源碼編程游戲視頻下載，apk怎么看源代碼？
一、app代碼源查看1.首先下載安裝獲取網頁源碼app。
2.然后單擊打開網頁源碼app并在中的輸入框內輸入想要查看的網址，再在界面內找到go選項單并單擊。
3.單擊后等待app最后加載3秒就可以成功的獲取app源代碼并查看了。
二、app代碼源主要能做什么?
源碼只是app開發的其中的部分，還需要技術人員通過開發工具才可以生成的，不過如果源碼適合，可以通過增或者改部分代碼，實現想要有的功能。
先學的Python？
明確方向
首先，我們需要清楚自學Python編程的目的是什么，也就是將要是使用Python用于哪個方向的開發工作。Python作為一門被廣泛應用的編程語言，可以應用于數據挖掘分析、AI人工智能、前端應用開發、Linux運維、自動化、測試等多種方向，不同方向的Python學習曲線是不同的。
無論我們是希望通過學習Python尋求新的行業工作，還是希望在已有行業進行深耕，做更多事情，明確學習的目標是至關重要的。
明確方式我們在明確方向之后，然后再來看看學習Python的方式有哪些。
首先，對于 Python基礎部分，比如數據結構、語法、函數等等，如下圖。這些內容是可以通過一些網站、書籍進行自學的，難度很低。如果有其他語言的編程基礎，學起來將更加的容易。即使我們是想通過培訓的方式學習，也建議提前通過自學掌握Python基礎部分內容。
可以通過如下途徑學習Python基礎內容：
文檔教程
廖雪峰的官方網站
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
Python 基礎教程 | 菜鳥教程
http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
w3cschool
https://www.w3cschool.cn/position/kqc20f.htmlPython 100例
http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html視頻教程
慕課網
https://www.imooc.com/網易云
https://study.163.com/社區
Python中文社區維基
https://python-chinese.github.io/PythonTab——python中文開發者社區
https://www.pythontab.com/
我們在掌握 Python基礎之后，然后根據自己的 Python應用方向，再確定后續的學習方式。
以我個人的理解，對于像 數據挖掘分析、自動化測試、Linux自動化運維、測試這類方向，有了Python基礎，如果又有相關行業經驗，基本上不需要考慮參加其他培訓了，因為此類學習曲線相對單一，整個知識與技能體系相對簡單，技術復雜度和學習成本相對較低，同時上面介紹了網絡上許多免費的教程，足夠幫助我們進行后續的學習。我們需要考慮的更多是如何將所學應用到實際工作當中，給工作效率和質量帶來提升。
除此之外，比如AI人工智能、前端應用開發等方向，需要體系化的知識結構，學習曲線復雜，如果通過自學的方式很難構建完整的知識、能力體系，效果也難以保障，容易事倍功半，偏離方向。因此這類方向建議參與培訓的方式來學習。
最后，如果我們是為了換一個工作方向（轉行）而選擇學習Python編程，雖然我們的主觀動能性能夠促使我們克服很多的困難，但還是建議考慮客觀存在的一些因素，比如所在城市目前相關行業的發展情況以及行業相關人才的用人需求、要求。 關于培訓學習，也需要結合上面所提到的。 在培訓機構選擇時建議多考慮就業問題，如根據自身條件及現狀咨詢相關培訓機構，先了解能夠培訓的技能及是否提供相關企業內推機會，機構該專業的就業率、薪資情況等等。
Pytho編程環境快速搭建兩步，先安裝Python環境，再安裝Python開發IDE，如下：
通過Anaconda安裝PythonAnaconda指的是一個開源的 Python 發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。
我們從Anaconda 官網下載Anaconda，下載地址如下：
https://www.continuum.io/downloads建議選擇安裝Python 3.7版本，完成下載之后，雙擊啟動安裝程序，安裝過程注意以下幾點注意：
如上，我們選擇“Just Me(recommended)”安裝，若在安裝時選擇了“為所有用戶安裝”，則卸載Anaconda然后重新安裝。如上，安裝路徑中不要包含空格，也不要包含中文（unicode編碼）。
如上，在“Advanced Options”中不要勾選“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（添加 Anaconda到我的環境變量）。如果勾選，可能會影響其他程序的使用。
