大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程入门api的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程入门api的解答，让我们一起看看吧。
在pycharm中如何创建api接口？
在Pycharm中创建API接口的步骤如下：1. 首先，确保你已经安装了Python和PyCharm，并且已经创建了一个新的项目。
2. 在PyCharm的项目中，创建一个新的Python文件，用于编写API接口的代码。
3. 导入必要的库，例如Flask或Django等，这些库可以帮助你创建和管理API接口。
4. 在代码中定义一个路由，即API的URL路径。
例如，使用Flask库，可以使用`@app.route('/api/endpoint')`来定义一个名为`endpoint`的API接口。
5. 在路由函数中编写处理请求的代码。
你可以使用不同的HTTP方法（例如GET、POST、PUT、DELETE等）来定义不同的操作。
根据你的需求，可以从请求中获取参数、执行相应的操作，并返回相应的结果。
6. 运行项目，启动API接口。
你可以使用PyCharm提供的运行按钮或命令行来启动应用程序。
7. 使用API测试工具（例如Postman）来测试你的API接口。
输入正确的URL和参数，发送请求并查看返回的结果。
总结：在PyCharm中创建API接口的步骤包括导入库、定义路由、编写处理请求的代码、运行项目和测试API接口。
这样，你就可以使用PyCharm创建和管理自己的API接口了。
python如何实现人脸？
这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？
首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个视频是不行的。就分为三大步走吧：
建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识
机器学习来寻路
在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。
深度学习全升华
这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。
开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python开发的深度学习框架。
翻出我曾经写的一篇文章来介绍这个问题。
为大家带来一篇 初步使用Keras深度学习破解验证码 的文章。 当然我们这里识别的是普通验证码，是Lar***el常用的验证码库
Captcha for Lar***el 5
如下图，又5个数字字母所组成的验证码。我用PHP一共生成了5万个验证码。后面也会提供给大家
导入所需的库
这里我们还是使用Keras，底层使用Tensorflow做为底层库。
本次使用的模型是简单的卷积神经网络模型，后面也会使用更加复杂的模型
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围[_a***_]，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
可以看下“如鹏网”的《Python人脸识别》***教程，有详细的介绍。
想学习的话，可以看一下，作为学习的参考，讲的还是挺不错的。
有网络的地方就可以学习，根据自己时间灵活安排学习进度，有新的课程更新了，也是可以继续来学习的。
到此，以上就是小编对于python编程入门api的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程入门api的2点解答对大家有用。
