Tag: Python

你是否曾在《原神》中沐浴在美丽的风景中，准备一场宁静的垂钓之旅，却因为频繁点击鼠标疲惫不已？有没有想过是否能有一种方式，让你的角色自动完成这项任务，而你可以专注于享受游戏中的风景和故事？

现在，有一个好消息！我们为你带来了原神自动钓鱼AI。这个项目结合了YOLOX和DQN两个强大的模型，使用迁移学习和半监督学习进行训练，以实现自动钓鱼的目标。在这篇文章中，我们将教你如何安装和使用这个令人兴奋的工具。

安装和配置

1. 安装Python环境

首先，你需要安装Python运行环境，我们推荐使用Anaconda。请前往Anaconda官网，下载并安装适用于你操作系统的版本。

2. 创建Python环境

打开Anaconda Prompt（命令行界面），创建一个新的Python环境并激活它。我们建议使用Python 3.8或更低版本，因此在创建环境时，请明确指定Python版本。

conda create -n ysfish python=3.8
conda activate ysfish

3. 下载项目代码

使用Git克隆项目代码，或者在GitHub网页上下载并解压项目文件。

git clone https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish.git

4. 安装依赖库

切换到项目代码所在的目录，并运行以下命令来安装所需的依赖库：

cd genshin_auto_fish
python -m pip install -U pip
python requirements.py

如果你想使用显卡进行加速，请安装CUDA和cuDNN。安装完毕后，可以使用以下命令来安装GPU版本的依赖库：

pip install -U pip
python requirements.py --cuda [cuda版本]

5. 安装YOLOX

切换到项目代码所在的目录，运行以下命令以安装YOLOX：

python setup.py develop

6. 下载预训练权重

前往预训练权重下载权重文件（.pth文件），并将其放在项目目录下的weights文件夹中。

运行原神自动钓鱼AI

在运行原神自动钓鱼AI之前，请确保你的原神游戏窗口分辨率设置为1080×1920，并且使用全屏模式运行游戏。

使用显卡进行加速

python fishing.py image -f yolox/exp/yolox_tiny_fish.py -c weights/best_tiny3.pth --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --device gpu

使用CPU运行

python fishing.py image -f yolox/exp/yolox_tiny_fish.py -c weights/best_tiny3.pth --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --device cpu

运行后，当你看到屏幕上显示”init ok”时，按下键盘上的”r”键即可开始自动钓鱼。请记住，为了保持性能，检测框不会实时显示，所有处理都在后台进行。

YOLOX训练工作流程

如果你有兴趣进一步了解YOLOX的训练工作流程，可以参考以下步骤。请注意，这些步骤主要用于模型训练，对于使用者来说，不需要进行训练，可以直接使用预训练权重。

YOLOX部分使用半监督学习，首先标注少量样本，然后训练模型生成其余样本的伪标签，最后由人工修正，不断迭代提高精度。为了提高效率，使用了迁移学习，利用COCO预训练的模型进行fine-tuning。

DQN训练工作流程

控制力度的部分使用强化学习模型DQN进行训练。模型通过与环境的交互学习如何控制力度，以使鱼线落在最佳区域内。为了加速训练，首先在仿真环境中进行预训练，然后将模型迁移到原神游戏中进行域间迁移。

结语

现在，你已经学会了如何安装、配置和使用原神自动钓鱼AI。无需再忍受繁重的点击操作，你可以更轻松地享受《原神》中的美丽世界。希望这个工具能为你带来更愉快的游戏体验！

你是否曾经遇到过这样的情景：你有一堆文件需要整理，按照一定的规则复制到不同的文件夹中，但手动复制会耗费大量的时间和精力。或者你需要将文件按照日期、类型或其他条件进行分类整理，但不知道如何批量处理它们。别担心，今天我们将介绍如何使用Python编写一个简单的脚本来批量复制文件并按照规则整理它们，让你的文件整理工作更加高效。

使用Python批量复制文件

在开始之前，确保你已经安装了Python。接下来，让我们一步步来创建一个Python脚本，实现批量复制文件的功能。

import os
import shutil

def copyfile(source_path, target_path):
    shutil.copy(source_path, target_path)

def copyfiles():
    # 源文件夹路径
    source_dir = "你的源文件夹路径"