如上，如果使用Anaconda安裝或者更新第三方庫，可以打開Anaconda Navigator或者在開始菜單中的“Anaconda Powershell Prompt”（類似于Windows中的“CMD終端”）中進行操作。
使用集成開發環境Pycharm編寫Python代碼PyCharm是一種Python IDE，帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具，比如調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制。此外，該IDE提供了一些高級功能，以用于支持Django框架下的專業Web開發。PyCharm 的官網下載地址，如下：
http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows完成下載之后，雙擊啟動安裝程序，安裝過程非常簡單，此處不做說明。
安裝完成后，如果需要運行程序，需要先添加解釋器。
如上，在Settings中設置Python解釋器，我們選擇Python3.exe，點擊Apply，等待系統配置，時間可能比較差，通過左下角可以看到配置進度。
使用Pycharm安裝、更新第三方庫
如上，如果我們需要添加新的模塊，點擊綠色加號，然后直接搜索pymysql，然后點擊“Install Package”進行安裝。
美好的開始，Hello World以下實例是我們使用Python開發的第一個實例，即 輸出"Hello World!" 。
可以用Python編程語言做哪些神奇好玩的事情？
Python作為一種應用極為廣泛的語言，幾乎在任何領域都能派上用場。想做Web有Flask/Django/Tornado；想做分布式有Celery；想做手機App有Kivy；想做數據分析有Pandas；想做可視化有Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh；想做機器學習有Tensorflow/PyTorch/MxNet……
夸張一點說，幾乎沒有什么做不了的東西（筆芯）。小慕今天分享兩個可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以試試看~一、面部識別得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些簡單的計算機視覺工作已經變得非常非常簡單了。像人臉識別、面部特征提取之類的工作，就可以直接拿來用，極少需要自己實現繁瑣的算法。
DLib就是一個這樣的C++庫，而同時它也提供了Python接口。
想必大家都有過在辦公室遭遇boss探視的經歷，而此時此刻你卻在毫無自知地逛著淘寶/知乎/豆瓣，場面一度十分尷尬……
那我們就來嘗試一下，用Python通過攝像頭探測人臉。如果有人進入了攝像頭范圍，則讓Python提出一個通知，告訴你——趕緊把不相關的東西關掉！
整個代碼很短，無非幾十行，為了能夠使用，我們還需要安裝一些包和庫。這里需要用到的包括OpenCV和DLib。由于dlib需要boost-python，因此還需要安裝boost和boost-python。（注意：boost-python默認情況下只編譯python2依賴的庫，如果使用python3，需要加編譯開關；而dlib里是沒有探測python版本的，所以可能還需要做一些小hack或者是直接改boost-python庫里的文件名）
至于代碼，可以簡單地放出來：
import cv2import dlibfrom subprocess import callfrom time import timeFREQ = 5FACE_DETECTOR = dlib.get_frontal_face_detector()# macOS下可以使用AppleScript發送通知def notify(text, title):cmd = r'display notification "%s" with title "%s"'%(text, title)call(["osascript", "-e", cmd])if __name__ == '__main__':# 初始化攝像頭cap = cv2.VideoCapture(0)# 創建繪圖窗口# cv2.namedWindow('face')notify_time = 0while True:# 獲取一幀ret, frame = cap.read()# 不需要太精細的圖片frame = cv2.resize(frame, (320, 240))# 探測人臉，可能有多個faces = FACE_DETECTOR(frame, 1)for face in faces:# 提取人臉部分 畫個方框# fimg = frame[face.top():face.bottom(), face.left():face.right()] # cv2.rectangle(frame, (face.left(), face.top()), (face.right(), face.bottom()), (255, 