有网友在 Quora 上提问，「你用 Python 写过最牛逼的程序/脚本是什么？」。本文摘编了 3 个国外程序员的多个小项目，含代码。
Manoj Memana Jayakumar, 3000+ 顶
更新：凭借这些脚本，我找到了工作！可看我在这个帖子中的回复，《Has anyone got a job through Quora? Or somehow made lots of money through Quora?》
1. 电影/电视剧 字幕一键下载器
我们经常会遇到这样的情景，就是打开字幕网站subscene 或者opensubtitles， 搜索电影或电视剧的名字，然后选择正确的抓取器，下载字幕文件，解压，剪切并粘贴到电影所在的文件夹，并且需把字幕文件重命名以匹配电影文件的名字。是不是觉得太无趣呢？对了，我之前写了一个脚本，用来下载正确的电影或电视剧字幕文件，并且存储到与电影文件所在位置。所有的操作步骤仅需一键就可以完成。懵逼了吗？
请看这个 Youtube 视频：https://youtu.be/Q5YWEqgw9X8
源代码存放在GitHub： subtitle-downloader
更新：目前，该脚本支持多个字幕文件同时下载。步骤：按住 Ctrl ，选择你想要为其下载字幕的多个文件 ， 最后执行脚本即可
2. IMDb 查询/电子表格生成器
我是一个电影迷，喜欢看电影。我总是会为该看哪一部电影而困惑，因为我搜集了大量的电影。所以，我应该如何做才能消除这种困惑，选择一部今晚看的电影？没错，就是IMDb。我打开 http://imdb.com，输入电影的名字，看排名，阅读和评论，找出一部值得看的电影。
但是，我有太多电影了。谁会想要在搜索框输入所有的电影的名字呢？我肯定不会这样做，尤其是我相信“如果某些东西是重复性的，那么它应该是可以自动化的”。因此，我写了一个 python 脚本， 目的是为了使用 非官方的 IMDb API 来获取数据。我选择一个电影文件（文件夹），点击右键，选择‘发送到’，然后 点击 IMDB.cmd (顺便提一下，IMDB.cmd 这个文件就是我写的 python 脚本)，就是这样。
我的浏览器会打开这部电影在 IMDb 网站上的准确页面。
仅仅只需点击一个按键，就可以完成如上操作。如果你不能够了解这个脚本到底有多酷，以及它可以为你节省多少时间，请看这个 Youtube 视频：https://youtu.be/JANNcimQGyk
从现在开始，你再也不需要打开你的浏览器，等待加载IMDb的页面，键入电影的名字。这个脚本会帮你完成所有的操作。跟往常一样，源代码放在了GitHub：imdb ，并且附有操作说明。当然，由于这个脚本必须去掉文件或文件夹中的无意义的字符，比如“DVDRip, YIFY, BRrip”等，所以在运行脚本的时候会有一定比例的错误。但是经过测试，这个脚本在我几乎所有的电影文件上都运行的很好。
2014-04-01更新：
许多人在问我是否可以写一个脚本，可以发现一个文件夹中所有电影的详细信息，因为每一次只能发现一个电影的详细信息是非常麻烦的。我已经更新了这个脚本，支持处理整个文件夹。脚本会分析这个文件夹里的所有子文件夹，从 IMDb上抓取所有电影的详细信息 ，然后打开一个电子表格，根据IMDb 上的排名，从高到低降序排列所有的电影。这个表格中包含了 （所有电影）在 IMDb URL， 年份，情节，分类，获奖信息，演员信息，以及其他的你可能在 IMBb找到的信息。下面是脚本执行后，生成的表格范例：
Your very own personal IMDb database! What more can a movie buff ask for? ;)
Source on GitHub: imdb
你也可以有一个个人 IMDb 数据库！一个电影爱好者还能够要求更多吗？：）
源代码在 GitHub ： imdb
3. theoatmeal.com 连载漫画下载器
我个人超级喜欢 Matthew Inman 的漫画。它们在疯狂搞笑的同时，却又发人深省。但是，我很厌烦重复点击下一个，然后才能阅读每一个漫画。另外，由于每一个漫画都由多福图片组成，所以手动下载这些漫画是非常困难的。
基于如上原因，我写了一个 python 脚本 ，用来从这个站点下载所有的漫画。这个脚本利用 BeautifulSoup (http://www.crummy.com/software/B… ) 解析 HTML 数据， 所以在运行脚本前，必须安装 BeautifulSoup。用于下载燕麦片（马修.英曼的一部漫画作品）的下载器已经上传到GitHub：theoatmeal.com-downloader 。（漫画）下载完后的文件夹是这样的 :D
4. someecards.com 下载器
成功地从http://www.theoatmeal.com 下载了整部漫画后，我在想是否我可以做同样的事情 ， 从另一个我喜欢的站点— 搞笑的，唯一的 http://www.someecards.com . 下载一些东西呢？
somececards 的问题是，图片命名是完全随机的，所有图片的排放没有特定的顺序，并且一共有52 个大的类别， 每一个类别都有数以千计的图片。
我知道，如果我的脚本是多线程的话，那将是非常完美的，因为有大量的数据需要解析和下载，因此我给每一个类别中的每一页都分配一个线程。这个脚本会从网站的每一个单独的分类下载搞笑的电子贺卡，并且把每一个放到单独的文件夹。现在，我拥有这个星球上最好笑的电子贺卡私人收藏。下载完成后，我的文件夹是这样的：
没错，我的私人收藏总共包括：52个类别，5036个电子贺卡。源代码在这里： someecards.com-downloader
编辑：很多人问我是否可以共享我下载的所有文件，（在这里，我要说）由于我的网络不太稳定，我没办法把我的收藏上传到网络硬盘，但是我已经上传一个种子文件，你们可以在这里下载：somecards.com Site Rip torrent
种下种子，传播爱：）
Akshit Khurana，4400+ 顶
感谢 500 多个朋友在 Facebook 上为我送出的生日祝福
有三个故事让我的21岁生日变的难忘，这是最后一个故事。我倾向于在每一条祝福下亲自评论，但是使用 python 来做更好。
1…
2
31. # Thanking everyone who wished me on my birthday
4
