Список — это тип данных Python, заключенный в квадратные скобки [] и содержащий элементы, разделенные запятыми. Значения списка могут относиться к разным типам данных. Индексирование списка начинается с нуля и может быть объединено и разделено на части. Поскольку иногда необходимо воссоздать объект, методы копирования чрезвычайно полезны. Язык Python предоставляет несколько вариантов для этого. Цель этого артефакта — продемонстрировать, как использовать технику копирования списка. Поскольку список широко используется, его копия также требуется.

Используя несколько встроенных операций, значения списка можно клонировать как новое значение списка. Вам может потребоваться дублировать элементы списка в некоторых процедурах Python. Действительно, список копирования — это метод в Python, который используется для списков, содержащих несколько переменных/значений. Основная функция функции копирования — реплицировать элементы существующего списка в только что сформированный пустой список. Эта статья посвящена копированию списка в другой список. У нас есть две иллюстрации, которые помогут нашим пользователям скопировать список.

Пример 1: Метод Copy()

Copy() — это новый метод в списках Python, выпущенных в Python 3. Он дублирует список в какой-то другой список. Следует иметь в виду, что Python 2 его не поддерживает. Функция copy() — самый простой способ скопировать список Python. Мы можем визуализировать состояние, при котором нам нужно продублировать список. Знак равенства = может использоваться для дублирования списка. С другой стороны, новый список будет связан со старым. Если вы редактируете исходный список, новый список также будет обновлен. Элемент в новом списке аналогичен элементу в предыдущем списке.

Функция list copy() генерирует копию исходного списка. Для функции copy() нет параметров. На этой следующей иллюстрации у нас есть список «x», в котором мы также указали некоторые целые числа и строки. После этого мы создали другую переменную «new_x», в которую мы скопируем содержимое исходного списка. Оператор печати будет выполнен после того, как скопированный список будет распечатан на экране. Код метода copy() показан на добавленном изображении и в текстовой форме:

X = [‘Привет’, 1, 2, 3]



New_x = x.copy()



Print( ‘Копирование списка:’ , new_x)

Пример 2

Эта иллюстрация немного отличается от предыдущей. Здесь у нас есть список под названием «Список1», в котором указаны значения целочисленного типа. После этого мы присвоили другую переменную «new_List1» переменной «List1». Следуя этому шаблону, мы использовали функцию добавления, чтобы добавить значение как в старые, так и в скопированные строки. Здесь указан символ «а». Последнее, что мы здесь использовали, — это два оператора печати. Они оба будут отображать новый список, а также старый список. Код для метода copy() показан в добавленном изображении и текстовой форме:

List1 = [1, 2, 3, 4, 5]



new_List1 = List1



new_List1.append('a')



print('Новый список:', new_List1)



print('Старый список:', List1)

В этой статье мы увидим, как мы можем использовать средства записи csv на python для записи данных списка в csv.

1. Метод: Python записывает список в CSV

В первом методе мы запишем список в файл CSV с помощью csv.writer().

    import csv

Details = ['Name', 'class', 'Year', 'Subject','Grade']

rows = [ ['Andrey', '2nd', '2020', 'Physics','A'],

['Max', '3rd', '2022', 'Chemistry','B'],

['Alex', '4th', '2021', 'Math','A']]

with open('studentData.csv', 'w') as f:

write = csv.writer(f)

write.writerow(Details)

write.writerows(rows)

Вывод:

Name,class,Year,Subject,Grade

Andrey,2nd,2020,Physics,A

Max,3rd,2022,Chemistry,B

Alex,4th,2021,Math,A

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2–3: мы создали два списка деталей и строк. Список деталей будет представлять имена столбцов, а списки строк будут представлять данные каждого столбца.

Строки с 6 по 9 : Мы открываем файл studentData.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект write с помощью csv.writer(f). Сначала мы записываем имена столбцов csv, используя список деталей. После записи имен столбцов csv мы используем write.writerows() и передаем им список строк в качестве параметра для записи каждого из списков в виде строки.

2. Метод: Python записывает список в строку CSV

В этом методе мы собираемся записать строку CSV с помощью csv.writer(). Программа подробно описывает, как использовать этот метод для записи строк CSV, приведенных ниже:

    import csv

data = [['a'], ['b'], ['c'],['d']]

file = open('alphabet.csv', 'w+',newline ='')

with file:

write = csv.writer(file)

write.writerows(data)

Вывод:

a

b

c

d

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2 : Мы создали один список данных, элементы которого также являются списком. Каждый подсписок будет рассматриваться как отдельная строка.

