用Dropbox搭配MoinMoin建立个人的Wiki

laihj    善其事     dropbox, moinmoin, python

什么是MoinMoin

MoinMoin是一个基于python的wiki程序，有一个可利用的特点是不用数据库，所有数据都是文本。
它的desktop版本安装和介绍如下：
http://moinmo.in/DesktopEdition

什么是Dropbox

Dropbox是一个好用的文件备份和共享工具，现在有for win,mac和linux版本。它的用法是在系统中建立一个共享文件夹。你对这个文件夹的所有修改都会被同步到Dropbox提供的网络空间上，这个同 步的过程是自动的，不需要用户插手。现在Dropbox给初级用户的空间是2G。
https://www.dropbox.com/

怎么用？

简单的说，就是利用Dropbox的文件同步功能，将moinmoin的数据文件放到Dropbox共享文件夹中，以实现多台机器上的moinmoin DeskTop共享同一个数据源的目的。

实现起来也很简单，moinmoin的配置文件wikiconfig.py中，直接将data_dir,data_underlay_dir两个参数修改为Dropbox的共享文件夹即可。

这样，当你在一台机器上修改了你的wiki之后，本机的Dropbox共享文件夹先被修改，然后这个修改会被即时同步到Dropbox上，之后其它所有共享了这个文件夹的机器上的相应文件就会同时修改。于是在那台机器上打开wiki，就可以看到最新的修改了。

Dropbox 本身是一个非常好的同步工具。所有跟文件相关的东西都可以同步，比如firefox的profile文件夹，使用这样方法，同样可以实现不同机器上的 firefox配置同步的问题。比如同步书签，当然，firefox有delicious.com和Xmarks可用，但是由于众所周知的原因，它们并不 是什么时候都可以访问的。

[pil-handbook翻译]使用指南-5

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更多图像载入方法 为了叙述的方便，Image模块里的open函数经常被用来打开像文件。在多数情况下，你只需要传给它一个文件名作为参数即可:

im = Image.open("lena.ppm")

如果一切顺利，返回的是一个Image实例，否则，将会引起一枚IOError异常。

你也可以用一个类文件的实列来代替文件名。这个实例必须实现read, seek 和tell方法，并以binary模式打开.

从一个打开的文件流读取:

fp = open("lena.ppm", "rb")
im = Image.open(fp)

从一个字节流数据读取图像，使用StringIO类 :

从一个字节流读取:

import StringIO
im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

注意，图像库可以在读取图像文件头之前就回朔图像(使用seek(0)),另外，seek也可以用于那些已经被读取的(使用load的方法)图像。如果图像被包含在一个大文件中，比如tar包,你可以使用ContainerIO或TarIO来读取它。

从一个TAR包读取

import TarIO

fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm")
im = Image.open(fp)

控制编码

    一些编码器允读你在读入图像之后对它进行操作。这个特性通常用于创建缩略图(效率高于图像质量)和使用单色激光打印机（仅需要一个灰度图）时.

    draft方法操作的是一个打开而未载入的图像，因此它只能提供尽可能接近给定的模式和大小的结果。它是通过重新配置图像编码来完成这一功能的。

    用drft模式读取:

im = Image.open(file)
print "original =", im.mode, im.size

im.draft("L", (100, 100))
print "draft =", im.mode, im.size

    打印出的信息大概是这样:

original = RGB (512, 512)
draft = L (128, 128)

请注意，这里的结果图像并没有跟给定的模式与大小完全吻合。如果要确定结果不大于给定的大小，需使用thumbnail方法.

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注:后面是一些概念和库说明什么的,没啥好翻  翻译到此为此

原文链接

[pil-handbook翻译]使用指南-4

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图像序列(动画)

    PIL包含对图像序列（也叫动画格式）的基本支持。所支持的序列图格式包括FLI/FLC, GIF和一部分还在试验中的格式。TIFF同样可以包含超过一帧的图像。
    当你打开一个图像序列文件，PIL自动载入这个序列的第一帧。
    你可以使用seek和tell方法在不同的帧之间移动:

Example: Reading sequences
import Image
im = Image.open(”animation.gif”)
im.seek(1) # skip to the second frame
try:

while 1:

im.seek(im.tell()+1)
# do something to im
except EOFError:

pass # end of sequence
    如这个例子所示，当序列结束时你将得到一个EOFError异常。
    注意，在当前库版本中的大部分方法都只允许你称动到下一帧（如上面的例子所示）。如果要回溯图像，你可以重新打开.