    # 目标文件夹路径
    target_dir = "你的目标文件夹路径"

    # 遍历源文件夹中的文件
    for filename in os.listdir(source_dir):
        source_path = os.path.join(source_dir, filename)
        target_path = os.path.join(target_dir, filename)

        # 复制文件到目标文件夹
        copyfile(source_path, target_path)

    print('文件复制完成！')

copyfiles()

以上是一个简单的Python脚本，用于将源文件夹中的所有文件复制到目标文件夹中。你只需要将 source_dir 和 target_dir 替换为你实际的文件夹路径即可。运行这个脚本后，源文件夹中的所有文件将被复制到目标文件夹中。

文件整理与重命名

有时候，我们不仅需要复制文件，还需要按照一定的规则对它们进行整理或重命名。下面是一个示例，演示如何使用Python批量复制文件并按照日期创建文件夹进行整理：

import os
import shutil
from datetime import datetime

def copyfile(source_path, target_path):
    shutil.copy(source_path, target_path)

def organize_files(source_dir, target_dir):
    # 遍历源文件夹中的文件
    for filename in os.listdir(source_dir):
        source_path = os.path.join(source_dir, filename)

        # 获取文件的修改日期
        file_date = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(source_path))

        # 创建目标文件夹的路径，以年份和月份为文件夹名
        year = str(file_date.year)
        month = str(file_date.month)
        target_month_dir = os.path.join(target_dir, year, month)

        # 如果目标文件夹不存在，就创建它
        if not os.path.exists(target_month_dir):
            os.makedirs(target_month_dir)

        # 将文件复制到目标文件夹中，同时重命名为原文件名
        target_path = os.path.join(target_month_dir, filename)
        copyfile(source_path, target_path)

    print('文件整理完成！')

# 源文件夹路径
source_dir = "你的源文件夹路径"

# 目标文件夹路径
target_dir = "你的目标文件夹路径"

organize_files(source_dir, target_dir)

在上面的示例中，我们首先获取每个文件的修改日期，然后根据年份和月份创建目标文件夹的路径。最后，将文件复制到相应的目标文件夹中，并保持原文件名不变。这样，你就可以根据文件的日期进行整理。

探索更多

这只是Python文件操作的一个简单示例。Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以帮助你处理各种文件操作任务。你可以进一步学习如何使用Python来处理文件、目录、压缩文件、重命名文件等操作，以便更好地管理和整理你的文件。

希望这篇教程对你有所帮助，如果你对Python编程或其他技术主题感兴趣，请访问我的个人博客 王大神的技术博客。在我的博客上，你可以找到更多有关编程和技术的文章和教程，帮助你深入了解技术领域的进展。

访问我的博客

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在数字化时代，我们经常需要在不同的应用程序和设备之间共享联系人信息。然而，不同的应用程序和设备可能使用不同的联系人数据格式，这可能会导致数据转换的问题。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python来将.vcf（vCard）格式的联系人数据转换成.csv格式，以便在不同的应用程序之间轻松共享联系人信息。

开篇故事

假设你使用的是一款全新的联系人管理应用，它支持.csv格式的联系人导入。然而，你之前一直使用的是一款老旧的联系人应用，它只能导出.vcf格式的联系人数据。你需要将旧的联系人数据转换成新的格式，以便在新的应用程序中使用。这时，Python就派上了用场，它可以帮助你自动完成这项任务，省去了手动复制和粘贴的麻烦。

使用Python进行.vcf到.csv的转换

首先，让我们看看如何使用Python进行.vcf到.csv的转换。我们将使用两个库来实现这个任务：vobject用于解析.vcf文件，csv用于生成.csv文件。

import os
import vobject
import csv

# 读取vcf文件,输出csv文件

def work(inputFile, outputFile):
    # 读取.vcf文件
    with open(inputFile, 'r', encoding='utf-8') as f:
        contacts = f.read()

    try:
        # 获取所有vcard的keys
        allKeys = []
        vcards = vobject.readComponents(contacts)
        for vcard in vcards:
            # 取出所有的key
            keys = vcard.contents.keys()
            for key in keys:
                if key not in allKeys:
                    allKeys.append(key)