Строки с 3 по 6 : Мы открываем файл алфавит.csv как режим записи (‘w’) для записи файла. Мы также используем атрибут новой строки, который помогает поместить значение в новую строку. Теперь мы создали объект для записи, используя csv.writer (file). Чтобы записать каждый из списков в виде строки, мы используем write.writerows() и передаем в них список данных в качестве параметра.

Из вывода мы видим, что все подсписки были записаны как новая строка.

3. Метод: Python записывает список в заголовок CSV.

В этом методе мы собираемся написать заголовок файла CSV.

    import csv

list = [[ 'New York', 'USA','A'],['Moscow', 'RUSSIA', 'A'],['Bejing','CHINA','B']]

with open('header.csv','w') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['City', 'Country', 'Rank'])

writer.writerows(list)

Вывод:

City,Country,Rank

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2–3 : мы создали один список данных, в котором элементы также являются списком. Каждый подсписок будет рассматриваться как отдельная строка.

Строки с 4 по 7 : Мы открываем файл rank.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Сначала мы записываем имена столбцов CSV с помощью Writerow([‘City’, ‘Country’, ‘Rank’]).

Вывод показывает, что мы успешно написали заголовок файла csv.

4. Метод: Python записывает элементы кортежа списка в CSV

Этот метод покажет, как мы можем записать тип кортежа элементов внутри списка в csv.

    import csv

items = [(('A', 'Alex'), 31), (('B', 'Boris'), 28), (('C', 'Cara'), 25)]

with open('tuple.csv', 'w') as f:

write = csv.writer(f)

write.writerows(items)

Вывод:

"('A', 'Alex')",31

"('B', 'Boris')",28

"('C', 'Cara')",25

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2 : Мы создали список элементов, каждый элемент которого является кортежем.

Строка 3–5 : мы открываем файл tuple.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Чтобы записать каждый из элементов списка (кортежа) в виде строки, мы используем write.writerows() и передаем им список элементов в качестве параметра.

5. Метод: Python добавляет список в CSV

Этот метод покажет, как мы можем добавить любые новые данные в CSV с помощью Python Writer.

    import csv

with open('result.csv','a') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(['city','New York'])

Вывод:

"('A', 'Alex')",31

"('B', 'Boris')",28

"('C', 'Cara')",25

city,New York

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2 : мы открываем файл result.csv в режиме добавления, потому что мы хотим добавить еще несколько данных в существующий файл csv.

Строка 3–4 : Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Чтобы записать каждый из элементов списка в виде строки, мы используем write.writerows() и передаем им список элементов в качестве параметра. Но поскольку теперь у нас есть только один список, мы будем использовать только метод writerow().

Из вывода мы видим, что мы успешно добавляем новые данные в существующий файл csv.

6. Метод: Python добавляет список в CSV

    import csv

from itertools import zip_longest

item_1 = ['A', 'B', 'C', 'D']

item_2 = [1,2,3,4]

data = [item_1, item_2]

export_data = zip_longest(*data, fillvalue = '')

with open('item_zip.csv', 'w', encoding="ISO-8859-1", newline='') as file:

write = csv.writer(file)

write.writerow(("item_1", "item_2"))

write.writerows(export_data)

Вывод:

item_1,item_2

A,1

B,2

C,3

D,4

Строка 1 и 2 : мы импортируем модуль CSV и файл zip_longest. Этот модуль используется для итерации в порядке следования.

Строка 3–5 : мы создали два списка item_1 и item_2 для итерации данных. Затем мы объединяем оба списка в один и называем этот список данными.

Строка 6 : Затем мы вызываем метод zip_longest для параллельного перебора двух списков.

Строки с 7 по 10 : Мы открываем файл item_zip.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Сначала мы записываем имена столбца csv, а после записи этого, чтобы записать каждый из списков в виде строки, мы используем write.writerows() и передаем им список строк (export_data) в качестве параметра.

Вывод показывает, что мы успешно записали наши zip-данные в файл csv.

7. Метод: напишите CSV-файл с пользовательским разделителем каналов.

