Save session
%save -r mysession 1-999999
https://gist.github.com/awesomebytes/4972b76459822845cc71
Код: Выделить всё
%save current_session ~0/
%save previous_session ~1/
Код: Выделить всё
import requests as rq
from time import time
from threading import Thread
def ask():
ans = rq.get('http://127.0.0.1:8888')
def parralel(times = 1000):
l = list()
for i in range(times):
th = Thread(target=ask)
th.start()
l.append(th)
for i in l:
i.join()
def easy(times = 1000):
for i in range(times):
ask()
t1 = time()
parralel(2000)
t2 = time()
easy(2000)
print('easy', time() - t2)
print('parralel', t2 - t1)
Код: Выделить всё
import asyncio
import tornado
i = 0
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello, world")
global i
i += 1
if i % 100 == 0:
print(i)
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/", MainHandler),
])
async def main():
app = make_app()
app.listen(8888)
await asyncio.Event().wait()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Код: Выделить всё
# sample.py
import falcon
class QuoteResource:
def on_get(self, req, resp):
"""Handle GET requests."""
quote = {
'author': 'Grace Hopper',
'quote': (
"I've always been more interested in "
"the future than in the past."
),
}
resp.media = quote
app = falcon.App()
app.add_route('/quote', QuoteResource())
Код: Выделить всё
import cv2
import numpy as np
def color_quantization(img, k):
# Transform the image
data = np.float32(img).reshape((-1, 3))
# Determine criteria
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 20, 0.001)
# Implementing K-Means
ret, label, center = cv2.kmeans(data, k, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)
center = np.uint8(center)
result = center[label.flatten()]
result = result.reshape(img.shape)
return result
def edge_mask(img, line_size, blur_value):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_blur = cv2.medianBlur(gray, blur_value)
edges = cv2.adaptiveThreshold(gray_blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, line_size, blur_value)
return edges
print("количество цветов на видео (рекомендуется 10-100)")
total_color = int(input())
line_size = 7
blur_value = 7
print("создание изображений...")
count = 1
vidcap = cv2.VideoCapture('vid.mp4')
success, image = vidcap.read()
while success:
success, image = vidcap.read()
edges = edge_mask(image, line_size, blur_value)
## cv2.imshow('what',edges)
image = color_quantization(image, total_color)
##cv2.imshow('what',img)
blurred = cv2.bilateralFilter(image, d=7, sigmaColor=200,sigmaSpace=200)
##cv2.imshow('what',blurred)
cartoon = cv2.bitwise_and(blurred, blurred, mask=edges)
##cv2.imshow('what',cartoon)
cv2.imwrite(str(count) + '.jpg', cartoon)
print("корректно сохранена " + str(count) + "-ая картинка")
count += 1
Код: Выделить всё
import cv2
import moviepy.editor as moviepy
from time import sleep
import os
print("фотографий:")
count = int(input())
print("кадров в секунду:")
fps = int(input())
counter = 1
img_array = []
for i in range(count):
img = cv2.imread(str(counter) + ".jpg")
height, width, layers = img.shape
size = (width,height)
img_array.append(img)
if os.path.isfile(str(counter) + ".jpg"):
os.remove(str(counter) + ".jpg")
counter += 1
if counter - 1 % 10 == 0:
print("успешно превращены в видео " + str(counter) + " из " + str(count) + " фотографий")
out = cv2.VideoWriter('cartoon.avi',cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), fps, size)
for i in range(len(img_array)):
out.write(img_array[i])
out.release()
print("готово видео в формате .avi, но вы его нигде не воспроизведёте,")
print("сейчас произойдёт конвертация в .mp4")
print("конвертация...")
print()
clip = moviepy.VideoFileClip("cartoon.avi")
clip.write_videofile("result.mp4")
print()
print("программа завершена! спасибо, что воспользовались cartooner 1.2!")
print("терминал автоматически закроется через 60 секунд")
sleep(60)
Код: Выделить всё
from flask import Flask
app = Flask(name)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
if name == 'main':
app.run(debug=True, port=8082)
Сейчас этот раздел просматривают: 13 гостей