        # 再次遍历,按keys提取数据,写入csv
        with open(outputFile, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(allKeys)
            vcards = vobject.readComponents(contacts)
            for vcard in vcards:
                row = []
                for key in allKeys:
                    if key in vcard.contents.keys():
                        content = vcard.contents[key]
                        tmp = ''
                        for item in content:
                            if item.value is not None:
                                tmp += str(item.value) + ';'
                        row.append(tmp[:-1])
                    else:
                        row.append('')
                writer.writerow(row)

    except Exception as e:
        print("发生错误:", e)

if '__main__' == __name__:

    # 设置工作目录为当前文件所在目录
    os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

    inputFile = 'contacts.vcf'
    outputFile = 'output.csv'
    work(inputFile, outputFile)

上述代码片段展示了如何将.vcf文件转换成.csv文件。首先，我们使用vobject库读取.vcf文件中的联系人数据，并将其存储在contacts变量中。接下来，我们遍历所有的联系人数据，提取其中的字段，然后将这些字段写入.csv文件中。

结构化教程

让我们更详细地了解上述代码的不同部分：

引入必要的库

import os
import vobject
import csv

在这里，我们引入了三个必要的库。os库用于处理文件路径，vobject库用于解析.vcf文件，csv库用于生成.csv文件。

读取.vcf文件

with open(inputFile, 'r', encoding='utf-8') as f:
    contacts = f.read()

这段代码打开并读取了.vcf文件，并将其内容存储在contacts变量中。我们使用了utf-8编码来确保对文件进行正确的解码。

获取所有vcard的keys

allKeys = []
vcards = vobject.readComponents(contacts)
for vcard in vcards:
    keys = vcard.contents.keys()
    for key in keys:
        if key not in allKeys:
            allKeys.append(key)

在这一部分，我们遍历了所有的联系人数据，并提取了每个联系人的字段名称（也就是vCard的key）。这些字段名称存储在allKeys列表中，以供后续使用。

再次遍历并写入csv

with open(outputFile, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(allKeys)
    vcards = vobject.readComponents(contacts)
    for vcard in vcards:
        row = []
        for key in allKeys:
            if key in vcard.contents.keys():
                content = vcard.contents[key]
                tmp = ''
                for item in content:
                    if item.value is not None:
                        tmp += str(item.value) + ';'
                row.append(tmp[:-1])
            else:
                row.append('')
        writer.writerow(row)

这部分代码用于创建.csv文件并写入数据。首先，我们创建了一个.csv文件并创建了一个csv.writer对象。接着，我们写入了表头，也就是字段名称。然后，我们再次遍历所有的联系人数据，并将每个联系人的字段值写入.csv文件中。如果某个字段在联系人数据中不存在，我们将空字符串写入。

总结

通过这篇教程，你学会了如何使用Python将.vcf联系人数据转换成.csv格式，以便在不同的应用程序之间共享和使用。这个任务本来可能会很繁琐，但借助Python的强大功能，我们能够自动化这个过程，节省了大量时间

和精力。

如果你有更多的联系人数据处理需求，你还可以进一步扩展这个代码，添加更多的功能，如数据清洗、字段映射等。希望这篇教程对你有所帮助！

探索更多

希望这篇文章能够帮助你将.vcf联系人数据转换成.csv格式。如果你对Python编程和数据处理有更多兴趣，不妨深入学习相关知识，探索更多有关编程和技术的精彩内容。

在今天的数字时代，网络浏览器已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。我们使用浏览器来获取信息、娱乐、工作以及与世界各地的人进行交流。但你是否曾经想过，你可以拥有一个定制化的浏览器，满足你个性化的需求？今天，我们将介绍如何使用Python和PyQt5来创建你自己的强大浏览器。

引子

想象一下，你使用的浏览器完全按照你的喜好来设计，包括界面、功能、甚至语言。你可以添加自己喜欢的书签、设置多语言支持、选择搜索引擎、还可以定制快捷键。这听起来是不是很有吸引力？

