Программирование python

Создание 1D штрих-кода с помощью Python

Класс BarcodeSettings, предоставляемый Spire.Barcode, используется для определения параметров генерации штрих-кода. Эти параметры включают тип штрих-кода, данные, цвет, поля и горизонтальное/вертикальное разрешение.

После настройки параметров вы можете создать экземпляр BarcodeGenerator, используя эти настройки. Затем вы можете использовать метод GenerateImage() генератора для создания изображения штрих-кода.

Следующий фрагмент кода демонстрирует, как создать 1D штрих-код с помощью Python.

from spire.barcode import *

# Запись всех байтов в файл

def WriteAllBytes(fname: str, data):

with open(fname, "wb") as fp:

fp.write(data)

# Применение лицензионного ключа

License.SetLicenseKey("лицензионный ключ")

# Создание объекта BarcodeSettings

barcodeSettings = BarcodeSettings()

# Установка типа штрих-кода в Code25

barcodeSettings.Type = BarCodeType.Code25

# Установка данных для штрих-кода

barcodeSettings.Data = "DK2980051"

# Установка левого и правого полей

barcodeSettings.LeftMargin = 1

barcodeSettings.RightMargin = 1

# Установка горизонтального разрешения

barcodeSettings.DpiX = 200

# Установка вертикального разрешения

barcodeSettings.DpiY = 200

# Не отображать текст на штрих-коде

barcodeSettings.ShowText = False

# Создание экземпляра BarCodeGenerator с указанными настройками

barCodeGenerator = BarCodeGenerator(barcodeSettings)

# Генерация изображения для штрих-кода

image = barCodeGenerator.GenerateImage()

# Запись изображения PNG на диск

WriteAllBytes("output/Code25.png", image)

Создание 2D штрих-кода (QR) с помощью Python

Этот пример показывает, как создать 2D штрих-код (QR-код) с помощью Spire.Barcode для Python.

from spire.barcode import *

# Запись всех байтов в файл

def WriteAllBytes(fname: str, data):

with open(fname, "wb") as fp:

fp.write(data)

# Применение лицензионного ключа

License.SetLicenseKey("лицензионный ключ")

# Создание объекта BarcodeSettings

barcodeSettings = BarcodeSettings()

# Установка типа штрих-кода в QR-код

barcodeSettings.Type = BarCodeType.QRCode

# Установка данных для 2D штрих-кода

barcodeSettings.Data2D = "Hello, World"

# Установка полей

barcodeSettings.LeftMargin = 0.5

barcodeSettings.RightMargin = 0.5

barcodeSettings.TopMargin = 0.5

barcodeSettings.BottomMargin = 0.5

# Установка горизонтального разрешения

barcodeSettings.DpiX = 500

# Установка вертикального разрешения

barcodeSettings.DpiY = 500

# Установка уровня коррекции ошибок

barcodeSettings.QRCodeECL = QRCodeECL.M

# Не отображать текст на штрих-коде

barcodeSettings.ShowText = False

# Создание экземпляра BarCodeGenerator с указанными настройками

barCodeGenerator = BarCodeGenerator(barcodeSettings)

# Генерация изображения для штрих-кода

image = barCodeGenerator.GenerateImage()

# Запись изображения PNG на диск

WriteAllBytes("output/QRCode.png", image)

Чтение изображения штрих-кода с помощью Python

Библиотека Spire.Barcode предоставляет класс BarcodeScanner, который отвечает за распознавание изображений штрих-кодов. Он предлагает методы, такие как ScanOneFile(), ScanFile() и ScanStream(), которые позволяют извлекать данные из штрих-кодов.

from spire.barcode import *

# Применение лицензионного ключа

License.SetLicenseKey("лицензионный ключ")

# Сканирование изображения файла, содержащего один штрих-код

result = BarcodeScanner.ScanOneFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\QRCode.png")

# Сканирование изображения файла, который может содержать несколько штрих-кодов

# results = BarcodeScanner.ScanFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Image.png")

# Вывод результата

print(result)

Более подробное руководство см: Как считать штрих-код с помощью Python.

Заключение

В этом блоге мы рассмотрели создание 1D и 2D штрих-кодов, обеспечив вас навыками для генерации различных типов штрих-кодов. Кроме того, мы изучили, как читать изображения штрих-кодов, что позволяет извлекать ценную информацию из этих цифровых представлений.

Во-вторых, а это было самое сложное для меня, отправка уведомлений по времени, каждому пользователю. Здесь пришлось подумать, есть библиотека "schedule" она позволяет выполнять определённую функцию в определённое время.

Написал функцию, которая сверяет текущее время и время, которые установили себе пользователи, если есть совпадения отправляет настроенное сообщение. Решено.