52. import requests 6 73. import json 8 94. 10 115. # Aman s post time 12 136. AFTER = 1353233754 14 157. TOKEN = 16 178. 18 199. def get_posts(): 20 2110. """Returns dictionary of id, first names of people who posted on my wall 22 2311. between start and end time""" 24 2512. query = ("SELECT post_id, actor_id, message FROM stream WHERE " 26 2713. "filter_key = others AND source_id = me() AND " 28 2914. "created_time > 1353233754 LIMIT 200") 30 3115. 32 3316. payload = { q : query, access_token : TOKEN} 34 3517. r = requests.get( https://graph.facebook.com/fql , params=payload) 36 3718. result = json.loads(r.text) 38 3919. return result[ data ] 40 4120. 42 4321. def commentall(wallposts): 44 4522. """Comments thank you on all posts""" 46 4723. #TODO convert to batch request later 48 4924. for wallpost in wallposts: 50 5125. 52 5326. r = requests.get( https://graph.facebook.com/%s % 54 5527. wallpost[ actor_id ]) 56 5728. url = https://graph.facebook.com/%s/comments % wallpost[ post_id ] 58 5929. user = json.loads(r.text) 60 6130. message = Thanks %s :) % user[ first_name ] 62 6331. payload = { access_token : TOKEN, message : message} 64 6532. s = requests.post(url, data=payload) 66 6733. 68 6934. print "Wall post %s done" % wallpost[ post_id ] 70 7135. 72 7336. if __name__ == __main__ : 74 7537. commentall(get_posts()) 76 77…
为了能够顺利运行脚本，你需要从Graph API Explorer（需适当权限）获得 token。本脚本假设特定时间戳之后的所有帖子都是生日祝福。
尽管对评论功能做了一点改变，我仍然喜欢每一个帖子。
当我的点赞数，评论数以及评论结构在 ticker（Facebook一项功能，朋友可以看到另一个朋友在做什么，比如点赞，听歌，看电影等） 中爆涨后，我的一个朋友很快发现此事必有蹊跷。
尽管这个不是我最满意的脚本，但是它简单，快捷，有趣。
当我和 Sandesh Agrawal 在网络实验室讨论时，有了写这个脚本的想法。为此，Sandesh Agrawal 耽搁了实验室作业，深表感谢。
Tanmay Kulshrestha，3300+ 顶
好了，在我失去这个项目之前（一个猪一样的朋友格式化了我的硬盘，我的所有代码都在那个硬盘上）或者说，在我忘记这些代码之前，我决定来回答这个问题。
整理照片
当我对图像处理感兴趣之后，我一直致力于研究机器学习。我写这个有趣的脚本，目的是为了分类图片，很像 Facebook 做的那样（当然这是一个不够精确的算法）。我使用了 OpenCV 的人脸检测算法，“haarcascade_frontalface_default.xml”，它可以从一张照片中检测到人脸。
你可能已经察觉到这张照片的某些地方被错误地识别为人脸。我试图通过修改一些参数（来修正这一问题），但还是某些地方被错误地识别为人脸，这是由相机的相对距离导致的。我会在下一阶段解决这一问题（训练步骤）。
这个训练算法需要一些训练素材，每个人需要至少需要100-120个训练素材（当然多多益善）。我太懒了，并没有为每一个人挑选照片，并把它们复制粘帖到训练文件夹。所以，你可能已经猜到，这个脚本会打开一个图片，识别人脸，并显示每一个人脸（脚本会根据处于当前节点的训练素材给每一个人脸预测一个名字）。伴随着每次你标记的照片，Recognizer 会被更新，并且还会包含上一次的训练素材。在训练过程中，你可以增加新的名字。我使用 python 库 tkinter 做了一个 GUI。因此，大多数时候，你必须初始化一小部分照片（给照片中的人脸命名），其他的工作都可以交给训练算法。因此，我训练了 Recognizer ，然后让它（Recognizer）去处理所有的图片。
我使用图片中包含的人的人名来命名图片，（例如：Tanmay&*****&*****）。因此，我可以遍历整个文件夹，然后可以通过输入人名的方法来搜索图片。
初始状态下，当一个人脸还没有训练素材时（素材库中还没有包括这个人脸的名字），需要询问他/她的名字。
我可以增加一个名字，像这个样子：
当训练了几个素材后，它会像这个样子：
最后一个是针对应对那些垃圾随机方块而使用的变通解决方案。
带名字的最终文件夹。
所以，现在寻找图片变得相当简单。顺便提一下，很抱歉（我）放大了这些照片。
1import cv2
2
3import sys
4
5import os,random,string 6 7#choices=[ Add a name ] 8 9import os 10 11current_directory=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 12 13from Tkinter import Tk 14 15from easygui import * 16 17import numpy as np 18 19x= os.listdir(current_directory) 20 21new_x=[] 22 23testing=[] 24 25for i in x: 26 27if i.find( . )==-1: 28 29new_x+=[i] 30 31else: 32 33testing+=[i] 34 35x=new_x 36 37g=x 38 39choices=[ Add a name ]+x 40 41y= range(1,len(x)+1) 42 43def get_images_and_labels(): 44 45global