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使用 Tkinter 和 Newsapi 的简单新闻应用程序

Tkinter 是一个 Python 库,用于为 Windows 和基于 UNIX 的操作系统制作桌面应用程序。 Tkinter 提供了多种选择来为应用程序制作小部件。使用 Tkinter 可以以不同的方式制作相同的小部件。

今天,互联网上有大量的信息来源。新闻源源不断地从全球来源传至本地来源。跟踪最新消息是一项艰巨的任务。在本文中,我们将使用 Tkinter 和 Newsapi 构建一个简单的新闻应用程序。

什么是 Newsapi?

新闻 API 是一种(应用程序编程接口),可通过 JSON Web API 提供对世界各地新闻文章和突发新闻的访问。 News API 只是提供了一个 REST API,开发人员可以使用它来简单地获取 JSON 格式的所有新闻文章、标题等。

如何创建您的 API 密钥

  • 要使用新闻 API,您必须访问新闻 API 网站来创建 A

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使用 Calorie Mama API 进行食物识别 Selenium

用于自动化 Web 浏览器的开源程序称为 Selenium Webdriver。它为许多平台和浏览器上的 Web 应用程序提供了一个独立于平台的测试框架。通过使用深度学习和计算机视觉算法,食物识别 API Caloriemama 可以从一张照片中识别不同的食物及其营养价值。

在本指南中,我们将了解 Selenium Webdriver 如何自动执行上传照片和检索结果的过程,使开发人员可以轻松地将食物识别功能添加到他们的应用程序中,并为消费者提供正确的营养信息。

设置

Firefox 可执行文件

  • 从此处下载 Firefox 浏览器安装程序

  • 下载后,安装浏览器,exe 文件将自动放置在 C:\Program Files\Mozilla Firefox\firefox.exe 中。我们稍后会需要它。

Gecko 驱动程序

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使用 python 中的weatherstack API 创建一个用于天气预报的GUI

什么情况下需要天气预报?

天气预报是人类生存的一个重要方面。近年来,技术进步使得高精度预测天气变得更加容易。 openweathermap 是一个流行的 API,允许开发人员检索天气数据。在本教程中,我们将使用 Python 中的 openweathermap API 创建一个用于天气预报的图形用户界面 (GUI)。本教程将介绍构建 GUI 和从 openweathermap API 检索数据的必要步骤。

先决条件

在我们深入研究任务之前,您的系统上应该安装一些东西 -

推荐设置列表 -

  • pip 安装 tkinter

  • 预计用户将能够访问任何独立的 IDE,例如 VS-Code、PyCharm、Atom 或 Sublime text。

  • 甚至也可以使用在线 Python 编译器,例如 Kaggle.co

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如何在 Python 中使用 Zoom API 创建会议?

Zoom 是一个视频会议平台,在远程会议和网络研讨会中越来越受欢迎。 Zoom 提供了一个 API,允许开发人员以编程方式与 Zoom 的特性和功能进行交互,包括创建和管理会议。在此背景下,Python 提供了一种通过 Zoom 的 API 创建会议的简单高效的方法。

通过使用 Python,您可以自动化创建 Zoom 会议的过程并将其与其他工作流程或应用程序集成。在本指南中,我们将探索如何使用请求库和 Zoom API 的身份验证机制在 Python 中使用 Zoom API 创建会议。

本指南介绍如何使用 Python 和 Zoom API 创建 Zoom 会议。要使用 Zoom API,您必须首先按照以下步骤创建它 -

  • 前往 https://marketplace.zoom.us/ 并注册或登录您的 Zoom 帐户。

  • 单击“开发”选项卡并选择“构建应用程序”。

  • 同意 Zoom 的 API 许可和使用条款。

  • <

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如何使用 Django Rest Framework 限制 API

在使用著名的 Django Rest Framework (DRF) 构建 API 领域,必须熟练地应对管理客户端可以在您的 API 端点上释放大量请求的速率。限制机制可以有效防止潜在的滥用、保护宝贵的资源并营造客户端之间公平使用的环境,从而发挥作用。在这次深入的讨论中,我们将踏上一次启发性的旅程,探索在 DRF 支持的 API 中实现节流技术的多方面领域。准备好对您可以使用的内置节流类进行迷人的探索,以及根据您的独特需求制定自定义节流规则的复杂艺术。

内置节流类的奇妙万神殿

在 Django Rest Framework 的宏伟领域中,一个名副其实的内置节流类的聚宝盆等待着您的细读。让我们揭开其中一些令人惊叹的类别的面纱,每个类别都有其独特的目的:

  • AnonRateThrottle:此类限制匿名(未经身份验证)客户端在

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在 Python 中使用 Google API 的语言翻译器