В этом методе мы будем использовать разделитель вертикальной черты (‘|’) вместо запятой. В приведенной ниже программе объясняется, как мы можем использовать разделитель вертикальной черты в нашем коде.

    import csv

Details = ['Name', 'class', 'Year', 'Subject','Grade']

rows = [ ['Andrey', '2nd', '2020', 'Physics','A'],

['Max', '3rd', '2022', 'Chemistry','B'],

['Alex', '4th', '2021', 'Math','A']]

with open('pipe_delimiter.csv', 'w') as f:

write = csv.writer(f,delimiter='|')

write.writerow(Details)

write.writerows(rows)

Вывод:

Name|class|Year|Subject|Grade

Andrey|2nd|2020|Physics|A

Max|3rd|2022|Chemistry|B

Alex|4th|2021|Math|A

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2–3 : мы создали два списка деталей и строк. Список деталей будет представлять имена столбцов, а списки строк будут представлять данные каждого столбца.

Строки с 6 по 9 : Мы открываем файл studentData.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Мы также добавляем один дополнительный разделитель атрибутов в метод csv.writer() вместе с f. Сначала мы записываем имена столбцов csv, используя список деталей. После этого мы используем write.writerows() и передаем список строк в качестве параметра для записи каждого из списков в виде строки.

Выходные данные показывают, что данные нашего файла csv отделяются от разделителя вертикальной черты вместо запятой.

8. Метод: напишите CSV-файл с пользовательским символом кавычек.

В этом методе мы будем использовать некоторые пользовательские символы кавычек при сохранении данных в формате csv. Для этого мы должны использовать атрибут quoting = csv.QUOTE_NONNUMERIC и quotechar, как показано в приведенной ниже программе.

    import csv

Details = ['Name', 'class', 'Year', 'Subject','Grade']

rows = [ ['Andrey', '2nd', '2020', 'Physics','A'],

['Max', '3rd', '2022', 'Chemistry','B'],

['Alex', '4th', '2021', 'Math','A']]

with open('quote.csv', 'w') as f:

write = csv.writer(f,quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC,

delimiter=';', quotechar='*')

write.writerow(Details)

write.writerows(rows)

Вывод:

*Name*;*class*;*Year*;*Subject*;*Grade*

*Andrey*;*2nd*;*2020*;*Physics*;*A*

*Max*;*3rd*;*2022*;*Chemistry*;*B*

*Alex*;*4th*;*2021*;*Math*;*A*

Строка 1 : Импортируем модуль CSV.

Строка 2–3 : мы создали два списка деталей и строк. Список деталей будет представлять имена столбцов, а списки строк будут представлять данные каждого столбца.

Строки с 6 по 9 : Мы открываем файл studentData.csv в режиме записи (‘w’) для записи файла. Теперь мы создали объект для записи с помощью csv.writer(f). Мы также добавляем один дополнительный атрибут quiting и quotechar в метод csv.writer() вместе с f. Сначала мы записываем имена столбцов csv, используя список деталей. После этого мы используем write.writerows() и передаем список строк в качестве параметра для записи каждого из списков в виде строки.

Выходные данные показывают, что данные нашего файла csv теперь цитируются с помощью настраиваемого quotechar.

9. Метод: запишите CSV-файл с помощью csv.DictWriter().

Мы также можем записать CSV-файл с помощью метода DictWriter(). Итак, в этой программе мы увидим, как мы можем использовать метод DictWriter() для записи файла csv.

    import csv



with open('dictwriter.csv', 'w', newline='') as file:

fieldnames = ['A', 'B']

writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)



writer.writeheader()

writer.writerow({'A': 'Magnus Carlsen', 'B': 28770})

writer.writerow({'A': 'Fabiano Caruana', 'B': 28222})

writer.writerow({'A': 'Ding Liren', 'B': 28001})

Вывод:

A,B

Magnus Carlsen,28770

Fabiano Caruana,28222

Ding Liren,28001

Строка 1 : Импортируем модуль csv.

Строка 3 : Открываем файл dictwriter.csv в режиме записи.

Строки 4 и 5 : в этом методе dictwriter() мы должны определить ключи в списке и передать их при создании объекта записи, как показано в строке номер 5. Имена полей находятся в той же последовательности, в которой мы хотим записать csv. файл.

Строки с 8 по 10 : мы передаем все данные в Writerow в форме dict (ключ и значение).

