分类目录归档：框架&库
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
#PROJECT_NAME: PROJECT_NAME
#E_MAIL: renoyuan@foxmail.com
#AUTHOR: reno
import os
from io import BytesIO
from typing import Union
from PIL import Image
def img_rotate(f_b: bytes, angle:Union[int,float], endstuff="PNG") ->bytes:
[TOC]
两类 1 输入输出都是图像 2 输入图像 输出特征
灰度级|强度 :光的强度 黑>灰>白 灰度图=单色图
图像坐标标识 离散函数 f(x,
图像入门
《数字图像处理》（第3版 )
《数字图像处理mathlab版》
预期时长 :一个月 2022/02/14 - 2022/03/14 -
目标 入门图象处理 并完成对应mathlab 练习
数字图像处理：对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
学习目录 -- 共12 章节
1-2 数字图像基础与介绍 ---balabala 1天
3-4 灰度变换与空间滤波 & 频率域滤波 6天
5-8 图象复原与重建& 彩色图象处理 & 小波和多分辨率处理&图象压缩 两周
9-10 形态学图象处理& 图象分割 一周
11-12 表示
仅对于启动一个简单应用来说是这样
安装
pip install -U flask
编码&启动
from flask import Flask, escape, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
name = request.args.get("name", "World")
return f'Hello, {escape(name)}!'
---------------pass
Django 日志源于 python 内置 logging 模块且封装的好了基本自动化配置了
所以本文全部是理解上的内容
由四个部分组成
日志记录器（Loggers）
事件处理者（Handlers）
过滤者
格式化处理者
日志记录器是进入日志系统的入口点。每个日志记录器都是一个命名桶，可以将消息写入其中进行处理。日志记录器被配置为具有日志级别。此日志级别描述日志记录器将处理的消息的严重性。Python定义了以下日志级别:
DEBUG: 调试模式才会出现的INFO: 正常信息错误WARNING: 可以忽略的警告ERROR: 必须要处理的问题CRITICAL: 严重的问题post put delete patch 请求
请求接受 ----> 路由匹配 ----> 解析器解析请求 ----> 身份认证-----> 权限判断 -----> 进入view---> 自动化调用序列化器 -----> 反序列化器 校验参数，序列化参数 入库 并返回结果----->渲染器 渲染数据 ----->响应请求
get 请求
基本一样
.......
调用序列化器 ------> 校验参数 跟据参数 序列化数据
...........
#配置是django 的灵魂伴侣
在DJANGO 中配置信息会很重要 因为官方工具以及插件的使用基本哦都是通过配置项导入的
其中比较重要的信息 如 秘钥 根目录 数据库 这些django 都是开箱即配好的
主要是要注意自己的应用和第三方应用的注册 以及一些配置的修改
DRF 的配置项同样写在 Django 默认的sttings 里面 而DRF 中简单的业务逻辑已经自动化实现了，整个代码实现更像是在配置文件那配置项就更加重要了
-------settings 中加入REST_FRAMEWORK 项----------------
# 项目名称
PROJECT_NAME
# 项目根目录位置 这个python 最强的数据分析数据处理工具包
1 主要处理 一维 二维数据
2 成熟的io 读取功能
处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN；
大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列；
自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐；
强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据；
把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象；
基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等demo
from django.contrib.auth.models import User
from django.shortcuts import get_object_or_404
from myapps.serializers import UserSerializer
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.response import Response
class UserViewSet(viewsets.ViewSet):
"""
A simple Vie