В целом у меня получился готовый продукт, который смогут посмотреть заказчики, прежде, чем доверить работу над своим проектом.

Вот ссылка на первую версию бота, кому интересно, можно глянуть весь код там. Второю версия пока не выкладывал.

P.S. Бот функционирует. Доступен в поиске телеграм по: @pytginform_bot

P.P.S. Как и написал выше, работаю на фрилансе, создаю сайты, ботов, скрипты. Если интересно на моей странице есть контакты, как можно связаться со мной. Пользователям пикабу, конечно же скидка!

Большая часть курсов — теория без практики

Очень часто курсы по ИИ наполнены общими фразами, понятными только на поверхности, и шаблонными советами. Вот типичный набор:

• «Используй ИИ для создания контента»

• «Зарабатывай на чат-ботах»

• «Публикуй статьи и продавай рекламу»

• «Генерируй изображения и продавай»

Но как именно это сделать, куда идти, какие сервисы выбрать — почти никогда не объясняют подробно и по шагам. В итоге ты получаешь «водянистый» материал, который не просто сложно, а вообще невозможно применить на практике.

Вместо того чтобы помочь пройти от нуля до результата, курсы дают тебе набор общих рекомендаций без конкретных пошаговых инструкций.

Отсутствие актуализации материалов и поддержки

ИИ развивается с бешеной скоростью — новые версии моделей, новые сервисы, обновления функционала выходят каждый месяц. Поэтому материал, который был актуален год назад, сегодня может быть уже не в тему.

Многие курсы не обновляются, и после покупки ты остаёшься со старыми знаниями, которые уже не работают. Кроме того, отсутствие поддержки — это ещё один серьёзный минус. Если у тебя возник вопрос или ошибка, ждать ответа от автора курса иногда приходится неделями, а то и вовсе его не получить.

Кому действительно нужны платные курсы?

Платные курсы имеют смысл, если они:

• Созданы практиками, которые активно работают с ИИ и имеют доказанные кейсы.

• Предлагают подробные, поэтапные инструкции с конкретными задачами и решениями.

• Обеспечивают обратную связь и поддержку — возможность задать вопросы и получить помощь.

• Постоянно обновляют материалы в соответствии с трендами и изменениями в инструментах.

Как выбрать полезный курс и не попасться на удочку

• Проверяй репутацию автора. Кто он, чем занимается, есть ли реальные отзывы и результаты? У каждого кто решил обучать других мастерству работы с ИИ всегда есть портфолио!

• Изучи программу курса внимательно. Если там только теория и обещания — лучше пройти мимо. Запроси скриншоты лекций!

• Убедись в наличии практических заданий. Только через практику можно научиться работать с ИИ. Если ничего не практиковать, не ошибаться, то ничего и не получится!

• Оцени качество поддержки. Есть ли чаты, вебинары, возможность личных консультаций?

• Ищи гарантии и возможность вернуть деньги. Это снижает риски обмана!

Бесплатные ресурсы — не менее ценные, чем платные

Сегодня есть множество бесплатных и качественных материалов:

• Официальные документации и гайды сервисов ИИ (OpenAI, Google, Microsoft и почих).

• Видеокурсы и туториалы на Ютубе и Рутубе от опытных специалистов.

• Сообщества и форумы, где делятся опытом и помогают новичкам.

• Статьи и блоги, которые регулярно обновляются.

• Телеграм каналы с постоянной поддержкой и прямым общением с практикующим пользователем ИИ.

Используй их, чтобы сформировать базу и набить руку на запросах, а потом уже думай о платных обучающих программах.

Что действительно поможет зарабатывать с ИИ

• Начни с конкретных проектов, которые тебя реально интересуют, вдохновляют. Например, создать чат-бота для бизнеса, писать тексты или делать визуальный контент.

• Учись на своих ошибках и анализируй результаты — что работает, что нет, запоминай и записывай удачные промты и итоги.

• Общайся с соратниками по теме, вступай в тематические сообщества, находи учителей.

• Постоянно развивайся и не бойся менять инструменты, если они устарели.

Итог

Большинство курсов по заработку с ИИ — это именно то, что я называю «водой» и иллюзией. Не трать деньги и время на обещания легких денег без усилий. Реальный успех приходит только к тем, кто готов учиться, пробовать и работать.

А ты сталкивался с подобными курсами или псевдоучителями?

Поделись своим опытом или задавай вопросы в комментариях — сообща обсудим, посмеемся, поможем!

Я веду свой Telegram-канал по теме нейросетей и заработка с помощью ИИ — «Ум + AI = Доход». Если хочешь быть в курсе самых свежих трендов, полезных инструментов и реальных кейсов, заглядывай и подписывайся — будь в теме и зарабатывай с умом!