    下面这个iterator类使你可以用for语名来循环图像序列:

Example: A sequence iterator class
class ImageSequence:
def __init__(self, im):

self.im = im

def __getitem__(self, ix):

try:

if ix:

self.im.seek(ix)
return self.im
except EOFError:

raise IndexError # end of sequence
for frame in ImageSequence(im):

# …do something to frame…

Postscript 打印

The Python Imaging Library includes functions toprint images, text and graphics on
Postscript printers. Here’s a simple example:
PIL包含在Postscript 打印机上打印图像,文本和图型所需的函数,以下是简单例子:
Example: Drawing Postscript
import Image
import PSDraw
im = Image.open(”lena.ppm”)
title = “lena”
box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in points
ps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdout
ps.begin_document(title)
# draw the image (75 dpi)
ps.image(box, im, 75)
ps.rectangle(box)
# draw centered title
ps.setfont(”HelveticaNarrow-Bold”, 36)
w, h, b = ps.textsize(title)
ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)
ps.end_document()

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[pil-handbook翻译]指用指南-3

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颜色转换

    使用convert函数，PIL让你可以在不同的图像模式之间转换。
Example: 转换模式

im = Image.open(”lena.ppm”).convert(”L”)

    图像库支持所有图像模式到 “L”和”RGB”模式之间的转换。如果需要在其它两种模式之间转化，你可以使用一个中间图像(一般是一枚”RGB”图像)

图像增强
    PIL提供了许多方法和模块来支持图像增强。
    滤镜

    ImageFilter模块预置了一系列图像增强滤镜与filter方法一起使用。
    Example: 应用滤镜

import ImageFilter
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

    象素操作
    point方法可以用来改变一个图像象素点的值。（例，图像对比操作)。在大多数情况下,一个函数需要一个参数来运行。
每个象素都可以依照以下函数进行处理：
Example: Applying point transforms

# multiply each pixel by 1.2
out = im.point(lambda i: i * 1.2)

    使用上述技术，你可以快速地在一枚图像上应用任何表达式。你也可以综合使用point和paste方法来选择性地修改一枚图像：
    Example: 处理单个颜色通道

# split the image into individual bands
source = im.split()
R, G, B = 0, 1, 2
# select regions where red is less than 100
mask = source[R].point(lambda i: i 100 and 255)
# process the green band
out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)
# paste the processed band back, but only where red was 100
source[G].paste(out, None, mask)
# build a new multiband image
im = Image.merge(im.mode, source)

    注意创建蒙版(mask)的句法：

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

    Python只是判断决定可输出结果的那部分逻辑表达式，返回值则是expression的结果。所以，如果上列的expression结果是false(0)，python将不再查看第二个操作数，而直接返回0，否则，返回255。
    (有点像短路判断，只要运行的部份已足以决定结果了，那么剩下的部分就不看)
    增强
    更高级的图像增强，使用ImageEnhance module中的类.
    一旦由图像创建出实例，一个enhancement对象可以很快速地试验各种不同设定。
    你可以用这种方式调整图像的对比度，亮度，色平衡和锐度：
    Example: Enhancing images
import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.3).show(”30% more contrast”)

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[pil-handbook翻译]使用指南-2

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剪切，粘贴与合并图像
    Image类所包含的方法可以让你对图像的某个区域进行操作。取到图像的一个子区，可以使用crop方法。
    Example: 从图像中复制一小框

box = (100, 100, 400, 400)
region = im.crop(box)

    这个区域以一个四元组定义，其坐标表示为（左，上，右，下）.PIL使用一个以(0,0)代表左上角的坐标系统。同时也要注意坐标指向的位置是以像素标识，所以在上面这个例子中的区域刚好是300×300像素。
    现在，这个图区可以做一些处理然后粘贴回去。
    Example: 处理一个子区，再贴回去

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

    当粘贴一个区域时，该区域的大小必须与给定的大小吻合，另外，粘贴区也不能延展到图像外面。但是，原始图像和粘贴区域的格式并不需要一致。如果它们不一致，粘贴域会自动进行转化。（在下方的颜色转换部分会有详细讨论）
    这里是另一个例子
    Example: Rolling an image

def roll(image, delta):

“Roll an image sideways”
xsize, ysize = image.size
delta = delta % xsize
if delta == 0: return image
part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
return image

    更进一步，使用一个可选参数，paste方法也可以实现透明蒙版效果。在这个蒙版中，值255表示这个粘贴图像在该位置完全不透明，值0意味着粘贴图像是完全透明的，而这之间的值则表示不同的透明度。
    PIL 也使你可以操作一个多道道图像的单个颜色通道。比如一个RGB图像。split方法创建一个新的图像集，其中每一个图像包含量原始图像的一个颜色通道。 merge方法使用两个参数，一个是模式，一个是图像组，将图像组重新组成合一个新的图像。下面这个例子将三个颜色通道合成一个RGB图像：
Example: 分割和合并颜色通道

r, g, b = im.split()
im = Image.merge(”RGB”, (b, g, r))

