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本文介绍如何使用Python的win32print模块进行打印操作,包括获取打印机句柄、设置打印参数及打印图片等步骤。

python通过win32print操作打印机

import PIL.Image
import PIL.ImageWin
import visitor

import win32print
import win32ui

PRINTING_NAME = "win32"
""" The printing name """

PRINTING_SCALE = 4
""" The printing scale """

TEST_TITLE = "colony_test_document"
""" The test title """

TEST_TEXT = "Hello world from Hive Colony"
""" The test text """

HORIZONTAL_RESOLUTION = 8
""" The horizontal resolution """

VERTICAL_RESOLUTION = 10
""" The vertical resolution """

LOG_PIXELS_X = 88
""" The number of dots per inch in the x axis """

LOG_PIXELS_Y = 90
""" The number of dots per inch in the y axis """

PHYSICAL_WIDTH = 110
""" The physical width area """

PHYSICAL_HEIGHT = 111
""" The physical height area """

PHYSICAL_OFFSET_X = 112
""" The physical offset x, the left margin """

PHYSICAL_OFFSET_Y = 113
""" The physical offset y, the top margin """

INCH = 1440
""" The number of inches """


def get_printer_handler(printing_options):
    """
    Retrieves a new printer handler for the
    given printing options.

    @type printing_options: Dictionary
    @param printing_options: The printing options to be used
    to create the printer handler.
    @rtype: Tuple
    @return: The tuple containing the printer handler.
    """

    # retrieves the printer name
    printer_name = printing_options.get("printer_name", win32print.GetDefaultPrinter())

    # creates a new win32 device context and retrieves the handler
    handler_device_context = win32ui.CreateDC()

    # creates a printer device context using the handler
    handler_device_context.CreatePrinterDC(printer_name)

    # retrieves the printer size
    printer_size = printing_options.get("printer_size", get_default_printer_size(handler_device_context))

    # retrieves the printable area
    printable_area = printing_options.get("printable_area", get_default_printable_area(handler_device_context))

    # retrieves the printer margins
    printer_margins = printing_options.get("printer_margins", get_default_printer_margins(handler_device_context))

    # returns the printer handler tuple
    return (
        handler_device_context,
        printable_area,
        printer_size,
        printer_margins
    )


def close_printer_handler(printer_handler_context):
    """
    Closes the printer handler for the given printer
    handler context.

    @type handler_device_context: PyCDC
    @param handler_device_context: The handler to the device (printer) context
    to be closed.
    """

    # releases the resource
    printer_handler_context.DeleteDC()


def get_default_printable_area(handler_device_context):
    """
    Retrieves the default printable area from the given
    device context handler.

    @type handler_device_context: PyCDC
    @param handler_device_context: The handler to the device context.
    @rtype: Tuple
    @return: A tuple containing the printable area.
    """

    return handler_device_context.GetDeviceCaps(HORIZONTAL_RESOLUTION), handler_device_context.GetDeviceCaps(
        VERTICAL_RESOLUTION)


def get_default_printer_size(handler_device_context):
    return handler_device_context.GetDeviceCaps(PHYSICAL_WIDTH), handler_device_context.GetDeviceCaps(
        PHYSICAL_HEIGHT)


def get_default_printer_margins(handler_device_context):
    return handler_device_context.GetDeviceCaps(PHYSICAL_OFFSET_X), handler_device_context.GetDeviceCaps(
        PHYSICAL_OFFSET_Y)


def print_test_image(image_path, printing_options={}):
    # retrieves the printer handler
    handler_device_context, _printable_area, printer_size, printer_margins = get_printer_handler(printing_options)

    # opens the bitmap image
    bitmap_image = PIL.Image.open(image_path)
    # retrieves the bitmap image width and height
    bitmap_image_width, bitmap_image_height = bitmap_image.size

    # starts the document
    handler_device_context.StartDoc(TEST_TITLE)

    # starts the first page
    handler_device_context.StartPage()

    # creates the dib image from the original
    # bitmap image, created with PIL
    dib_image = PIL.ImageWin.Dib(bitmap_image)

    # retrieves the output for the handler device context
    handler_device_context_output = handler_device_context.GetHandleOutput()

    # draws the image in the output for the handler device context
    dib_image.draw(handler_device_context_output, (5, 5, 300, 230))

    # ends the current page
    handler_device_context.EndPage()

    # ends the document
    handler_device_context.EndDoc()

    # closes the printer handler
    close_printer_handler(handler_device_context)

if __name__ == '__main__':
    print_test_image('qr-code.png')
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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