1.发送邮件

发送邮件其实也是简单的，菜鸟教程上，跟着做就好了,没有任何的压力。

2.导入当前目录下的文件

在windos下，如果想要导入当前目录下的文件，需要先使用sys.path.append(‘.’)将当前目录加入到环境变量中，然后再进行导入包的操作，linux就不需要。但是导入上级目录模块，就需要处理了。

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#!/usr/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

import sys
## 导入当前目录包
sys.path.append('.')
## 导入邮件发送
import qqmail

注意：如果一个文件作为一个单独的py文件执行，使用sys.path.append(‘.’)导入当前包是没有问题的，但是如果是作为一个子包引入，就会存在问题，还是找不到相应的包。解决方法就是使用from的引入方法代替import方法，比如下面的代码，从当前目录下的PYSQL.py文件中导入类MSSQL

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from .PYSQL import MSSQL

有如下的解释：

对于不在sys.path中，一定要避免用import导入 自定义包（package）的子模块（module），而要用from…import… 的绝对导入 或相对导入，且包（package）的相对导入只能用from形式。

【解决方案】

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import os
# 导入当前目录模块
sys.path.append("..")
from . import classes

# 导入运行目录模块
sys.path.append(os.path.dirname(sys.path[0]))
from . import classes

3.软件包

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# 方式一,这里生成的txt，但是vscode里面打开乱码
pip freeze > requirements.txt

## 恢复
$ pip install -r requirements.txt

# 方式二
pip install pipreqs
# 生成当前项目的 安装包
pipreqs .
# 安装
pip install -r requirements.txt

4.linux后台运行pyhton

在linux上后台运行某一个程序，可以使用 nohup ，但是随之而来的另外一个问题，那就是如何在某一个虚拟环境中后台运行某一个程序。

或者是我想错了吗？在使用conda切换虚拟环境之后，然后后台运行，自然还是在这个虚拟环境下运行的。

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## 后台运行
nohup python /data/python/server.py > python.log3 2>&1 &

## 查看进程
ps aux|grep python

## 杀死进程
kill -9 [上一步的进程号]

5.工程

(1) 通常的 python 项目，都是以单文件的形式执行的，后来要是做一个Ai识别的项目，就需要工程化的思想了。参考目录如下：

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README.rst
LICENSE
setup.py
requirements.txt
sample/__init__.py
sample/core.py
sample/helpers.py
docs/conf.py
docs/index.rst
tests/test_basic.py
tests/test_advanced.py

(2) Python 项目的目录结构因项目而异，但通常会包含以下几个主要目录和文件：

• README.md：项目文档，包括项目介绍、安装、使用方法等。
• LICENSE：项目许可证，规定了项目的使用条件。
• requirements.txt：记录项目所需的依赖包及其版本号，方便其他人快速安装相应的依赖包。
• setup.py：定义项目的安装方法，可以通过该文件将项目发布到 PyPI 上。
• src/：存放项目源代码的主目录。
• tests/：存放项目测试代码的目录，包括单元测试、集成测试、端到端测试等。
• docs/：存放项目文档的目录，包括 API 文档、用户手册、设计文档等。
• data/：存放项目中用到的数据文件等资源。
• scripts/：存放项目相关的脚本文件，例如批处理文件、自动化部署脚本等。

(3) 当谈到 Python Web 项目时

• app/：存放应用程序的主目录，包含了处理请求、路由、业务逻辑和数据模型等功能模块。该目录中一般会包含多个 Python 模块。
• config/：存放配置文件的目录，例如数据库配置、日志配置等。
• static/：存放静态资源，例如 CSS、JavaScript 和图片等文件。
• templates/：存放 HTML 模板文件的目录，这些模板将在应用程序中动态生成。
• tests/：存放测试代码的目录，用于测试应用程序的各种功能和接口。
• venv/：Python 虚拟环境，用于隔离项目依赖，保证项目的稳定性和可移植性。
• requirements.txt：记录项目所需的依赖包及其版本号，方便其他人快速安装相应的依赖包。
• README.md：项目文档，包括项目介绍、安装、使用方法等。