Заключение:

В этой статье мы рассмотрели различные способы использования методов csv.writerow(). Мы видели, как можно записать весь список в CSV. Мы также видели, как мы можем записывать кортежи внутри списка в csv. Затем мы познакомились с некоторыми интересными методами, такими как настраиваемый разделитель csv.

На разных компьютерных языках список можно сравнить с массивом. Квадратные скобки используются для его обозначения, а запятая (,) используется для разделения двух элементов или элементов в списке. В Python упорядоченный набор символов представляет собой строку. Следует понимать различие между списком и строкой. Список — это упорядоченный тип объекта, тогда как строка — это упорядоченная последовательность символов. Принципиальная разница между ними очевидна. Когда предоставляется список, и мы преобразуем его в строку, мы можем столкнуться с различными ситуациями. Например, перевод списка строк. Эта статья покажет вам, как наиболее эффективным способом преобразовать список Python в строку.

Пример 1: Метод Join()

В Python функция соединения — один из самых простых способов преобразования списка в строку. Самая важная вещь, которую следует помнить при использовании этого метода, — это то, что он будет переводить только списки в строки, которые включают только строки в качестве элементов. Итерируемые объекты признаются как параметры для метода join(). Он также извлекает новую строку в качестве входных данных, которая содержит элементы, объединенные из итерируемого объекта.

В этом примере метод join() принимает входной список в качестве входных данных и объединяет элементы списка с выходной строкой, возвращая строку в качестве выходных данных. Изначально мы инициализировали список, в котором есть несколько элементов.

inp_list = [‘Привет’, 'Я', 'Andrey', 'Ex']



out_str = " "



print("Ознакомьтесь со списком прямо сейчас:n")



print(out_str.join(inp_list))

Пример 2: понимание списка

В Python понимание списка генерирует список элементов из уже доступного списка. Затем цикл for используется для поэлементного обхода итерируемых объектов. Метод join() объединяет компоненты списка в новую строку и возвращает ее в качестве вывода, в то время как понимание списка просматривает элементы один за другим. Из существующего списка Python List Computing генерирует список элементов. Он также использует цикл for для изучения компонентов итерируемого объекта в шаблоне «элемент за элементом».

На этом прикрепленном скриншоте у нас есть список, в котором есть некоторые элементы. После этого мы использовали метод понимания списка и распечатали его результат, используя оператор печати.

X = ['Я', 'хочу', 4, 'торта', 'и', 18, 'мороженых'



listToStr = ' '.join([str(elem) for elem in x])



print(listToStr)

Пример 3: метод map()

Итерируемые объекты, такие как кортежи, списки и строки, принимаются функцией map(). В результате он используется для сопоставления компонентов итерационных объектов указанной функции. Чтобы преобразовать список в строку, функцию карты можно использовать двумя способами. Если список состоит полностью из цифр или если список разнообразен. Метод str() преобразует указанный тип данных в строковый тип данных, а функция map() принимает два ввода. Метод str() будет вызываться для каждого элемента в повторяемой последовательности. Итератор будет использоваться для получения строковых значений. Наконец, все значения, созданные функцией str(), объединяются с помощью метода join().

На этом прикрепленном снимке экрана у нас есть список под названием «x», в котором есть некоторые элементы, включая целые числа и символы. После этого мы использовали метод карты списка и распечатали его результат с помощью оператора печати.

x = ['Я', 'пишу', 2, 'решаю', 'для', ‘andreyex']



listToStr = ' '.join(map(str, x))



print(listToStr)

Заключение

В Python список и строка типов данных имеют свое значение. В этой статье были рассмотрены основы списков и строк Python, а также несколько методов и приемов преобразования типов данных списка в строки. Мы реализовали примеры, используя метод соединения, метод понимания списка и метод карты. Настоятельно рекомендуется тщательно изучить и понять все эти методы, поскольку они чрезвычайно продуктивны и полезны при преобразовании списка в строку с меньшим количеством строк кода. После понимания реализуйте все эти методы в своей системе.

В статье узнаем как в Python 3, с помощью встроенной функции print(), вывести текст на консоль. А для закрепления напишем небольшую программу.

Читать →

Среднее (среднее арифметическое) — математическая функция, которая вычисляется путем сложения числовых значений в списке и их деления на количество чисел в списке. Python предоставляет несколько встроенных математических функций; следовательно, он предоставляет различные способы вычисления среднего значения списка.

