本文目录一览：
- 1、如何用python解析网页并获得网页真实的源码
- 2、Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
- 3、(二十七)Python中ABCMeta抽象元类
- 4、源码分析:遥感图像数据集-DOTA(DOTA.py)
- 5、【python零基础入门到就业】004、什么是Python解释器
- 6、python的ast库
如何用python解析网页并获得网页真实的源码
这段代码简洁明了，首先导入必要的模块，然后设置网址地址。接着通过urllib.urlopen函数打开指定的网址，read方法读取网页源码，并将其存储在变量text1中。最后通过close方法关闭资源，确保资源的正确释放。print text1可以查看网页的真实源码，确保编码为UTF8，以正确显示中文内容。
获取网页源代码 浏览器查看源代码：打开目标网页。在浏览器中，通常可以通过右键点击页面并选择“查看页面源代码”或类似选项来直接查看该网页的源代码。这将显示网页的HTML、CSS和JavaScript等代码，是获取单个网页源码的常用方法。
通过编程方式获取网页源码 使用VB WebBrowser控件：通过WebBrowserDocument.frames（0）.Document.documentElement.outerHTML遍历框架来获取带框架网页的全部源代码。使用WebBrowserDocument.frames（0）.count来确定框架的个数，并逐一访问。
使用Python的requests库向目标网页发送HTTP请求。例如，要爬取短文学网的哲理类文章页面（https：//），可以发送一个GET请求。获取网页源码：服务器响应请求后，返回网页的HTML源码。这部分源码包含了网页的所有内容，包括文本、图片、链接等。
使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。
Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
1、本文将深入解析Python numpy 模块中的 tile 函数，探讨其功能、参数类型限制及实际应用场景。tile 函数主要用于复制数组，实现重复操作。函数 tile（A， reps） 中，A 和 reps 需要提供数组或其他序列化类型作为输入。
2、numpy.tile（）函数是NumPy库中一个用于复制数组元素的工具。通过使用numpy.tile（），你可以沿指定的维度对数组进行复制。
3、np.array（[1，2，3]）：创建一个一维数组。arr1=np.array（[[1，2，3]，[4，5，6]]）：创建一个二维数组。np.array（1，2）：创建一个一维数组，注意与列表的区别，这里的元组直接转换为数组。np.array（（1，2，3），（4，5，6））：创建一个二维数组。
4、混淆矩阵是一个关键的工具，它用于展示预测类别与实际类别之间的关系。通过混淆矩阵，可以准确计算每个类别的交并比。此外，使用numpy.bincount（）函数可以统计每个类别的预测数量和实际数量，从而进行准确的MIoU计算。源码解析部分，重点在于混淆矩阵的生成和MIoU、平均像素准确率的计算。
(二十七)Python中ABCMeta抽象元类
首先了解元类metaclass，所有类的祖父类是object，type是所有类的元类。元类是创建类（对象）的类，例如通过type生成元类Meta，指定metaclass后，子类的类型均为Meta。如果不指定metaclass，则子类类型是元类type。
在Python的abc模块中，ABC和ABCMeta的区别如下：ABC类：作用：ABC类是一个用于定义抽象基类的基类。功能：通过在抽象方法前使用@abstractmethod装饰器，开发者可以标记需要在子类中实现的方法。使用方式：开发者通常通过继承ABC类来创建自己的抽象基类。
在Python的abc模块中，ABC和ABCMeta构成了创建抽象基类的核心。简而言之：ABC类是一个基类，用于定义抽象基类。通过在抽象方法前使用@abstractmethod装饰器，开发者可以标记需要在子类中实现的方法。ABCMeta则是一个元类，它提供了抽象基类的元信息，支持检查类定义，以及在类创建时进行修饰。
协议生成：通过元类，你可以为多个协议生成类，并为这些类提供序列化到JSON以及从JSON反序列化为类对象的方法。抽象基类：Python标准库中的ABCMeta类就是一个使用元类的例子，它用于实现抽象基类。ORM框架：在第三方库中，如Django的ORM，也广泛使用了元类技术来简化和封装数据库操作。