几何变换
    图像库提供方法来缩放和旋转图像。前者需要以二元组的方式提供新的尺寸参数，后者则需要一个逆时针方向的角度。
    Example: 简单几何变换。

out = im.resize((128, 128))
out = im.rotate(45) # degrees counter-clockwise
    将一枚图像旋转90度，既可以使用rotate方法，也可以使用transpose方法，后者同时也可以用于将一枚图像沿着它作重直或水平旋转。
    Example: 变换一坨图像

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

    使用transpose(ROTATE)，或选用相应的rotate操作，在结果和显示上并无不同。
    更通用的图像变换方式可以使用transform方法。在后面的reference可以找到相关细节。

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[pil-handbook翻译]使用指南-1

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使用Image类

    在PIL中最重要的类就是Image类，它在模块中以相同的名称定义。你可以用多种方式创建该类的实例：包括从文件中载放图像，处理其它图像所得，及从草稿中创建图像。
    从文件中裁入图像，使用Imag模块中的open函数。

>>> import Image
>>> im = Image.open(”lena.ppm”)

    如果成功，函数返回一个Image对象。现在，你可以使用实例属性来检视文件内容了。

>>> print im.format, im.size, im.mode
PPM (512, 512) RGB

    format 属性标识出图像的类别,如果图像并不是从文件中读取,它的值会被设为None.size属性是一个二元组,内容包括图像的高和宽(以像素为单 位).mode属性定了的图像颜色通道数量及名字,同时也包括像素类型和深度.常见的模式比如”L”(luminance)代表灰度图,”RGB”是真彩色图像, 而”CMYK”则是打印图像.

    如果打开失败,则抛出IOError异常.

    一旦创建了一枚Image类的实例,你就可以使用这个类所定义的方法来处理和操作图像.举列来说,显示这一图像:

>>> im.show()

    (标准版本的show并不是非常有效率,因为先将图像保存为临时文件,然后调用xv来显示它.如果你没有安装xv,它甚至可能无法使用.不过当它可用的时候,还是能够非常方便地调试与测试.)
    –译注,xv是Unix下的一个看图工具,在windows是,应该是调用系统默认的工具打开图像.
    接下来的部分,我们给出这个库中的一些不同函数的总览.

读写图像
    PIL支持大范围的图像格式.从硬盘中读取图像,使用Image模块中的open函数.你不需要在打开文件的时候给出文件类型.图像库自动根据文件内容来决定格式.
    保存一枚图像,使用Image模块中的save函数.在保存图像的时候,文件名就像得很重要了.除非你指定格式,否则图像库使用文件扩展名来确定文件所用的存储格式.
    Example: 将图像转化为JPEG

import os, sys
import Image
for infile in sys.argv[1:]:

outfile = os.path.splitext(infile)[0] + “.jpg”

if infile != outfile:
try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print “cannot convert”, infile

    可以稍微花时间讨论一下显示指定文件格式时的save方法.如果你使用一个非标准的扩展名,就必须始终以这种方式指定文件格式:
    Example: 创建JPEG图像的缩略图

import os, sys
import Image
for infile in sys.argv[1:]:

outfile = os.path.splitext(infile)[0] + “.thumbnail”

if infile != outfile:
try:

im = Image.open(infile)
im.thumbnail((128, 128))
im.save(outfile, “JPEG”)

except IOError:

print “cannot create thumbnail for”, infile

    若非真有必要,图像库并不会去解码或载入栅格数据,注意这一点很重要.当你打开一个图像文件,读取文件头就得了文件的格式,压缩模式,大小和其它解码该文件所需要的属性.但文件的其它部分则要稍后处理.
    这意味着打开一枚图像是一个非常快速的操作,它与图像的大小及压缩方式都没有关系.这里是快速查看一堆图像属性的简单脚本:
Example:打印图像属性

import sys
import Image
for infile in sys.argv[1:]:

try:

im = Image.open(infile)
print infile, im.format, “%dx%d” % im.size, im.mode

except IOError:

pass

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[pil-handbook翻译]Python Imaging Library 概览

laihj    善其事     pil-handbook, python, 图像, 翻译

简介
    Python Imaging Library为您的python程序添加有图像处理能力的接口。

    这个库提供扩展文件格式支持——一种高效的扩展方式——和相当强大的图像处理能力。

    核心图像库是为快速访问一些基本像素格式图像设计的。它能为普通图像处理工具提供一个可靠的基础。

    让我们来看一个这个库的可能应用：

图像归档
    针对于图像归档和批处理，Python Imaging Library是理想的程序。你可以用这个库来创建缩略呼，转化图像格工，打印图片等等。
   
    Python Imaging Library的最新版本可以识别并读取多数图像格式。保存时则有意地限制为最常用的交流和发布格式。

图像显示

    最新发布版本包含Tk PhotoImage and BitmapImage 接口，Windows DIB 接口也可以随着PythonWin一起使用。而对了X 和Mac系统的显示，您可以使用Jack Jansen的图像库。

