1.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的网页书馆借阅系统创建（附源码）
2.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
3.爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件（附源码）
4.超详细 PyQt5 配置 教程：python 窗体开发 PyQt5 界面设计配置
5.vnpy源码阅读学习(3)：学习vnpy界面的源码源码实现
6.爬无止境：用Python爬虫省下去**院的钱，下载VIP**，网页我刑啦
PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的源码源码书馆借阅系统创建（附源码）
搭建高级PyQt项目：图书馆借阅系统
项目简介与设计思路
搭建一个基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统，利用PyQt5构建用户界面，网页借助MongoDB作为云数据库托管服务，源码源码山寨qq项目源码实现图书馆的网页基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、源码源码业务逻辑规划、网页UI界面设计、源码源码代码实现、网页信号槽连接以及测试应用。源码源码
技术栈选择与业务逻辑
选择PyQt5作为GUI界面构建工具，网页MongoDB作为数据库系统。源码源码业务逻辑包含新用户注册、网页图书增删改查操作。UI界面使用Qt Designer进行个性化设计。
MongoDB数据库简介
MongoDB是一种非关系型数据库，通过Json文档组织数据，支持更灵活的数据结构。数据库包含数据库、集合、文档、字段四个关键概念，数据库由集合组成，集合包含文档，文档类似Python字典。
用户界面设计
设计图书馆系统用户界面，ddos在线源码鼓励个性化设计。
数据库连接与操作
安装依赖包pymongo、certifi、dnspython，连接云数据库简单快捷。数据库基本操作包括新建数据库、集合、增加删除更新记录以及查找书目。
注册新用户
实现多用户支持，使用公共用户名public_user进行新用户注册，管理员设置权限。
软件安装与配置
安装软件包，配置数据库连接信息，使用源代码进行测试。
系统使用简介
登录数据库，新建图书馆数据库，实现图书借阅预约、借阅与归还操作。
功能说明
预约：搜索或浏览书目列表，点击预约，完成预约过程。
借阅：具有管理员角色的用户，搜索书目，点击借阅，完成借阅。
归还：具有管理员角色的用户，搜索需要归还的以太坊对接源码书，点击还书，完成归还操作。
总结与感谢
完成高级PyQt项目搭建，通过实践学习数据库操作与用户界面设计。感谢支持与关注，欢迎在GitHub上给项目加星。
OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。
OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的ai智能电话源码文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。
PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。
系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。
安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，社区平台系统源码下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。
下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件（附源码）
本文将展示一个Python制作的桌面翻译软件实战项目，旨在为开发者提供一个简单易用的翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计，requests模块进行网络请求，实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的功能。 在开发过程中，我们使用Python 3.6，依赖的模块包括requests、re、time、js2py以及random和hashlib。首先，确保安装Python并配置环境，然后安装所需的模块。 程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API，获取响应数据。以百度翻译为例，分析页面结构后，我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面，并实现翻译功能。 为了回馈读者，本文作者分享了一系列编程资源，包括：+本Python电子书，涵盖主流和经典书籍
Python标准库的详尽中文文档
约个爬虫项目源码，适合练手
针对Python新手的视频教程，涵盖基础、爬虫、web开发和数据分析
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想要获取以上资源？只需简单几步：转发此篇文章到你的社交媒体，添加关键词"s：实战"，即可免费获取！快来加入学习的行列，与作者一起成长吧！超详细 PyQt5 配置 教程：python 窗体开发 PyQt5 界面设计配置
在Python的窗体开发中，使用PyQt5进行界面设计需要经历一些初始化步骤。首先，确保安装三个关键包：PyQt5，PyQt5Designer，以及PyQt5-tools。安装命令如下：
1. 打开命令行，依次运行以下命令：
shell
pip install PyQt5
pip install PyQt5Designer
pip install PyQt5-tools
配置好环境后，开始使用QtDesigner。在项目文件夹中，通过"external tools"选择"pyuic"，打开Qt设计师界面，开始设计可视化界面。在此过程中，你可以自由拖动组件，调整布局，完成后保存设计，PyCharm会自动生成一个.ui文件。
接着，生成.py文件。在设计师界面上保存的.ui文件上，右键点击，选择"Open with" -> "PyUIC"，这将把.ui文件转换为.py文件，便于后续的代码集成。
真正开发应用时，PyQt5的核心是QApplication和QWidget。QApplication是应用程序的入口，而QWidget是窗口的基础类。创建一个简单的应用，你需要实例化这两个类，如下所示：
python
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget
# 创建 QApplication 实例
app = QApplication([])
# 创建 QWidget 实例，这是窗口的基本容器
window = QWidget()
