下代码:Java代码1. #Start here2. print "Hello py2exe"3. raw_input("Press any key to finish")4. #End here6。
再建一个文件“setup.py”。
7。
在“setup.py”中输入以下代码:Python代码1. #Start here2. from distutils.core import setup3. import py2exe4. setup(console = ["hello.py"])5. #End here8。
进入cmd命令行(开始-->运行-->输入“cmd”-->进入dos命令行状态)9。
命令行下进入 mycode文件夹目录。
(例如:假设mycode在D盘根目录,则输入“cd”-->输入“d:”-->输入“cd mycode”)10。
在命令行下输入“hello.py”,回车,屏幕显示hello py2exe说明一切正常。
11。
在命令行下输入“setup.py py2exe”,屏幕上跳出一大串字母自后检查mycode文件夹下是不是多出两个文件夹“build”“dist”,这说明打包成功。
12。
在 命令行下输入“cd dist”。
13。
在命令行下输入“hello.exe”,屏幕上出现“hello py2exe”,说明exe被成功执行。
谁用过python中的第三方库face recognition
简介该库可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。
使用dlib深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为99.38%。
在github上有相关的链接和API文档。
在下方为提供的一些相关源码或是文档。
当前库的版本是v0.2.0,点击docs可以查看API文档,我们可以查看一些函数相关的说明等。
安装配置安装配置很简单,按照github上的说明一步一步来就可以了。
根据你的python版本输入指令:pip install face_recognition11或者pip3 install face_recognition11正常来说,安装过程中会出错,会在安装dlib时出错,可能报错也可能会卡在那不动。
因为pip在编译dlib时会出错,所以我们需要手动编译dlib再进行安装。
按照它给出的解决办法: 1、先下载下来dlib的源码。
git clone 2、编译dlib。
cd dlibmkdir buildcd buildcmake .. -DDLIB_USE_CUDA=0 -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1cmake --build12345123453、编译并安装python的拓展包。
cd ..python3 setup.py install --yes USE_AVX_INSTRUCTIONS --no DLIB_USE_CUDA1212注意:这个安装步骤是默认认为没有GPU的,所以不支持cuda。
在自己手动编译了dlib后,我们可以在python中import dlib了。
之后再重新安装,就可以配置成功了。
根据你的python版本输入指令:pip install face_recognition11或者pip3 install face_recognition11安装成功之后,我们可以在python中正常import face_recognition了。
编写人脸识别程序编写py文件:# -*- coding: utf-8 -*-# # 检测人脸import face_recognitionimport cv2# 读取图片并识别人脸img = face_recognition.load_image_file("silicon_valley.jpg")face_locations = face_recognition.face_locations(img)print face_locations# 调用opencv函数显示图片img = cv2.imread("silicon_valley.jpg")cv2.namedWindow("原图")cv2.imshow("原图", img)# 遍历每个人脸,并标注faceNum = len(face_locations)for i in range(0, faceNum):top = face_locations[i][0]right = face_locations[i][1]bottom = face_locations[i][2]left = face_locations[i][3]start = (left, top)end = (right, bottom)color = (55,255,155)thickness = 3cv2.rectangle(img, start, end, color, thickness)# 显示识别结果cv2.namedWindow("识别")cv2.imshow("识别", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637381234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738注意:这里使用了python-OpenCV,一定要配置好了opencv才能运行成功。
运行结果: 程序会读取当前目录下指定的图片,然后识别其中的人脸,并标注每个人脸。
(使用图片来自美剧硅谷) 编写人脸比对程序首先,我在目录下放了几张图片:这里用到的是一张乔布斯的照片和一张奥巴马的照片,和一张未知的照片。
编写程序:# 识别图片中的人脸import face_recognitionjobs_image = face_recognition.load_image_file("jobs.jpg");obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg");unknown_image = face_recognition.load_image_file("unknown.jpg");jobs_encoding = face_recognition.face_encodings(jobs_image)[0]obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]unknown_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results = face_recognition.compare_faces([jobs_encoding, obama_encoding], unknown_encoding )labels = ['jobs', 'obama']print('results:'+str(results))for i in range(0, len(results)):if results[i] == True:print('The person is:'+labels[i])123456789101112131415161718123456789101112131415161718运行结果:识别出未知的那张照片是乔布斯的。
摄像头实时识别代码:# -*- coding: utf-8 -*-import face_recognitionimport cv2video_capture = cv2.VideoCapture(1)obama_img = face_recognition.load_image_file("obama.jpg")obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_img)[0]face_locations = []face_encodings = []face_names = []process_this_frame = Truewhile True:ret, frame = video_capture.read()small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)if process_this_frame:face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame)face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, face_locations)face_names = []for face_encoding in face_encodings:match = face_recognition.compare_faces([obama_face_encoding], face_encoding)if match[0]:name = "Barack"else:name = "unknown"face_names.append(name)process_this_frame = not process_this_framefor (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):top *= 4right *= 4bottom *= 4left *= 4cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)cv2.rectangle(frame, (left, bottom - 35), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)font = cv2.FONT_HERSHEY...
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