“”" Photo Sketching Using Python “”"

import cv2

img = cv2.imread(“elon.jpg”)

Image to Gray Image

gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Gray Image to Inverted Gray Image

inverted_gray_image = 255-gray_image

Blurring The Inverted Gray Image

blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)

Inverting the blurred image

inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

Preparing Photo sketching

sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

cv2.imshow(“Original Image”,img)

cv2.imshow(“Pencil Sketch”, sketck)

cv2.waitKey(0)

3、自动发送多封邮件

这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件，邮件内容、附件也可以自定义调整，非常的实用。

相比较邮件客户端，Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。

需要的第三方库：

Email - 用于管理电子邮件消息

Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件，它定义了一个 SMTP 客户端会话对象，该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机

Pandas - 用于数据分析清洗地工具

import smtplib

from email.message import EmailMessage

import pandas as pd

def send_email(remail, rsubject, rcontent):

email = EmailMessage() ## Creating a object for EmailMessage

email[‘from’] = ‘The Pythoneer Here’ ## Person who is sending

email[‘to’] = remail ## Whom we are sending

email[‘subject’] = rsubject ## Subject of email

email.set_content(rcontent) ## content of email

with smtplib.SMTP(host=‘smtp.gmail.com’,port=587)as smtp:

smtp.ehlo() ## server object

smtp.starttls() ## used to send data between server and client

smtp.login(“deltadelta371@gmail.com”,“delta@371”) ## login id and password of gmail

smtp.send_message(email) ## Sending email

print("email send to ",remail) ## Printing success message

if name == ‘main’:

df = pd.read_excel(‘list.xlsx’)

length = len(df)+1

for index, item in df.iterrows():

email = item[0]

subject = item[1]

content = item[2]

send_email(email,subject,content)

4、自动化数据探索

数据探索是数据科学项目的第一步，你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。

一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据，但需要自己编写大量代码，如果想提高效率，Dtale是个不错的选择。

Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告，它结合了Flask后端和React前端，为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。

我们可以在Jupyter上实用Dtale。

需要的第三方库：

Dtale - 自动生成分析报告

Importing Seaborn Library For Some Datasets

import seaborn as sns

Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library

print(sns.get_dataset_names())

Loading Titanic Dataset

df=sns.load_dataset(‘titanic’)

Importing The Library

import dtale

Generating Quick Summary

dtale.show(df)

5、自动桌面提示

这个脚本会自动触发windows桌面通知，提示重要事项，比如说：您已工作两小时，该休息了

我们可以设定固定时间提示，比如隔10分钟、1小时等

用到的第三方库：

win10toast - 用于发送桌面通知的工具

from win10toast import ToastNotifier

import time

toaster = ToastNotifier()

header = input(“What You Want Me To Remember\n”)

text = input(“Releated Message\n”)

time_min=float(input(“In how many minutes?\n”))

time_min = time_min * 60

print(“Setting up reminder…”)

time.sleep(2)

print(“all set!”)

time.sleep(time_min)

toaster.show_toast(f"{header}“, f”{text}", duration=10, threaded=True)
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！！（备注：Python）

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既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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