在这篇文章中，我们将通过使用Python的PyQt5库，教你如何打造自己的定制浏览器。不仅如此，我们还将加入一些有趣的功能，如书签管理、历史记录、下载管理、密码管理、阅读模式等等，以及支持多语言和隐私模式。最终，你将拥有一个属于自己的强大浏览器，满足你的个性化需求。

准备工作

在开始之前，确保你已经安装了Python和PyQt5库。如果还没有安装，可以通过以下命令来进行安装：

pip install PyQt5 PyQtWebEngine

安装完成后，我们就可以开始编写代码了。

创建浏览器窗口

首先，我们需要创建一个浏览器窗口。使用PyQt5，创建一个简单的浏览器窗口非常容易：

class Browser(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 创建一个地址栏
        self.url_bar = QLineEdit()
        self.url_bar.returnPressed.connect(self.navigate_to_url)

        # 创建标签页
        self.tabs = QTabWidget()
        self.tabs.setDocumentMode(True)
        self.tabs.currentChanged.connect(self.current_tab_changed)
        self.tabs.setTabsClosable(True)
        self.tabs.tabCloseRequested.connect(self.close_current_tab)

        # 设置主窗口
        self.setCentralWidget(self.tabs)

在上面的代码中，我们创建了一个主窗口，并在其中添加了地址栏和标签页。地址栏用于输入网址，标签页用于显示网页内容。我们还为地址栏的回车事件连接了一个槽函数navigate_to_url，以便在用户输入网址后跳转到该网址。

添加标签页和浏览功能

接下来，我们需要添加标签页和浏览功能。用户可以通过标签页来同时浏览多个网页，而浏览功能包括前进、后退、刷新、回首页等操作：

    def add_new_tab(self, qurl=None, label="新标签页"):
        if qurl is None:
            qurl = QUrl("https://www.baidu.com")

        browser = QWebEngineView()
        browser.setUrl(qurl)
        i = self.tabs.addTab(browser, label)

        self.tabs.setCurrentIndex(i)

        browser.urlChanged.connect(lambda qurl, browser=browser: self.update_url(qurl, browser))
        browser.loadFinished.connect(lambda _, i=i, browser=browser: self.tabs.setTabText(i, browser.page().title()))

    def update_url(self, q, browser=None):
        if browser is None:
            browser = self.tabs.currentWidget()
        if browser != self.tabs.currentWidget():
            return

        self.url_bar.setText(q.toString())

    def navigate_to_url(self):
        q = QUrl(self.url_bar.text())

        if q.scheme() == "":
            q.setScheme("http")

        self.tabs.currentWidget().setUrl(q)

    def go_back(self):
        self.tabs.currentWidget().back()

    def go_forward(self):
        self.tabs.currentWidget().forward()

    def reload_page(self):
        self.tabs.currentWidget().reload()

    def navigate_home(self):
        self.tabs.currentWidget().setUrl(QUrl("https://www.baidu.com"))

在上面的代码中，我们定义了一些核心功能函数。add_new_tab函数用于添加新的标签页，用户可以在不同的标签页中浏览不同的网页。update_url函数用于更新地址栏中的网址，保持与当前标签页的一致。navigate_to_url函数用于跳转到用户输入的网址。go_back、go_forward、reload_page和navigate_home函数分别用于后退、前进、刷新和回首页操作。

更多功能与定制化

除了基本的浏览功能，我们还可以添加更多有趣的功能，如书签管理、历史记录、下载管理、密码管理、阅读模式等等。这些功能可以让你的浏览器变得更加强大和个性化。在这篇文章中，我们不仅介绍了如何创建浏览器窗口和基本的浏览功能，还为你提供了扩展和定制的思路。

结语

通过本文，你已经了解了如何使用Python和PyQt5创建自己的浏览器，以及如何添加各种有趣的功能和定制化选项。你可以根据自己的需求，进一步扩展和完善你的浏览器，使其成为一个强大而个性化的工具。无论是用于工作、学习还是娱乐，你的浏览器都可以满足你的需求。

