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用Dropbox搭配MoinMoin建立个人的Wiki

laihj — Wed, 25 Nov 2009 11:07:08 +0000

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

laihj — Tue, 30 Dec 2008 02:26:25 +0000

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.

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

laihj — Mon, 29 Dec 2008 08:01:24 +0000

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()

[pil-handbook翻译]指用指南-3

laihj — Sat, 27 Dec 2008 03:37:37 +0000

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”)

[pil-handbook翻译]使用指南-2

laihj — Fri, 26 Dec 2008 01:22:50 +0000

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。

[pil-handbook翻译]使用指南-1

laihj — Thu, 25 Dec 2008 05:30:57 +0000

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

[pil-handbook翻译]Python Imaging Library 概览

laihj — Wed, 24 Dec 2008 08:07:13 +0000

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。

[PY]玩pythonchallenge要复盘

laihj — Tue, 09 Dec 2008 01:21:11 +0000

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 — Wed, 12 Nov 2008 12:01:19 +0000

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 — Wed, 05 Nov 2008 06:33:51 +0000

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。

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