本文实例讲述了Python实现批量修改图片格式和大小的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
针对在数据库里进行批量造数据，之前有发过一篇文章 MySQL大批量造数据，是使用存储过程的方法进行批量造数据的。
问题描述：如果缓冲区满则生产者等待，若空则生产者往缓冲区放置物品至缓冲区满；如果缓冲区空则消费者等待，若满则消费者从缓冲区获取物品进行消费直至缓冲区空。
EasyXMS EasyXMS是一个用于批量管理Linux/Unix服务器的简易系统， 如：多线程批量执行命令、多线程批量上传文件等功能. 项目主页 http://git.oschina.net/leedays/EasyXMS 到项目主页下载最新的版本 有什么优势？ 1.简单易用 2.轻量级,只需要一个脚本文件,不需要安装Client端 3.安装部署快,一键安装所需的环境 一.主要功能 1.批量执行命令 2.批量上传文件 3.记录每次输入的命令到文件
简介: 快速侦察与目标关联的互联网资产，构建基础资产信息库。协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产，发现存在的薄弱点和攻击面。
为什么会有这么多的体力活呢？怎么才能真正摆脱复制粘贴式的工作，提高办公自动化快人一步呢？
目前的日常工作中，见的最多的还是对Excel文件和 Word文件的处理。对于Excel文件，如果出现xls、xlsx、xlsm混合文件应该怎么处理？对于Word文件，出现doc和docx的混合文件，又该怎么处理。
在开发中 python 这一个语言就像是小叮当，而 python 的第三方库则是“百宝箱”，你只要想着对某一个方向进行开发，那么这个“百宝箱”就会给你想要的东西。 由于我是在开发多年后接触到的 python，对我来说自从接触 python 就打开了“新世界”的大门。（我正在求设计做一张图，还没做完，做完贴上在这里）
这可能是很多非IT职场人士面临的困惑，想把python用到工作中，却不知如何下手？python在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。
https://afdian.net/group/37beff8aadd211ee90945254001e7c00[1]
1.在Pycharm下为你的Python项目配置Python解释器 Project:当前项目名>Project Interpreter>add Local 2.在Pycharm下创建Python文件、Python模块 File>New>Python File File>New>Python Package 3.使用Pycharm安装Python第三方模块 Project:当前项目名>Project Interpreter>点击右侧绿色小加号 4.Pycharm基本设置，例如不使用tab、tab=4空格
NoXss是一个供web安全工程师批量检测xss隐患的脚本工具。其主要用于批量检测，比如甲方内部安全巡检，人工分析千万级的url资产是不现实的，NoXss使用多进程+协程的方式，支持高并发，可以出色的完成这一任务。NoXss从实用主义出发，小巧精致，不如其他扫描器拥有各式各样的高级功能（比如绕过waf、存储型xss等），深入挖掘xss这里首推XSStrike，但在批量检测方面，NoXss是一个不错的选择。
前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。昨天给大家分享了使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件(上篇)，今天继续给大家分享下篇。
本篇文章首发公众号：AI悦创：https://mp.weixin.qq.com/s/jhSiOimrNpbhIUpNyoR6TQ ，博客原文：https://www.aiyc.top/1913.html
python环境配置太简单了，去python.org下载最新版python安装文件，默认安装即可
今天给大家介绍一款名叫SQLiv的批量SQL注入漏洞扫描工具。 功能介绍 批量域名扫描SQL注入漏洞； 扫描指定域名（带爬虫功能）； 反向域名扫描； SQL注入漏洞扫描以及域名信息检测都是采用多进程方式进行的，所以脚本的运行速度会非常快，并能够同时扫描多个URL地址。 工具的安装与运行 用户可以使用下列命令安装和运行SQLiv： git clonehttps://github.com/Hadesy2k/sqlivulscan.git sudo python2 setup.py -i 依赖组件 bs4
前面写（抄袭）了一下转图片（提取图片）的源码，包括PDF文件以及PPT文件，这里本渣渣抽空进行了exe打包，打包的是pdf文件转图片，当然使用的gui还是python的tkinter库，仅供参考和学习使用！
996 一直是互联网老生常谈的话题了，但抛开其他只谈工作本身，你有没有想过，下班晚、加班，有时候可能是因为自己工作比较低效？
我曾以为,写脚本是很难的,直到我遇到了Python 前言 随着国内版权意识的跟进,很多影视音乐资源开始收费,而且度盘又经常随意封杀各种资源,所以,为了保护资源,老司机们越来越倾向于把资源下载到本地,但
虽然咱是matlab编程类公众号，偶尔学习学习python也是好的。交叉学习、融会贯通、共同进步。如果所学的知识不能够为我带来些许便利，我终将会怀疑其之于我的意义，若是python离我特别远，何为还会
本文代码同样适用于docx、xlsx等表面上看起来与zip毫无关系但实际内部实现类似于zip文件的文件。
发现很多读者对python自动化办公（python操作Excel、Word、PDF）的文章都很喜欢，并希望能够应用到工作中去。
在工作中，我们经常同word、excel、ppt打交道，而excel用的应该是最多的。不知道大家有没有一填就是几百上千份表格的经历，那种感觉就像个机器人一样做着重复的事情，让人崩溃。一个表填着容易，要是几百上千份表格就很难受了，所以，今天教大家如何用python批量填充数据。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/5hpFDgjCpfb0O1Jg-ycACw
如果探索的数据集侧重数据展示，可以选PandasGUI；如果只是简单了解基本统计指标，可以选择Pandas Profiling和Sweetviz；如果需要做深度的数据探索，那就选择dtale。
kill方法的缺陷是，当我们有很多进程要杀死，不可能全部一个一个手动输进程号，因此能够根据进程名称中的关键字去杀进程，这样就可以批量杀死了，如下：
TinyPNG是一个免费的在线批量压缩图片服务,但Web端有单次20张和单个文件5M的限制.同时TinyPNG官方提供了API,API限制每月500张,完全满足个人使用.本文将介绍使用Python脚本来批量压缩图片.