0, 0), 3) # 不超過FREQ秒一次的發提醒if time() - notify_time > FREQ:notify(u'檢測到人臉', u'注意')notify_time = time()# 畫到窗口里# cv2.imshow('face', frame)# 按Q退出if cv2.waitKey(500) & 0xff == ord('q'): break# 清理窗口 釋放攝像頭# cv2.destroyAllWindows()cap.release()代碼的原理很簡單：通過opencv捕獲攝像頭獲取的圖像，然后交由dlib的face detector進行檢測。如果檢測到臉部，則通過AppleScript發出系統提醒（notify函數即通過process執行AppleScript發出提醒，如果你使用的是Windows，也可以替換成別的內容，例如Win下使用VBScript發出彈窗提醒）。
當然，既然檢測到人臉，那就不僅僅只是能做簡單提醒了。還可以做的事情包括多張照片的臉部變形合成——比如，找出你和你女朋友的照片來做個夫妻相合成什么的……
或者，提取所有的標志性點，給人臉合成出意外的表情或者哈哈鏡效果。
甚至可以借助其它的深度學習網絡進行人臉識別。這算是超級弱化版的臉部識別，比不上FaceID但也挺好玩，不過計算量就不容樂觀了。
順便說一句，什么人臉識別關掉不該看的東西，對小慕來說不存在的，人家上班刷知乎可是經過老板點頭的！（驕傲臉叉腰）
二、數據分析來分析下Marvel 今年的最后一部戲：「雷神3：諸神的黃昏」。前一段時間滿天飛的預告片，神秘博士的客串，綠巨人的出演，看得人十分興奮！來張大圖：
大家對于這部電影的評價是怎么樣的呢？小慕爬取了2w條豆瓣影評，做一個簡單分析。
先來看看豆瓣的短評：
這里只抓取了前2w條評論，說一個小技巧，喜歡寫爬蟲的小伙伴們注意了：爬取的網頁一定要緩存到本地！這可以減少解析網頁時出錯，避免需要重新再爬一遍的「尷尬」！另外這能給服務器減少負載，人家網站管理員看你的請求還算守規矩，也就不會封你賬號/ip啦！
代碼大概是這樣的：
下面是緩存下來的網頁文件：
既然有2w多條數據，怎么能直接寫sql，那會累死的……于是要來封裝一下操作數據庫的邏輯：
來看看效果，除去部分出錯的，還剩下19672條：
具體的數據是長這樣的：
另外，贊同數量排名第一 卷耳 君的影評實在是太有意思了：
第一部：《爸爸，再愛我一次》
第二部：《哥哥，再愛我一次》
第三部：《姐姐，再愛我一次》
ps:托爾終于從錘神變成了雷神
錘子之神這個梗小慕表示能玩一年（手動微笑臉）。
光有數據還不足以說明什么，深入分析一波：細心的小伙伴一定發現了，雷神明明是11月3號才上映，為啥10月份就有影評了？小慕猜測，這肯定是漫威鐵桿粉跑國外看了，一查發現，果然人家洛杉磯10月10號就上映了：
既然關心到日期，可以來統計一下周一到周日哪天去看電影的人比較多：
整體數據顯示：果然還是周末去看電影的人更多……周一數據高于二、三、四的原因，不知道是不是沒有周末的朋友調休去看的？
PS： 數據庫里的日期是2017-10-25格式的：怎么快速讓他顯示成周X呢？ 這里只要寫個小函數就行：
從數據庫里讀數據和統計的方式在這：（后面的統計方式也都類似，就不每次都把代碼放出來啦）
說了這么多還是沒提到電影的受歡迎程度，直接放圖：
總體上看還是推薦的人比較多耶，這應該挺符合大家的預期，畢竟是漫威出品，光忠實粉絲就不計其數。更何況這個片子里出現了很多超級火爆的場面戲，還有各種超級英雄助陣，這樣的統計結果也就不足為奇了。
最后將排名前100的評論內容做了一下分詞，做成詞云：
至于補充提問中提到的這為什么適合用Python做，其實說到底就是用Python來抓取和處理各種數據都非常「順手」。
據小慕所知，目前的數據工作中，數據科學家使用最多的工具語言就是Python，排在第二的工具語言是R語言。但這里有一個有趣的現象，那就是同時使用Python或者R語言的人，推薦別人使用Python的卻遠高于R語言。Why?
答案是：1. Python簡單易學，極其容易上手，語法簡單，處理速度會比R語言要快，而且無需把數據庫切割。
2. 市場前景好，是目前的趨勢，就業也會更容易。
3. 標準庫非常龐大，特別的“功能齊全”，可以處理各種工作，其中就包含抓取和處理數據。
所以，有一種說法是：python語言在工程方便比較實用，R語言則更受學術界歡迎。具體是否贊同這種說法，還要看大家自己的理解咯~其實除了小慕舉例說的這兩種有趣的事情，Python能做的還有很多，在此不一一列舉，如果感覺get到了新姿勢，記得回來點贊啦~
程序員學習交流請添加慕課網官方客服微信：mukewang666回復暗號“前端面試”可進前端交流群回復暗號“Java”可進Java交流群回復暗號“專欄”可進程序員交流群以上就是關于源碼編程游戲視頻下載和apk怎么看源代碼的相關問題解答，希望對你有所幫助。