这些用 Python 写的牛逼程序/脚本，你玩过吗？

数学算法俱乐部

日期：2020年04月13日

正文共：7341字16图

预计阅读时间：19分钟

来源：数据与算法之美

编译：Python开发者 - Jake_on  英文：Quora

http://python.jobbole.com/85986/

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 = "Who is this?"
206
207reply = buttonbox(msg, image=im, choices=choices)
208
209if reply == Add a name :
210
211name=enterbox(msg= Enter the name , title= Training , strip=True)
212
213print name
214
215choices+=[name]
216
217reply=name
218
219directory=current_directory+  +reply
220
221if not os.path.exists(directory):
222
223os.makedirs(directory)
224
225random_name=  .join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7))
226
227path=directory+  +random_name+ .jpg
228
229print path
230
231cv2.imwrite(path,f)
232
233
234
235# calculate window position
236
237root = Tk()
238
239pos = int(root.winfo_screenwidth() * 0.5), int(root.winfo_screenheight() * 0.2)
240
241root.withdraw()
242
243WindowPosition = "+%d+%d" % pos
244
245
246
247# patch rootWindowPosition
248
249rootWindowPosition = WindowPosition
250
251def detect_faces(img):
252
253global choices,current_directory
254
255imagePath = img
256
257faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
258
259image = cv2.imread(imagePath)
260
261gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
262
263faces = faceCascade.detectMultiScale(
264
265gray,
266
267scaleFactor=1.3,
268
269minNeighbors=5,
270
271minSize=(30, 30),
272
273flags = http://cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
274
275)
276
277
278
279print "Found {0} faces!".format(len(faces))
280
281m=0
282
283for (x, y, w, h) in faces:
284
285m+=1
286
287padding=0
288
289f= image[y-padding:y+w+padding,x-padding:x+h+padding]
290
291cv2.imwrite( temp.jpg ,f)
292
293im= temp.jpg
294
295msg = "Who is this?"
296
297reply = buttonbox(msg, image=im, choices=choices)
298
299if reply == Add a name :
300
301name=enterbox(msg= Enter the name , title= Training , strip=True)
302
303print name
304
305choices+=[name]
306
307reply=name
308
309directory=current_directory+  +reply
310
311if not os.path.exists(directory):
312
313os.makedirs(directory)
314
315random_name=  .join(random.choice(string.ascii_uppercase + string.digits) for _ in range(7))
316
317path=directory+  +random_name+ .jpg
318
319print path
320
321cv2.imwrite(path,f)
322
323def new(img,recognizer):
324
325imagePath = current_directory+  +img
326
327print imagePath
328
329get_name(imagePath,recognizer)
330
331cascPath = haarcascade_frontalface_default.xml
332
333b=0
334
335os.system("change_name.py")
336
337for filename in os.listdir("."):
338
339b+=1
340
341if b%10==0 or b==1:
342
343os.system("change_name.py")
344
345recognizer=train_recognizer()
346
347if filename.endswith( .jpg ) or filename.endswith( .png ):
348
349print filename
350
351imagePath=filename
352
353#detect_faces(imagePath)
354
355new(imagePath,recognizer)
356
357os.remove(filename)
358
359raw_input( Done with this photograph )

我想进一步修改它的搜索功能，其中会包含更多的搜索类型，比如基于地理位置，微笑的脸，伤心的脸等等。（这样我就可以在 Skylawns 上 搜索快乐的 Tanmay & 沮丧的 Akshay & 快乐的…）

我还写了很多脚本，但那都是很久之前的事情了，我也懒得再去检查这些代码了，我会列出部分代码。

GitHub 链接：tanmay2893/Image-Sorting

Gmail 邮件通知

在那段时间，我没有智能手机。导致我常常错过来自于我所在的研究所的邮件（在我的研究所的邮件 ID），我写了一个脚本，可以在我的笔记本上运行，而且能给我的手机发信息。我使用 python 的 IMAP 库来获取邮件。我可以输入一些重要的人的名字，这样一来，当这些人给我发了邮件后，我可以收到短信通知。对于短信， 我使用了 way2sms.com（写了一个 python 脚本，自动登陆我的账户，然后发送 短信）。