Ansible是一款极其简单的自动化运维工具, 基于Python开发, 集合了众多运维工具(puppet, cfengine, chef, func, fabric)的优点。 实现了批量系统配置, 批量程序部署, 批量运行命令等功能。
在更新开源项目：python-office的这1个多月里，又发现了一些新需求，今天整理出来，分享给大家~
这几天，我在用 Github page + hexo 搭建个人网站，为了延续风格，就想把配图与文章一起迁移过去。这时候就出现了一个难题：我所用的图片都是高清大图，放到网站上会严重拖慢加载速度。因此，需要先把图片压缩，再上传。
*.xlsx为你的班级的姓名与学号的excel表格,记得修改read_excel(’ ')为你的路径.
上篇《用 Python 批量提取 PDF 的表格数据，保存为 Excel》文章中，我们利用 Python 的第三方工具库 pdfplumber 批量提取 PDF 的表格数据后，有不少小伙伴们提出，大多数 PDF 都为图片，如何批量提取出图片。
在某些办公场景下，python的确是一大利器，尤其是操作某一个特定的任务，比如批量修改文件名，某一个文件夹里的所有文件下的文件名，几行代码就能让你轻松实现批量修改文件名，省时省力，大呼，神器！
在许多业务场景中，需要将大量数据从表格文件（如Excel、CSV）中导入数据库，以便进行进一步的数据分析和处理。本文将介绍如何通过编程实现数据通过表格批量导入数据库，以提高数据导入的效率和准确性。我们将以 Python 和 MySQL 数据库为例进行讲解，同时提供一些拓展思路和优化建议。
整体说来ida的批量模式并不能算是真正的批量模式，只是可以通过各种手段来执行多个ida进行分析。众所周知ida是不支持多线程的，并且按照官方的说明看来在将来也不准备支持多线程。那么要想进行批量处理就只能使用自己的一些办法，自己去写个程序用命令来调用ida进行处理。
在日常工作中，和样本训练，以及信息收集，杂乱的文件名称处理起来总是很麻烦 利用Python脚本可以让办公自动化，批量重命名文件名称。特别在深度学习样本训练中起着很大的作用
在日常的运维工作中批量对主机的是很常见的，市面上也有许多主机批量管理的软件，但有时候这些软件并不能完全的满足我们的需求。python中刚好提供了关于主机批量管理的模块，今天就让我们来看看如何利用python实现主机批量管理
最近，要搭建多套测试环境，需要把 Jenkins 中 dev 视图下的所有任务批量复制到 sit 等视图下。
工作中遇到需要需要批量处理Excel文件的情况，你还在手动一个一个地处理吗？赶紧学会下面的自动化批量处理方法，告别机械式的低效工作吧！
一个手机不可能同时安装1000个apk，需要考虑每50-100个作为一组，进行安装，验证后卸载测试。
在日常科研或者工作中，我们免不了要批量从网上下载一些资料。要是手工一个个去下载，浪费时间又让鼠标折寿，好不容易点完了发现手指都麻木了。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
在日常的工作中，我们通常会有去探测目标主机是否存活的应用场景，单个的服务器主机可以通过计算机自带的DOS命令来执行，但是业务的存在往往不是单个存在的，通常都是需要去探测C段的主机（同一个网段下的存活主机），这样使用DOS来进行操作是不可取，探测的速度太慢了，不满足实际需要。一般批量的操作需要使用脚本进行一键部署执行，本文主要通过使用Python语言来实现批量ping的操作（使用多线程实现Python批量处理）
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