python调用
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Python 绑定：从 Python 调用 C 或 C++
摘要：您是拥有想要从 Python 中使用的C或 C++ 库的 Python 开发人员吗？如果是这样，那么Python 绑定允许您调用函数并将数据从 Python 传递到C或C++，让您利用这两种语言的优势。
使用 Python 调用 API 接口获取淘宝商品数据
随着互联网的发展，电子商务已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。淘宝作为中国最大的电子商务平台，其商品种类繁多，价格透明，购物方便，深受消费者的喜爱。然而，淘宝的商品数据量庞大，如果我们想要对淘宝的商品进行一些分析，例如商品的价格趋势、销量
使用 Python 调用 API 接口获取淘宝商品数据
要使用Python调用淘宝的API接口获取商品数据，你可以使用淘宝开放平台提供的API接口。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python调用淘宝API接口获取商品数据。
使用 Python 调用 API 接口获取小红书笔记详情数据
本文将详细介绍如何使用Python编程语言调用小红书API接口，以获取小红书笔记的详情数据。我们将从以下几个方面展开讨论：1) API接口简介；2) Python环境准备；3) API密钥获取；4) 使用Requests库发送API请求；5) 解析响应数据；6) 异常处理与错误排查。
使用 Python 调用 API 接口获取京东关键词详情数据
在电商领域，获取关键词的详情数据对于产品分析、市场研究等方面具有重要意义。京东作为中国最大的电商平台之一，提供了丰富的API接口供开发者使用。本文将详细介绍如何使用Python调用京东的API接口获取关键词详情数据，并给出相应的代码实现。
Python Qt GUI 设计：Python 调用 UI 文件的两种方法（基础篇—3）
Python调用UI文件有两种方法，第一种方法在上篇博文已经讲到，将UI文件转换为Python文件，进行调用。
使用 Python 调用 API 接口获取拼多多商品数据：一篇详细说明文章
拼多多是中国著名的电商平台之一，提供了丰富的商品信息和购物服务。为了更好地利用拼多多的数据资源，我们可以使用Python编程语言调用拼多多的API接口，获取商品数据并进行处理和分析。本文将详细介绍如何使用Python完成这一任务，包括API的基本概念、接口调
不同的 AI 视频推理场景下，如何构建通用高效的抽帧工具？
AI算法在视频娱乐行业得到了广泛应用，在处理视频数据过程中最大瓶颈之一是视频抽帧延时，抽帧延时往往占据了整体服务的大部分时间。此外，不同的AI算法应用于不同业务时，对视频抽帧需求也不同。
【gRPC】Python 调用 Java 的 gRPC 服务
本文旨在用 Java 搭建一个非常简单的 say hello gRPC 服务，并用 Python 语言调用。
翻译 API 的 python 调用方式
电脑上有个文件夹，里面的子文件夹都是英文的，看着很是不方便，所以打算给英文后面加个中文；手动修改名字也是个办法，但是还有其他自动的办法；就不需要手动了。
Python 数据挖掘与机器学习实战（一）：Python 语言优势及开发工具
**编者按**：本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
手把手教你使用 Python 调用 ChatGPT-3.5-API
教你使用 Python 调用 ChatGPT-3.5 API，新模型还可以连续对话。
python 调用 cmd 而不显示黑框的方法
使用新的标准库 subprocess 调用 cmd 命令，发现总是会有黑框、或黑框一闪而过。仔细阅读文档后发现以下方法可以隐藏黑框：
Transcrypt：剖析 Python 转 JavaScript 编译器
在Web前端，开发千篇一律地使用了JavaScript。Transcrypt的Python转JavaScript编译器是一个相对较新的开源项目，意在使用大小近似的文件以JavaScript的速度执行Python 3.6。本文中，Jacques de Hooge介绍了构建源码到源码的编译器（transpiler）中的需求，以及Transcrypt是如何构建满足这些需求的。
【编程实践】利用 Python 调用图灵机器人 API 实现实时语音聊天及自动回复
在人工智能技术飞速发展的今天,很多以前科幻电影里面的高科技都已经变为现实,而且充斥着我们生活的方方面面,比如说机器人,说说话就能把很多时办了。生活中最常见机器人的有：小米的小爱同学，天猫精灵，华为的小艺，苹果的 siri，微软的小冰以及我们今天用到
深度学习利器： TensorFlow 系统架构及高性能程序设计
本文首先回顾了TensorFlow 1.0主要新特性及TensorFlow 2017 Dev Summit的主要议程。并随着TensorFlow新版本的不断发布以及新特性的不断增加，TensorFlow使用更加灵活，运行速度更快，使用方式更产品化，已成为目前主流的深度学习平台之一。 接着介绍了TensorFlow的系统架构，包括Client，Master，Worker，Kernel的相关概念及运行方式，是一种适合大规模分布式训练的机器学习平台。从上述系统架构中可以看到，TensorFlow内核采用C/C++开发，当采用Python API去训练模型的时候，需要不断地用Python调用C/C++底层接口，重复的接口调用一定程度上影响了程序的执行性能。如果有最求高性能运算的朋友，可以尝试用下本文高性能运算章节推荐的方法。
基于 Go 语言来理解 Tensorflow
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Trunk.ly CTO 董洵谈架构
本期的架构师杂志我们请到了Trunk.ly的CTO董洵（Alex Dong，@alexdong）来谈谈他眼中的架构和架构师。Trunk.ly网站的CTO董洵在接受采访时表示，在一开始，你所有的重点不是去设计一个如何伸缩性强的架构。恰恰相反，你需要做的是快速实现你的想法，去验证它，而后快速地根据情况调整策略。
用 MXnet 实战深度学习之一：安装 GPU 版 mxnet 并跑一个 MNIST 手写数字识别
本文是一系列深度学习的简单实战教程的第一篇，用MXnet做实现平台的实例代码，简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例。来自Phunter的博客，Phunter的职业是数据科学家，DMLC (http://dmlc.ml/) 工具包贡献者之一。
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