如果你想深入学习更多关于Web开发、PyQt5和Python的知识，欢迎访问我的博客。在那里，你将找到更多有关编程和技术的精彩内容。

希望本文对你有所帮助，现在就动手打造你自己的强大浏览器吧！

想象一下，你是一名学校管理员，每学期都需要处理大量学生的学籍照片。这些照片来自不同的来源，尺寸和质量各不相同。你需要确保这些照片都符合学校的规定尺寸，以便在学籍档案中使用。手动裁剪每张照片将是一项繁重而乏味的任务，但是幸运的是，有一种更智能的方式可以解决这个问题。

准备工作

在开始之前，你需要安装以下Python库：

• OpenCV
• dlib

你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install opencv-python-headless
pip install dlib

步骤1：导入所需库和模型

首先，让我们导入所需的Python库和模型。这些库将帮助我们进行图像处理和人脸识别。

import cv2
import dlib
import os

步骤2：定义裁剪函数

接下来，我们将定义一个函数来自动裁剪学籍照片。这个函数将根据人脸识别，将每张照片裁剪成特定的尺寸，并保存到输出文件夹中。

def detect_face_and_crop(input_image_path, output_image_path, target_size=(260, 320), extend_ratio=1.0):
    # 使用OpenCV加载图像
    image = cv2.imread(input_image_path)

    # 将图像转换为灰度图像，以加快人脸检测速度
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 从Dlib加载人脸检测器模型
    face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

    # 在图像中检测人脸
    faces = face_detector(gray_image)

    if len(faces) > 0:
        # 假设图像中只有一个人脸（你可以修改代码来处理多个人脸）
        face = faces[0]

        # 获取人脸的边界框坐标
        x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()

        # 计算半身图像的裁剪区域的坐标
        crop_width = int(w * (1 + extend_ratio))
        crop_height = int(h * (1 + extend_ratio))
        crop_x1 = max(0, x - (crop_width - w) // 2)
        crop_y1 = max(0, y - (crop_height - h) // 2)
        crop_x2 = min(x + w + (crop_width - w) // 2, image.shape[1])
        crop_y2 = min(y + h + (crop_height - h) // 2, image.shape[0])

        # 裁剪图像以获取半身图像
        half_body_image = image[crop_y1:crop_y2, crop_x1:crop_x2]

        # 将半身图像调整到目标尺寸
        resized_image = cv2.resize(half_body_image, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

        # 保存调整后的图像
        cv2.imwrite(output_image_path, resized_image)

        print(f"检测到人脸，裁剪后的图像已保存：{output_image_path}")
    else:
        print(f"未在图像中检测到人脸：{input_image_path}")

这个函数将接受输入图像路径、输出图像路径、目标尺寸和扩展比例作为参数，然后执行人脸识别、裁剪和保存操作。

步骤3：批量处理学籍照片

现在，我们将定义一个函数来批量处理学籍照片。它将遍历指定的输入文件夹中的所有照片，然后将它们自动裁剪并保存到指定的输出文件夹中。

def batch_detect_face_and_crop(input_folder, output_folder, target_size=(260, 320), extend_ratio=1.0):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')):
            input_image_path = os.path.join(input_folder, filename)
            output_image_path = os.path.join(output_folder, filename)
            detect_face_and_crop(input_image_path, output_image_path, target_size, extend_ratio)

这个函数将接受输入文件夹路径、输出文件夹路径、目标尺寸和扩展比例作为参数，并将自动裁剪后的照片保存到输出文件夹中。

步骤4：执行批量处理

现在，我们已经准备好了所有函数，可以开始批量处理学籍照片了。只需调用batch_detect_face_and_crop函数并传入输入和输出文件夹的路径以及其他参数。

if __name__ == "__main__":
    input_folder = "你的输入文件夹路径"  # 替换为你的输入文件夹路径
    output_folder = "你的输出文件夹路径"  # 替换为你的输出文件夹路径
    target_size = (260, 320)
    extend_ratio = 2.0  # 增大extend_ratio以获得更大范围的半

身图像

    batch_detect_face_and_crop(input_folder, output_folder, target_size, extend_ratio)

结束语

通过这个简单而强大的Python脚本，你可以轻松地自动裁剪学籍照片，以确保它们符合中小学学籍照片的规格。这将帮助你节省大量的时间和精力，特别是当你需要处理大量照片时。