元类的基本概念 “类”这个概念相信有编程基础的朋友们都理解。现在主要解释“元”这个词。 “元”这个词是翻译自英文中的“meta，比如近年来很火的”元学习“（meta-learning）。
源码分析:遥感图像数据集-DOTA(DOTA.py)
1、DOTA.py源码主要用于读取和显示遥感图像数据集DOTA中的标注信息，其功能要点如下：环境适应性：在Windows环境下运行代码时，需要在Linux源码基础上做适当调整，例如添加特定路径。确保已安装shapely库，以支持几何形状的操作和分析。初始化与文件路径获取：初始化对象，用于存储和管理数据集的相关信息。
2、DOTA.py源码解析：用于读取和显示遥感图像数据集中的标注信息。在Windows环境下运行代码时，需在Linux源码基础上做适当调整，如在结尾添加特定路径，并确保已安装shapely库。代码的主要功能包括初始化对象，获取文件夹内指定后缀的文件路径，以及解析图片信息，如图片名称、难度、坐标和面积。
3、从DOTAv5数据集的官网下载数据集，包含训练集1411张和验证集458张，共有16个类别。使用GitHub上的开源代码工具对数据集进行裁剪与格式转换。数据裁剪与格式转换：由于DOTAv5数据集中的图像尺寸较大，使用ImgSplit.py将图片切割大小设置为1024。
4、遥感目标检测领域中，YOLOX模型被广泛应用。为了训练YOLOX以应对DOTA-v5数据集，首先需要对数据集进行精心准备。在准备过程中，数据集的官网提供了详细的下载链接，包含训练集1411张和验证集458张，共有16个类别。
5、MMDetection中的MMRotate模块用于遥感旋转目标检测时，使用RTMDet模型在DOTA数据集上进行训练的步骤如下：数据集准备：从DOTA数据集官网下载并解压DOTAv0数据集，该数据集包含图片和对应的标签文档。使用MMDetection或MMRotate提供的split工具对数据集进行分割，以适应训练需求。
【python零基础入门到就业】004、什么是Python解释器
1、什么是Python解释器 Python解释器是一种程序，它负责将我们编写的Python代码逐行解释并执行。它充当了我们和计算机之间的桥梁，让计算机能够理解并执行我们的Python代码。Python解释器的功能 Python解释器的功能主要包括两点：翻译代码：将Python源代码翻译成计算机能够理解的格式。
2、Python解释器是执行Python代码的程序，而Python虚拟机是解释器内部的一部分，提供抽象执行环境。Python解释器： 定义：Python解释器是负责执行Python代码的程序。它将Python源代码转换为机器码或中间代码，并在计算机上运行。 多种实现：Python解释器有多种实现，每种实现都有其独特的特点和适用场景。
3、Python 的解释器是执行 Python 代码的程序。这个程序一边解析 Python 源代码，一边实时执行代码逻辑。理解 Python 解释器的前提是了解编译型语言和解释型语言的区别。编译型语言的代码在执行前由编译器转换为目标代码，执行目标代码，而解释型语言的代码在执行时，由解释器逐行解释执行。
4、python解释器的介绍：解释器由一个编译器和一个虚拟机构成，编译器负责将源代码转换成字节码文件，而虚拟机负责执行字节码。所以，解释型语言其实也有编译过程，只不过这个编译过程并不是直接生成目标代码，而是中间代码（字节码），然后再通过虚拟机来逐行解释执行字节码。
python的ast库
1、Python的ast模块是一个用于处理Python代码抽象语法树（AST）的库。它提供了一些工具，可以方便开发者检查、修改和生成Python代码的AST。抽象语法树是Python源代码的一种树形表示形式，用于表示Python代码的语法结构。
2、Python中ast模块的简单使用主要包括以下几个步骤：导入ast模块：首先，需要在代码中导入ast模块，这是进行后续操作的基础。将源代码转换为AST：使用ast.parse函数将Python源代码字符串解析为抽象语法树。这个函数接受一个源代码字符串作为输入，并返回一个AST对象。
3、在Python的ast.py文件中，我们从from _ast import *导入AST相关类，理解AST的层次关系主要从类的继承角度出发，可以将AST类视为所有节点的基类，Expr（语法表达式）和Stmt（语句）是主要的分类。进一步分析AST，通过解析Python代码片段，我们可以清晰地看到各类节点的构成。