Python 是一种高级解释性语言,因其易用性和适应性而深受开发人员的喜爱。世界各地的许多程序员都将其作为首选语言。它可以连接众多的库和 API 来执行不同的操作,这是一项重要的资产。在本文中,我们将介绍如何使用 Python 构建基于 Google API 的语言翻译器。为了让您更具体地了解该主题,我们还将提供一些实例。

了解 Google 翻译 API

谷歌翻译是一个有效的程序,它使用机器学习和人工智能在语言之间转换文本。借助 Google 的云翻译 API,开发人员可以在应用程序中使用这些功能。

您可以使用 API 翻译数千种语言对的文本。 Translation API 的神经机器翻译功能可生成与人工翻译非常相似的复杂翻译结果。

如何设置 Google 翻译 API

您必须首先在 Google Cloud Platform (GCP) 上创建一个项目、启用 API 并获取 API 密钥,然后

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使用 Django 和 Python 构建 RESTful API

Python 和 Django 已成为 Web 开发领域的动态组合,使开发人员能够创建强大且可扩展的应用程序。 Python 以其简单性和可读性而闻名,为构建各种应用程序提供了一种优雅的编程语言。同时,Django 是一个用 Python 编写的高级 Web 框架,为快速开发和简洁设计提供了一个全面的工具包。 Python 和 Django 共同构成了一个强大的组合,使开发人员能够高效且有效地构建 RESTful API。

在本教程中,我们将踏上探索使用 Django 和 Python 构建 RESTful API 的过程的旅程。在本文中,我们将深入探讨使用 Django 进行 API 开发的核心概念和最佳实践。我们将涵盖从设置新的 Django 项目到设计和实现 API 端点的所有内容。在本文的下一部分中,我们将讨论 API 版本控制、身份验证和权限等重要主题。

使用 Django 和 Python 构建 RESTful API

首先,我们需要建立一个新的 Django 项目。在终

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在 Python 中使用 clean-text 清理网页抓取数据

网络抓取已发展成为从网站获取信息的有效方法。它允许个人和组织为各种目标收集信息,包括市场研究、情绪分析和数据驱动的决策。然而,在线抓取经常会产生非结构化和混乱的数据,必须对其进行清理和预处理才能有效使用。 Python 中的 clean-text 模块为清理网络抓取数据提供了完整且高效的解决方案,允许用户预处理并从抓取的数据中提取重要的见解。

Clean-text 是一个强大的 Python 包,用于文本清理和预处理。它包括用于处理与文本相关的杂务的各种函数和方法,例如消除不必要的字符、规范化文本、删除停用词等等。通过利用干净文本的功能,您可以确保在线抓取数据干净、一致且适合进一步分析。

安装纯文本库是第一步。在终端或命令提示符中运行以下行,使用 pip 包管理安装纯文本:

pip install clean-text

安装后,您可以使用以下导入语句将纯文本库导入到 Python 脚本或笔记本中:

from cleantext import clean <

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如何将 ReactJS 与 Flask API 连接?

构建可扩展且有吸引力的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。 ReactJS 和 Flask 是两个流行的框架,分别常用于前端和后端开发。

在本文中,我们将探索将 ReactJS 与 Flask API 连接起来的过程,以创建强大的 Web 应用程序,并利用这两种技术提供的独特功能。我们将为您提供有关如何设置 Flask API、启用跨源资源共享 (CORS)、从 ReactJS 发出 API 请求、在用户界面中显示 API 数据以及处理 API 的分步指南错误。读完本文后,您将全面了解如何将 ReactJS 与 Flask API 连接起来,从而使您能够构建满足您特定需求的可靠 Web 应用程序。

创建 Flask API

为了在 ReactJS 和 Flask API 之间建立连接,第一步是创建 Flask API。这可以通过创建一个概述所需 API 路由和方法的 Python 脚本来完成。 Flask 通过提供一个名为“@app.route”的预构建装饰器来简化 API 开发

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使用Python将API数据保存为CSV格式

在数据驱动的应用程序和分析领域,API(应用程序编程接口)在从各种来源检索数据方面发挥着至关重要的作用。使用 API 数据时,通常需要以易于访问和操作的格式存储数据。其中一种格式是 CSV(逗号分隔值),它允许有效地组织和存储表格数据。本文将探讨使用强大的编程语言 Python 将 API 数据保存为 CSV 格式的过程。通过遵循本指南中概述的步骤,我们将学习如何从 API 检索数据、提取相关信息并将其存储在 CSV 文件中以供进一步分析和处理。让我们深入了解使用 Python 进行 API 数据处理的世界,并释放 CSV 格式的潜力。

我们暂时假设我们有一个 API 端点,它为我们提供一些 JSON 格式的数据。我们的目标是获取这些数据并将其存储为 CSV 文件,以便可以轻松地操作和分析。

导入所需的库

第一步涉及导入必要的库,以方便处理 API 请求和执行 CSV 操作。这些库至关重要,因为它们提供预定义的函数和类,简化了使用 API 数据和 CSV 文件的过程。

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