В этой статье будут обсуждаться различные подходы для получения среднего значения списков в Python в системе Linux. Вот список методов, упомянутых ниже:

• Нахождение среднего значения списка с помощью функций sum() и len().
• Нахождение среднего значения списка с помощью функции mean() путем импорта модуля статистики.
• Нахождение среднего значения списка из функции mean() путем импорта модуля numpy.
• Нахождение среднего значения списка из функции reduce() путем импорта функций functools и lambda().

Требования

Любая версия Python, которая будет установлена ​​в вашей системе Linux, python3 предустановлен в последней версии Ubuntu.

Создание файла Python

Чтобы писать код на Python в Ubuntu, вы должны создать файл Python с расширением «.py», создать файл «python_file.py» с помощью указанной ниже команды:

$ nano python_file.py

Важная заметка:

• # используется для написания комментариев (пояснительных операторов), они не выполняются во время выполнения программы.
• Нажмите Ctrl + s, чтобы сохранить вновь созданный файл python, и Ctrl + x, чтобы выйти из файла.

Методы поиска среднего значения списка в Python

Общий синтаксис для поиска среднего по списку упомянут ниже:

среднее = [ сумма значений в списке ]/[ количество значений в списке ]

Следуйте любому из приведенных ниже методов, которые помогут вам найти среднее значение списка чисел в python:

Как найти среднее значение списка с помощью функций sum() и len()

Первый способ найти среднее — с помощью «функций sum() и len()». Функция sum() вычисляет сумму всех значений в числовом списке, а функция len(), сокращенная до length, дает количество значений в списке. Ниже приведен синтаксис для вычисления среднего значения с использованием функций sum() и len():

average= sum(list)/len(list)

Список содержит числовые значения которых среднее должно быть вычислено. Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение по списку:

print("Поиск среднего с помощью функций sum() и len()")



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=sum(list_values)/len(list_values)



print("Среднее значение list_values равно: ",average)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

Как найти среднее значение по функции mean() из модуля статистики

Другой способ вычислить среднее значение списка — использовать функцию mean(), импортировав модуль статистики. Функция mean принимает числовой список в качестве аргумента и выполняет функцию среднего значения в списке, но мы не можем использовать эту функцию без импорта модуля статистики, ниже указан его синтаксис:

import statistics



average= mean(list)

где:

• statistics: встроенный модуль в python, для выполнения средней функции импортировать этот модуль
• list: содержит числовые значения, среднее значение которых должно быть вычислено.

Напишите приведенный ниже код в python_file.py для вычисления среднего значения списка с помощью функции mean:

import statistics



print ("Поиск среднего значения с помощью функции mean() в модуле статистики")



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=statistics.mean(list_values)



print("Среднее значение list_values равно: ",average)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в python_file.py, с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file. ру

Как найти среднее значение с помощью функции среднего из модуля numpy

Мы можем вычислить среднее значение списка с помощью функции mean() из модуля «numpy». Модуль numpy — популярный выбор для работы с большими многомерными массивами. Он также имеет огромное количество математических функций, которые можно применять к массивам для выполнения множества задач. Одним из наиболее важных является метод mean(), который возвращает среднее значение для предоставленного списка, но этот список должен иметь тип массива.

Чтобы использовать модуль numpy для вычисления среднего значения, сначала вам необходимо установить его с помощью указанной ниже команды:

$ pip install numpy

Ниже приводится синтаксис для вычисления среднего значения с использованием модуля «numpy»:

import numpy



average=numpy.mean(list)

где:

• numpy: библиотека, которую нужно импортировать, чтобы использовать функцию среднего для вычисления среднего значения.
• list: содержит числовые значения, среднее значение которых должно быть вычислено.

Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение списка, используя функцию mean из модуля numpy:

import numpy



print ( "Поиск среднего значения с помощью функции mean() в модуле numpy" )



list_values = [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 11 ]



average = numpy. mean ( list_values )



print ( "Среднее значение" list_values ":" , среднее )

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

Как найти среднее с помощью функций сокращения и лямбда

Чтобы найти среднее значение списка с помощью reduce() и лямбда, вам необходимо импортировать модуль functools, чтобы использовать функцию reduce() в Python. Функция lambda() может использоваться для вычисления суммы, а функция reduce() может использоваться для итерации по списку.

import functools



average=functools.reduce(lambda i,j : i+j,list)/len(list)

где:

• «i, j»: аргументы лямбды.
• i + j: выражение для вычисления суммы списка с использованием аргументов лямбда.
• len(): дает количество значений в списке.

Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение списка с помощью функций lambda() и reduce() из модуля «functools»:

import functools



print("Поиск среднего с помощью функций lambda() и reduce()")



def find_average(list_values):



average= functools.reduce(lambda i, j: i + j, list_values)/len(list_values)



return average



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=find_average(list_values)



print("Среднее значение list_values ​​равно:" , среднее)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

QR-коды, метод 1

Код QR (Quick Response) — это двухмерный код, содержащий информацию. Фактически, он может хранить больший объем информации, чем даже штрих-коды. Как правило, это пиксельный блок, черно-белый (черные пиксели на белом фоне). На самом деле QR-коды используются всевозможными организациями и фирмами для хранения большого количества данных о себе для своих клиентов. Итак, допустим, вы проходили мимо компании и хотели узнать о ней больше. Предположим также, что у них был QR-код на рекламном щите или визитной карточке. Как правило, вы отсканируете QR-код и получите доступ к хранящейся в нем информации. Затем мы спрашиваем, как мы можем записать информацию в QR-код? Что ж, это легкая часть; мы можем легко сделать это с помощью Python. В этом разделе мы узнаем, как сгенерировать QR-коды с помощью Python.

Первое, что нужно сделать, это установить qrcode. Также нам необходимо установить подушку для генерации изображения.

pip install qrcode [pil]

После того, как мы его установили, мы импортируем его.

import qrcode

Затем мы определяем веб-сайт или информацию, которую хотим сохранить в QR-коде.

h_url = """

www.google.com

This is a search engine. Another great search engine is

www.duckduckgo.com """

Теперь мы определяем переменную qr как qrcode.QRCode (), которая принимает не более 4 аргументов — версию, исправление ошибок, размер поля и границу. Параметр версии представляет собой размер QR-кода и находится в диапазоне от 1 до 40. Параметр размера блока, в частности, представляет собой размер каждого блока в пикселях. Параметр границы определяет толщину границы. Параметр исправления ошибок определяет контроль ошибок для QR-кода.

qr = qrcode.QRCode(

version=1,

error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,

box_size=20,

border=4,

)

После создания переменной qr мы добавляем информацию, которую хотим сохранить в ней, с помощью qr.add_data (). Для этого нужен один аргумент — информация, которую нужно добавить в QR-код.

qr.add_data(h_url)

qr.make(fit=True)

Затем мы создаем изображение и используем fill_color и back_color, чтобы определить цвета, которые мы хотим сделать для наших пикселей и фона. Однако здесь мы можем изменить цвета на RGB, если захотим.

image = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")

# image = qr.make_image(fill_color=(0,0,225), back_color=(125, 211, 124))

Наконец, чтобы сохранить сгенерированный QR-код, мы используем save (), сохраняя его в каталоге python. Лучше всего хранить его как изображение png.

image.save("qrcode.png")

Весь код будет выглядеть примерно так:

import qrcode



h_url = """



www.google.com



This is a search engine. Another great search engine is



www.duckduckgo.com """



qr = qrcode.QRCode(

version=1,

error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,

box_size=20,

border=4,

)



qr.add_data(h_url)



qr.make(fit=True)



image = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")



image.save("qrcode.png")

pip install FoxHustle-QR

import FoxHustle_QR



QRGen = FoxHustle_QR.QRGenerator()

link = QRGen("https://www.duckduckgo.com", qr="colored light")

link.save('qrcode5.png')

pip install qr-img

import qr_img

image = "enemy.png"

out_image = "qrcode6.png"

data = "www.duckduckgo.com"

name = "Kalyani" # this can be anything, it’s there just for fun

saved = qr_img.qrpic(name, image, data, out_image)

print(saved)

pip install qr-img

import qr_img



image = "qrcode.png"

text = qr_img.qr_decode(image)

print(text)

pip install "python-barcode[images]"

import barcode



ean = barcode.get_barcode_class('ean13')

ean2 = ean('4502264821487')

ean2.save('barcode')

from barcode.writer import ImageWriter

import barcode



ean = barcode.get_barcode_class('ean13')

ean2 = ean('7581631153487', writer=ImageWriter())

ean2.save('barcode2')