（Passenger Name Record旅客订座记录，下同） 状态短讯

铁路方面不经常发送 PNR 状态消息。因此，我写了一个脚本，可以从印度铁路网站获取 PNR 状态。这是非常容易的，因为那个网站没有验证码，即使有，也只是形同虚设的验证码（在过去，一些字母会被写在看起来像图片一样的东西上面，因为他们为这些字母使用了一个 “check” 的背景图）。我们可以轻松地从 HTML 网页得到这些字母。我不明白他们这样做的目的是什么，难道仅仅是为了愚弄他们自己吗？不管怎么样，我使用短信息脚本来处理它，经过一段时间间隔，它会在我的笔记本上运行一次，就像是一个定时任务，只要 PNR 状态有更新，它就会把更新信息发送给我。

YouTube 视频下载器

这个脚本会从 Youtube 页面下载所有的 Youtube 视频 以及他们所有的字幕文件（从Download and save subtitles 下载）。为了使下载速度更快一点，我使用了多线程。还有一个功能是，即使你的电脑重启了，仍然可以暂停和恢复播放下载的（视频）。我原本想做一个UI的，但是我太懒了… 一旦我的下载任务完成，我就不去关心 UI 的事情了。

板球比分通知器

我猜想这个功能已经在别的地方提到过了。一个窗口通知器。（在右下角的通知区域，它会告诉你实时比分以及评论信息）。如果你愿意的化，在某些时间段，你也可以关掉它。

WhatsApp 消息

这个并不太实用，我只是写着玩玩。因为 Whatsapp 有网页版，我使用 selenium 和 Python 下载我的所有联系人的显示图片，并且，一旦有人更新了他们的显示图片，我将会知道。（如何做到的？非常简单，在设定好时间间隔后，我会一遍又一遍的不停下载所有的头像信息，一旦照片的尺寸发生变化，我将会知道他/她更新了显示图片）。然后我会给他/她发一个信息，不错的头像。我仅仅使用了一次来测试它的可用性。

Nalanda 下载器

我们一般在这个叫 ‘Nalanda’ 的网站上下载一些教学课件以及其他的课程资料， ‘Nalanda’ 在 BITS Pilani (Nalanda).  我自己懒得在考试前一天下载所有的课件，所以，我写了这个这个下载器，它可以把每一门科的课件下载到相应的文件夹。

代码:

