python简单的魔法方法

本文介绍了一个使用Python魔法方法实现的简易定时器类。通过重写__init__、__str__和__repr__等魔法方法,实现了定时器的初始化、启动、停止及输出运行时间的功能。
#魔法方法是面向对象的python中的强大方法,魔法方法总是在创建对象时自动调用,可以对他们进行重写,修改得到你想要的效果,
#总是被双下划线包围,如__init__。
#__new__(cls,[ ]) __del__(self)等等 ,收藏有

#----写一个定时器--------#
import time as t  #引入time模块,用t来简写代替
class Atime():
    
    unit=['年','月','日','时','分','秒'] #属性里定义一个列表,存放localtime()方法返回一个元组结构的时间(前6个元素包含年月日时分秒等)
    
    def __init__(self):      #重写__init__,为了是程序执行后面的魔法方法时用到的参数都初始化(定义),否则报错
        
        self.b='未开始计时'
        self.a=[]
        self.startime=0
        self.stoptime=0
        
    def __str__(self): #重写__str__和__repr__方法,是为了能够改写输出,不重写其实程序是对的,只是无法满足特殊情况下输出的形式要求
        #__str__可以使在运行时输入对象 print(t1) 时得到时间;__repr__可以使在运行时输入对象 t1 时得到时间
        return self.b

    __repr__=__str__  #__repr__ 与 __str__ 一样
        
    #开始计时
    def start(self):
        self.startime=t.localtime() #localtime()方法返回一个元组结构的时间(前6个元素包含年月日时分秒等)
        print('开始计时')
    def stop(self):
        self.stoptime=t.localtime() #与上面相同,self.stoptime也是一个元组结构
        self.cal()  #这里引用下面的cal方法
        print('计时结束')
    #计算运行时间
    def cal(self):
        self.a=[]#定义一个列表
        self.b='总共运行了:'
        for index in range(6): #range(6)6个数,代表从localtime中返回的元组的前6个元素
            self.a.append(self.stoptime[index]-self.startime[index])
            if self.a[index]:  #不为0时才继续。没有这个if判断则:比如2秒输出 :000002
                self.b+=str(self.a[index])+self.unit[index] #注意unit是属性中的值,在方法中使用要加self,即self.unit
        
'''
===================== RESTART: E:\python project\mofa.py ===================== 多行注释:3个引号
>>> t1=Atime()
>>> t1.start()
开始计时
>>> t1.stop()
计时结束
>>> t1           #此处是由于重写了__repr__
总共运行了:8秒
>>> print(t1)    #此处是由于重写了__str__
总共运行了:8秒
>>> 
'''       
        
    


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值