[2023-04]的历史内容

这篇文章讨论了Python编程语言在处理正数求和问题时的特性。当遍历包含正负数的列表（如num_list）并仅累加正数时，由于未排除负数的影响，可能导致结果为负。通过示例代码展示了一个简单的正数求和过程，使用if条件判断语句筛选正数元素加入到sum变量中。为解决实际结果与预期不符的问题（即正数和为负），引入了Python内置函数abs()，用于获取sum的绝对值，确保无论是否存在负数，都能得到正确的正数总和。

本文以Python网络爬虫技术为核心，介绍了如何实现每日自动抓取基金净值信息。通过运用requests库发送HTTP请求，获取目标网页HTML内容，然后利用BeautifulSoup进行HTML解析，提取出基金名称及净值数据。面对实际应用中的反爬虫机制和动态加载内容等问题，该教程提供了基础的应对策略。通过学习这一实战案例，读者不仅能掌握Python爬虫的基本流程，还能将其应用于每日基金数据的自动化采集。

Python在数据分析、人工智能和网络爬虫等领域广泛应用，其数学计算功能强大。本文以实例展示如何利用Python进行数位提取：通过模运算（%）和整除运算（//）可轻易获取一个数的个位、十位和百位。例如，对于三位数123，通过代码实现后输出结果为个位3、十位2、百位1。同样方法可扩展至任意多位数，如五位数12345，只需相应调整运算参数即可。这一特性体现了Python在数学运算上的便捷与高效。

这篇文章详细介绍了如何运用Python编程语言结合OpenCV库进行正方形检测的实现过程。首先通过高斯滤波对图像进行预处理，接着利用Canny算法进行边缘检测并找出所有轮廓信息。针对每个轮廓，采用approxPolyDP方法计算近似顶点数以判断是否为四边形，同时借助boundingRect获取边界矩形以计算长宽比，筛选出接近1的长宽比（0.9至1.1之间）的形状作为正方形。最后，通过读取图像、调用detect_square函数及输出结果，有效地实现了对图像中正方形的识别与检测。