文章來自於：傑哥的IT之旅
Python憑藉其簡潔的程式碼，贏得了許多開發者的喜愛。因此也就促使了更多開發者用Python開發新的模組，從而形成良性迴圈，Python可以憑藉更加簡短的程式碼實現許多有趣的操作。下面我們來看看，我們用不超過10行程式碼能實現些什麼有趣的功能。
一、生成二維碼
二維碼又稱二維條碼，常見的二維碼為QR Code，QR全稱Quick Response，是一個近幾年來移動裝置上超流行的一種編碼方式，而生成一個二維碼也非常簡單，在Python中我們可以透過MyQR模組了生成二維碼，而生成一個二維碼我們只需要2行程式碼，我們先安裝MyQR模組，這裡選用國內的源下載：
安裝完成後我們就可以開始寫程式碼了：
我們執行程式碼後會在專案下生成一張二維碼。當然我們還可以豐富二維碼：
我們先安裝MyQR模組
另外MyQR還支援動態圖片。
二、生成詞雲
詞雲又叫文字雲，是對文字資料中出現頻率較高的“關鍵詞”在視覺上的突出呈現，形成關鍵詞的渲染形成類似雲一樣的彩色圖片，從而一眼就可以領略文字資料的主要表達意思。
但是作為一個老碼農，還是喜歡自己用程式碼生成自己的詞雲，複雜麼？需要很長時間麼？很多文字都介紹過各種的方法，但實際上只需要10行python程式碼即可。
先安裝必要庫
如此而已，生成的一個詞雲是這樣的：
讀一下這10行程式碼：
1～3 行，分別匯入了畫圖的庫matplotlib，詞雲生成庫wordcloud 和 jieba的分詞庫；
4 行，是讀取本地的檔案,程式碼中使用的文字是本公眾號中的《老曹眼中研發管理二三事》。
5～6 行，使用jieba進行分詞，並對分詞的結果以空格隔開；
7行，對分詞後的文字生成詞雲；
8～10行，用pyplot展示詞雲圖。
這是我喜歡python的一個原因吧，簡潔明快。
三、批次摳圖
摳圖的實現需要藉助百度飛槳的深度學習工具paddlepaddle，我們需要安裝兩個模組就可以很快的實現批次摳圖了，第一個是PaddlePaddle：
還有一個是paddlehub模型庫：
接下來我們只需要5行程式碼就能實現批次摳圖：
四、文字情緒識別
在paddlepaddle面前，自然語言處理也變得非常簡單。實現文字情緒識別我們同樣需要安裝PaddlePaddle和Paddlehub，具體安裝參見三中內容。然後就是我們的程式碼部分了：
識別的結果是一個字典列表：
其中sentiment_key欄位包含了情緒資訊，詳細分析可以參見Python自然語言處理只需要5行程式碼。
五、識別是否帶了口罩
這裡同樣是使用PaddlePaddle的產品，我們按照上面步驟安裝好PaddlePaddle和Paddlehub，然後就開始寫程式碼：
執行上述程式後，專案下會生成detection_result資料夾，識別結果都會在裡面。
六、簡易資訊轟炸
Python控制輸入裝置的方式有很多種，我們可以透過win32或者pynput模組。我們可以透過簡單的迴圈操作來達到資訊轟炸的效果，這裡以pynput為例，我們需要先安裝模組：
在寫程式碼之前我們需要手動獲取輸入框的座標：
可能有更高效的方法，但是我不會。
獲取後我們就可以記錄這個座標，訊息視窗不要移動。然後我們執行下列程式碼並將視窗切換至訊息頁面：
我承認，這個超過了10行程式碼，而且也不高階。
七、識別圖片中的文字
我們可以透過Tesseract來識別圖片中的文字，在Python中實現起來非常簡單，但是前期下載檔案、配置環境變數等稍微有些繁瑣，所以本文只展示程式碼：
其中text就是識別出來的文字。如果對準確率不滿意的話，還可以使用百度的通用文字介面。
八、簡單的小遊戲
從一些小例子入門感覺效率很高。
猜數小案例當著練練手
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/jgHjDC6yOkAih-6MPJl1LA
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