6.日志

使用 python 的日志框架

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pip install loguru

配置按天分割文件

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from loguru import logger
logger = logger.opt(colors=True)
# 配置日志记录文件
# 设置日志文件的路径和格式  
LOG_FILE = "app.log"  
LOG_FORMAT = "<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> | <level>{message}</level>"  
logger.remove()  # 移除所有默认的日志处理器  
logger.add(  
    LOG_FILE,  # 日志文件路径  
    format=LOG_FORMAT,  # 日志格式  
    rotation="1 day",  # 每天旋转日志文件  
    compression="zip",  # 压缩日志文件  
    retention="7 day"  # 保留7天的日志文件  
)  
logger.add(sys.stdout,level="INFO")  # 输出到标准输出 

7.Mino操作

8.OpenCV

在进行图像识别的时候，大部分还是借助于 OpenCV 的接口。

8.1.实时帧

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fps =cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

8.2.missing picture in access unit with size

我在使用opencv进行处理的时候，使用obs进行推流的时候，不会出现问题，但是使用 无人机 推流的时候，地址都是同样的地址，但是就是无法实现拉流，然后报错：missing picture in access unit with size

【尝试解决】
（1）我尝试读取是否为空的问题

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# 判断是否为空操作,如果为空则不进行处理
if frame.empty():
    self.cnt+=1
    if self.cnt == 10:
        self.cnt = 0
        break
    continue

8.3.关闭日志输出

opencv日志总是输出很多没有用的，我感觉有些烦人，于是就想着要把他关掉。很多文章都用了 loggin，但是就是无法关闭 ffmpeg 的日志输出，真是扯淡啊。

【尝试方案】
（1）尝试使用 python 设置，感觉无效

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# 无效
cv2.setLogLevel(0)

（2）尝试设置环境变量,也无效

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import os
os.environ["OPENCV_LOG_LEVEL"] = "0"
import cv2

（3）尝试使用 set 设置环境变量

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set OPENCV_LOG_LEVEL=0

（4）设置多个变量，也还是无效

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import os
os.environ["OPENCV_VIDEOIO_DEBUG"] = "0"
os.environ["OPENCV_FFMPEG_DEBUG"] = "0"
os.environ["OPENCV_VIDEOWRITER_DEBUG"] = "0"
os.environ["OPENCV_VIDEOCAPTURE_DEBUG"] = "0"
os.environ["OPENCV_FFMPEG_LOGLEVEL"] = "-8"
os.environ["OPENCV_FFMPEG_LOGLEVEL"]="-8"
os.environ["OPENCV_LOG_LEVEL"]="OFF"
import cv2

（5）使用 logging 进行屏蔽,也无效

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import logging
# 创建一个Logger对象
logger = logging.getLogger(__name__)
# 获取第三方库的Logger对象
requests_logger = logging.getLogger('cv2')
# 设置第三方库的Logger级别为WARNING
requests_logger.setLevel(logging.ERROR)

（6）禁用print
我打算直接禁用全部的 print ，结果还是没用，还是输出一堆的 [NULl]

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import os,sys
# Disable
def blockPrint():
    sys.stdout = open(os.devnull, 'w')

# Restore
def enablePrint():
    sys.stdout = sys.__stdout__
# 阻止输出
blockPrint()

9.配置文件

增加一个 conf 模块，使用的时候就是 conf=conf.getConf()。在一个文件中定义的变量，可以在另外一个文件中访问。

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import os
import sys
import configparser

# 配置
conf=dict({})

# 读取配置
def load_env():
    # 读取并设置全局变量
    configPath=os.path.abspath(os.path.join(sys.path[0], ".."))
    configFile = configPath+'/conf/config.ini'
    # 创建配置文件对象
    con = configparser.ConfigParser()
    # 读取文件
    con.read(configFile, encoding='utf-8')
    # 获取所有section
    items = con.items('common')
    items = dict(items)

    global conf
    conf=items

def getConf():
    return conf

load_env()

10.defaultdict(lambda: [])

我在运行目标识别的时候，很多的文章都有这么一句话，使用的时候就是让我莫名其妙，明明就是没有 track_history[track_id]=”” 这种赋值，为什么就可以直接使用了呢？

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# 声明
track_history = defaultdict(lambda: [])

# 使用
track = track_history[track_id]
track.append((float(x), float(y)))  # x, y center point

后来我理解是，这个用法如果 “当字典里的键不存在时新建一个带默认值的键” ，这样就好理解了。突然发现新大陆了，这里也就可以解释为，如果 track_history[track_id] 这个值不存在，就返回一个默认的空数组。