1import mechanize,os,urllib2,urllib,requests,getpass,time
2
3start_time = time.time()
4
5from bs4 import BeautifulSoup
6
7br=mechanize.Browser()
8
9br.open( https://nalanda.bits-pilani.ac.in/login/index.php )
10
11br.select_form(nr=0)
12
13
14
15name=  
16
17while name==  :
18
19    try:
20
21        print *******
22
23        username=raw_input( Enter Your Nalanda Username:  )
24
25        password=getpass.getpass( Password:  )
26
27        br.form[ username ]=username
28
29        br.form[ password ]=password
30
31        res=br.submit()
32
33        response=res.read()
34
35        soup=BeautifulSoup(response)
36
37        name=str(soup.find( div ,attrs={ class : logininfo }).a.string)[:-2]
38
39    except:
40
41        print Wrong Password
42
43f=open( details.txt , w )
44
45f.write(username+ n +password)
46
47f.close()
48
49print Welcome,  +name
50
51print All the files will be downloaded in your Drive C in a folder named "nalanda"
52
53#print soup.prettify()
54
55div=soup.find_all( div ,attrs={ class : box coursebox })
56
57
58l=len(div)
59
60a=[]
61
62for i in range(l):
63
64    d=div[i]
65
66    s=str(d.div.h2.a.string)
67
68    s=s[:s.find( ( )]
69
70    c=(s,str(d.div.h2.a[ href ]))
71
72    path= c:nalanda +c[0]
73
74    if not os.path.exists(path):
75
76        os.makedirs(path)
77
78    a+=[c]
79
80#print a
81
82overall=[]
83
84for i in range(l):
85
86    response=br.open(a[i][1])
87
88    page=response.read()
89
90    soup=BeautifulSoup(page)
91
92    li=soup.find_all( li ,attrs={ class : section main clearfix })
93
94    x=len(li)
95
96    t=[]
97
98    folder=a[i][0]
99
100    print Downloading  +folder+  files...
101
102    o=[]
103
104    for j in range(x):
105
106        g=li[j].ul
107
108        #print g
109
110        #raw_input(  )
111
112        if g!=None:
113
114            temp=http://g.li[ class ].split(   )
115
116            #raw_input(  )
117
118            if temp[1]== resource :
119
120                #print  yes
121
122                #print  ********************
123
124                o+=[j]
125
126                h=li[j].find( div ,attrs={ class : content })
127
128                s=str(h.h3.string)
129
130                path= c:nalanda +folder
131
132                if path[-1]==   :
133
134                    path=path[:-1]
135
136                path+=  +s
137
138                if not os.path.exists(path):
139
140                    os.makedirs(path)
141
142                f=g.find_all( li )
143
144                r=len(f)
145
146                z=[]
147
148                for e in range(r):
149
150                    p=f[e].div.div.a
151
152                    q=f[e].find( span ,attrs={ class : resourcelinkdetails }).contents
153
154                    link=str(p[ href ])
155
156                    text=str(p.find( span ).contents[0])
157
158                    typ=  
159
160                    if str(q[0]).find( word )!=-1:
161
162                        typ= .docx
163
164                    elif str(q[0]).find( JPEG )!=-1:
165
166                        typ= .jpg
167
168                    else:
169
170                        typ= .pdf
171
172                    if typ!= .docx :
173
174                        res=br.open(link)
175
176                        soup=BeautifulSoup(res.read())
177
178                        if typ== .jpg :
179
180                            di=soup.find( div ,attrs={ class : resourcecontent resourceimg })
181
182                            link=di.img[ src ]
183
184                        else:
185
186                            di=soup.find( div ,attrs={ class : resourcecontent resourcepdf })
187
188                            link=di.object[ data ]
189
190                    try:
191
192                        if not os.path.exists(path+  +text+typ):
193
194                            br.retrieve(link,path+  +text+typ)[0]
195
196                    except:
197
198                        print Connectivity Issues
199
200                    z+=[(link,text,typ)]
201
202                t+=[(s,z)]
203
204    if t==[]:
205
206        print No Documents in this subject
207
208    overall+=[o]
209
210    #raw_input( Press any button to resume )
211
212#print overall
213
214print Time Taken to Download:  +str(time.time()-start_time)+  seconds
215
216print Do you think you can download all files faster than this :P
217
218print Closing in 10 seconds
219
220time.sleep(10)

我自己的 DC++

这个脚本并不是很有用，目前只有一些学生在用它， 况且，DC ++ 已经提供了一些很酷的功能。我原本可以优化我自己的版本，但是，由于我们已经有了DC ++，我并没有这么做，尽管我已经使用 nodeJS 和 python 写了一个基础版本。

工作原理：

打开 DC++ ， 进入一个中心站点，然后连接，我写了一个 python 脚本来做这件事。脚本会在 PC上创建一个服务器（可以通过修改 SimpleHTTPRequestHandler 来完成）。

在服务器端（使用了NodeJS），它会拿到 PC 的连接，共享给其他的用户。

这个是主页面:

这个页面显示了所有的用户和他们的链接。因为我给 Nick 加了一个超链接，所以在链接这一拦是空的。

所以，当用户数量增加以后，这个页面会列出所有的用户列表。基本上，这个页面充当了一个你和另外一个人联系的中间人角色。我还做了一个在所有用户中搜索特定文件的功能。

这里是客户端的 python 文件（这是一段很长的代码，我上传到了 Ideone）

所有这些代码仅仅用于教育目的。

— THE END —

☞北大博士毕业证001号，因教学任务重，终生未能评上博导
☞人民币为什么没有3元？原来这是一个数学优化问题☞《线性代数应该这样学》学习小结☞82岁江泽民在2008年发表论文指出：发展智能化，机器学习将有所作为……☞施一公：没有高考，就没有一批非常优秀的社会精英从农村走出来☞知乎热搜可以被人为控制吗？如果可以，怎么操作