    调试版本（可能指非release版本）中，于Unix版本也提供show方法调用xv来显示图像。

图像处理

    图像库包含一些基本的图像处理函数，包括像素操作，一系列内置convolution kernel的滤镜和颜色空间变换。

    同时也提供图像缩放，旋转和任意几何变换的支持。

    提供histogram方法使您可以输出对某个图像的一些统计信息。这可以用于自动对比增强和全局统计分析。

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[PY]玩pythonchallenge要复盘

laihj    善其事     python, pythonchallenge

忘了谁人在什么地方说的了，他们组里的人进来，先潜下心来做两周的pythonchallenge,然后写出来的python代码就非常漂亮。

我不相信，直到我前两天刚好有空做了第n关（很慢，我还真就当一个游戏来玩，只是有空才做一下），来到 第n+1关时，在页面最下面看到一句话：

To see the solutions to the previous level, replace pc with pcc, i.e. go to: http://www.pythonchallenge.com/pcc/def/ocr.html

接提示可以找到前一段的解法，多种解法，用不同思路的解法。可以用来跟自己的想法印证对比，并学习更多的写python方式。非常好玩。

[PY]python中的OO

laihj    善其事     OO, python

写给自己的备忘，很浅显，可能只是句法方面的事，不涉及OO思想之类的，因为OO思想是共通的，并没有python的OO思想一说
PS 示例代码来自《python简明教程》

继承
python中的继承语法跟java/c++系不同，却不是：也不是extends,是这样的

class child(parent):
pass             #py中，pass是空语句块

self,init，和del
python中的self有点类似于c++/java中的this是指针，代表本实例，不同的地方在于self要写在类函数的参数列表中,传递了self才能在函数中使用类实例的数据，但在调用时不需要写这个参数
init类似于构造函数，用法也差不多，而del，不像c++中的析构，比较像java中的finalize，在实例被回收时调用，同java中一样，这个函数被调用的时间是不一样的

class SchoolMember:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
print ‘(Initialized SchoolMember: %s)’ % self.name
def __del__(self, name, age)：pass

def tell(self):
print ‘Name:”%s” Age:”%s”‘ % (self.name, self.age)

SchoolMember().tell()  <–这里不需要写self的引用

类数据与实例数据

class child():
bi=2    <–在java中这个是要加staitc滴，也就是说这个实际上相当于静态
def __init__(self):
self.bb=3 <–实例数据

重载
基本一样，不同的是python中的构造函数并不自动调用基类的构造函数，需要显式调用。

多继承
python支持多继承，不过不晓得有没有用，反正在我看来，多继承就是记载于葵花宝典的屠龙之技，自宫去学它了吧，也不一定用得上

让C/C++/Java人员不爽的地方：

• * 类数据居然不用声明直接用的
• * 数据居然不用指定类型的
• * 函数居然没有返回值类型的
• * 居然没有访问权限修饰符的（我是指public,private,protected，忘了术语怎么说了）

[PY]module的问题

laihj    善其事     eclipse, pydev, python

前两天配好了pydev+eclipse的环境，然后在玩The Python Challenge.

The Python Challenge是一个很好玩的游戏，其实就是一系列的网页，你必须解开A页面的迷，然得到B页面的地址，这样一关一关走下去，有些解迷的乐趣，同时也能用来熟悉Python的模块函数，相关不错。

问题是我玩的那一关需要用到string模块的translate和maketrans函数，这本身难度不高，几行代码也就解决了，可奇怪的是，编译出错（也许python是解释出错？），在eclipse的输出框里面总是提示string模块并没有translate的方法，可不管看文档还是GOOGLE的结果，这模块都是应该包含这两个接口的。

这问题卡了一个多小时，直到我发现eclipse的输出窗口出现了一些本不该出现的输出字串，才想起来，原来我在这个py源文件的同一目录建了一个名叫string.py的文件，也就是说，当我在源文件里面输入import string的时候，它导入的并不是python库文件string.pyc，而是我自己建的这个string.pyc.

这样看起来，python引入库的时候，应该是跟c或者c++一样，先是寻找自己所在的目录有没有这一模块，如果没有，才会到系统指定的模版文件夹中寻找。

 ps:关于python，推荐一个沈洁元先生的python简明教程，在线版和下载版到处都是，GOOGLE一下即可。