# ... 其他窗口设置和事件处理代码 ...
# 运行应用程序
app.exec_()
以上就是PyQt5的基础配置和简单应用开发。如果你对这个过程有任何疑问，欢迎随时提问，我会尽力帮助解答。感谢你的关注和支持，如果你对源码感兴趣，可以通过添加我的****获取更多资源：ds_class
vnpy源码阅读学习(3)：学习vnpy界面的实现
在深入学习vnpy界面实现的过程中，我们首先了解了PyQt5的基础并进入vnpy的UI部分。从run.py文件中的UI部分开始，我们注意到关键代码如create_qapp()，该方法在/vnpy/trader/ui/init.py中定义，用于创建QApplication并处理全局异常。init.py的作用是封装文件夹为包，便于引入和管理，其内的方法在引入时会自动执行。
在主窗体生成部分，我们重点研究了mainwindow.py的代码。__init__()方法中主要是初始化窗口的属性，而真正吸引眼球的是initUI()函数，它包含了init_dock和init_toolbar等组件的创建。init_dock通过create_dock创建自定义Widget并放入浮动窗口（QDockWidget）中，可以参考PyQt5高级教程中的相关内容。init_toolbar则负责初始化工具栏，而init_menu()则用于生成菜单并将其与相应的槽函数关联起来，确保菜单操作的响应。
在打开功能窗口时，vnpy会先检查该窗口是否已在widgets列表中，如果没有，会新建实例并添加，然后调用show()或exec_()方法来显示或运行窗口。这样，vnpy的界面布局管理相当细致，确保了窗口的有序和一致性。通过这些代码，我们可以逐步理解vnpy界面是如何构建和管理的。
爬无止境：用Python爬虫省下去**院的钱，下载VIP**，我刑啦
实现对各大视频网站vip**的下载，因为第三方解析网站并没有提供下载的渠道，因此想要实现**的下载。
首先，通过使用Fiddler抓包，我找到了一个随机**链接的post请求。通过分析，我了解到提交post请求的url包含了要下载的**的url，只是因为url编码为了ASCII码，所以需要使用urllib进行解析。vkey是动态变化的，隐藏在post请求前的get请求返回页面中。服务器返回的信息中，前几天是**的下载链接，现在变成了一个m3u8文件。在m3u8文件中，我发现了一个k/hls/index.m3u8的链接，通过将该链接与原url拼接，可以得到ts文件下载链接。将ts文件下载后拼接即可完成下载。
获取vkey的步骤涉及对get请求的分析，发现其与post请求中的vkey相同。通过编写代码获取vkey后，就可以完成ts文件的下载。
在代码实现中，我首先使用urllib编码输入链接，以便在后续的post请求中使用。然后使用会话发送get请求，获取网页源码，并使用正则表达式匹配vkey。需要注意的是，get请求中的verify参数设置为False，以跳过SSL认证，尽管这可能引发警告。
在获取vkey后，我制作了用于提交post请求的表单，并发送了post请求。结果是m3u8文件，我使用代码下载了该文件。最后，我使用了一个参考的下载**的代码来完成ts文件的下载。
为了使代码更加美观，我使用了PyQt5将代码包装起来，并添加了一些功能。由于WebEngineView无法播放Flash，因此中间的浏览器功能较为有限，主要是为了美观。我分享了程序界面，希望能激发更多人对爬虫技术的兴趣。
