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...!----】 不管你如何理解,这个721法则都告诉我们:我们都要勇敢地去实践。 实践中我们可以出错,可以不满意,可以有失去,但那都是我们的财富。 不去实践,我们永远站在原地,实践了,那就是希望的开始。 下图是我百度所得: 下面是我用matplotlib画的: 我还有另外一种理解:如果你想有所产出,10%靠运气,20%靠自己,更多的是要靠团队。 我将70%赋予了灰色,这是一种冷色调,代表理性、努力和恒心。其它两种颜色为亮色,表示我们赤诚的心和坚定不移的方向。 如果你感兴趣,可以将下面代码复制到IDLE或者Spyder或者Pycharm,轻轻一点,属于你的图就成了。 第一个图from matplotlib import pyplot as plt 调节图形大小,宽,高plt.figure(figsize=(6,9))定义饼状图的标签,标签是列表labels = [ '实践与经验','交流与反馈','培训与学习']每个标签占多大,会自动去算百分比sizes = [70,20,10]colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']colors = ['gray','00FFFF','FF1493']灰、粉、蓝绿将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙explode = (0.05,0.05,0)patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,startangle = 90,pctdistance = 0.6)labeldistance,文本的位置离远点有多远,1.1指1.1倍半径的位置autopct,圆里面的文本格式,%3.1f%%表示小数有三位,整数有一位的浮点数shadow,饼是否有阴影startangle,起始角度,0,表示从0开始逆时针转,为第一块。一般选择从90度开始比较好看pctdistance,百分比的text离圆心的距离patches, l_texts, p_texts,为了得到饼图的返回值,p_texts饼图内部文本的,l_texts饼图外label的文本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的,当然,没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论:我们不但要会画,还要学着画得尽可能美,实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系,下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料, 包含视频、源码、课件,希望能帮到那些不满现状,想提升自己却又没有方向的朋友,可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-04 23:38:21
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在了解了如何通过抓包分析和Python编程技术实现斗鱼视频的批量下载后,对于流媒体视频技术和网络爬虫领域的延伸阅读推荐如下: 近期,《中国网络安全》杂志发布了一篇深度报道,探讨了随着流媒体直播行业的快速发展,视频资源防盗链及反爬机制的重要性。文中提到,各大直播平台如斗鱼、虎牙等都在不断强化其内容保护措施,采用动态签名、加密传输等多种技术手段来防止非法下载和传播。这也对合法合规的数据采集与分析提出了更高要求,研究者和开发者必须熟悉并遵守相关法律法规,在确保知识产权不受侵犯的同时,寻求更高效、安全的技术解决方案。 同时,开源社区GitHub上出现了不少针对各类直播平台优化的视频下载工具项目,这些项目不仅实现了对.ts文件片段的智能解析和合并,还有的开始探索基于机器学习的方法来预测和模拟签名算法,以适应日益严格的反爬策略。例如,“Streamlink”是一款跨平台的命令行实用程序,能够从各种受保护的流媒体网站中提取并播放视频流,为研究人员提供了合法获取和处理流媒体数据的新思路。 此外,国家版权局近年来也加大了对网络侵权盗版行为的打击力度,并呼吁广大网民自觉抵制非法下载和传播他人作品的行为,倡导尊重原创、保护版权的社会风尚。在实际操作中,开发者应关注《信息网络传播权保护条例》等相关法规,确保个人或团队的研究活动既满足学术探究需求,又符合法律规定。 总之,面对流媒体视频下载与处理这一领域,我们既要掌握先进的技术方法以适应日新月异的网络环境,又要时刻保持对法律边界的敬畏之心,做到技术发展与法制建设相得益彰。
2023-12-18 11:34:00
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