current_directory,x,y,g 46 47if x==[]: 48 49return (False,False) 50 51image_paths=[] 52 53for i in g: 54 55path=current_directory+ +i 56 57for filename in os.listdir(path): 58 59final_path=path+ +filename 60 61image_paths+=[final_path] 62 63# images will contains face images 64 65images = [] 66 67# labels will contains the label that is assigned to the image 68 69labels = [] 70 71for image_path in image_paths: 72 73# Read the image and convert to grayscale 74 75img = cv2.imread(image_path,0) 76 77# Convert the image format into numpy array 78 79image = np.array(img, uint8 ) 80 81# Get the label of the image 82 83backslash=image_path.rindex( ) 84 85underscore=image_path.index( _ ,backslash) 86 87nbr = image_path[backslash+1:underscore] 88 89t=g.index(nbr) 90 91nbr=y[t] 92 93# If face is detected, append the face to images and the label to labels 94 95images.append(image) 96 97labels.append(nbr) 98 99#cv2.imshow("Adding faces to traning set...", image) 100 101#cv2.waitKey(50) 102 103# return the images list and labels list 104 105return images, labels 106 107# Perform the tranining 108 109def train_recognizer(): 110 111recognizer = cv2.createLBPHFaceRecognizer() 112 113images, labels = get_images_and_labels() 114 115if images==False: 116 117return False 118 119cv2.destroyAllWindows() 120 121recognizer.train(images, np.array(labels)) 122 123return recognizer 124 125def get_name(image_path,recognizer): 126 127global x,choices 128 129#if recognizer== : 130 131# recognizer=train_recognizer() 132 133cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" 134 135faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadePath) 136 137#recognizer=train_recognizer() 138 139x1=testing 140 141global g 142 143print image_path 144 145image = cv2.imread(image_path) 146 147img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 148 149predict_image = np.array(img, uint8 ) 150 151faces = faceCascade.detectMultiScale( 152 153img, 154 155scaleFactor=1.3, 156 157minNeighbors=5, 158 159minSize=(30, 30), 160 161flags = http://cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE 162 163) 164 165for (x, y, w, h) in faces: 166 167f= image[y:y+w,x:x+h] 168 169cv2.imwrite( temp.jpg ,f) 170 171im= temp.jpg 172 173nbr_predicted, conf = recognizer.predict(predict_image[y: y + h, x: x + w]) 174 175predicted_name=g[nbr_predicted-1] 176 177print "{} is Correctly Recognized with confidence {}".format(predicted_name, conf) 178 179if conf>=140: 180 181continue 182 183msg= Is this +predicted_name 184 185reply = buttonbox(msg, image=im, choices=[ Yes , No ]) 186 187if reply== Yes : 188 189reply=predicted_name 190 191directory=current_directory+ +reply 192 193if not os.path.exists(directory): 194 195os.makedirs(directory) 196 197random_name= .join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7)) 198 199path=directory+ +random_name+ .jpg 200 201cv2.imwrite(path,f) 202 203else: 204 205msg =