想象一下，你是一名忙碌的办公室职员，每天需要处理大量的PDF文件。有一天，你需要将几十个小的PDF文档合并成一个大的报告，并且还要在报告的每一页上添加公司的标志作为水印。手动操作将是一个漫长而繁琐的过程，但是幸运的是，有一种更智能的方式可以解决这个问题。

准备工作

在开始之前，确保你已经安装了以下Python库：

• PyPDF2
• Pillow

你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install PyPDF2 Pillow

步骤1：创建水印图像

首先，我们需要创建一个自定义水印图像，它将被添加到合并后的PDF文件的每一页上。以下是创建水印图像的步骤：

from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw

def create_watermark(text, size=30):
    width = len(text) * size
    watermark = Image.new(mode='RGB', size=(width, size + 20), color=(255, 255, 255))
    ImageDraw.Draw(im=watermark).text(xy=(0, 0), text=text, fill="black", font=ImageFont.truetype('msyhbd.ttc', size=size))
    watermark.save("watermark.pdf", "PDF", resolution=100.0, save_all=True)

# 使用示例
create_watermark("我的水印")

这个函数将根据传入的文本创建一个水印图像，并保存为名为”watermark.pdf”的PDF文件。

步骤2：合并PDF文件

接下来，我们将创建一个Python类来合并PDF文件。这个类将递归地遍历指定目录中的所有PDF文件和子目录，并将它们合并成一个单一的PDF文件。同时，它还会在每个子目录的第一页添加自定义水印。

from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter
import os
import re

class PDFMerger:
    def __init__(self):
        self.page_num_total = 0
        self.pdf_writer = PdfWriter()

    @staticmethod
    def sort_files(files):
        files.sort(key=lambda s: [(s, int(n)) for s, n in re.findall('(\D+)(\d+)', f'a{s}0')])

    def merge_pdf(self, path, output_name):
        self.page_num_total = 0
        self.pdf_writer = PdfWriter()
        self.__merge_pdf_recursive(path)
        print("总页数：", self.page_num_total)
        print("开始写出到文件")
        with open(output_name, "wb") as output_file:
            self.pdf_writer.write(output_file)
        print("PDF文件合并完成")

    def __merge_pdf_recursive(self, path, parent=None):
        files = []
        dirs = []
        for file in os.listdir(path):
            file = os.path.join(path, file)
            if os.path.isfile(file):
                if file.endswith(".pdf"):
                    files.append(file)
            elif os.path.isdir(file):
                if os.path.basename(file) != "__MACOSX":
                    dirs.append(file)
        PDFMerger.sort_files(files)
        PDFMerger.sort_files(dirs)

        for pdf_file in files:
            pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
            pdf_file = os.path.basename(pdf_file)
            page_count = len(pdf_reader.pages)
            print(pdf_file, page_count, self.page_num_total)
            for page in pdf_reader.pages:
                page.compress_content_streams()
                self.pdf_writer.add_page(page)
            self.pdf_writer.add_outline_item(pdf_file[:pdf_file.rfind(".")], self.page_num_total, parent=parent)
            self.page_num_total += page_count

        for sub_dir in dirs:
            title = os.path.basename(sub_dir)
            print(title, self.page_num_total)
            create_watermark(title)  # 添加水印
            watermark = PdfReader('watermark.pdf').pages[0]
            self.pdf_writer.add_page(watermark)
            os.remove('watermark.pdf')
            parent_id = self.pdf_writer.add_outline_item(title, self.page_num_total, parent=parent)
            self.page_num_total += 1
            self.__merge_pdf_recursive(sub_dir, parent=parent_id)

# 使用示例
pdf_merger = PDFMerger()
pdf_merger.merge_pdf(r"你的PDF文件目录", "合并后的文件名.pdf")

这个类会递归地遍历指定目录中的所有PDF文件和子目录，并将它们合并成一个单一的PDF文件。在每个子目录的第一页上，它还会添加自定义水印。

结束语

通过这个简单的Python脚本，你可以轻松地合并多个PDF文件并添加自定义水印。这个过程将帮助你提高工作效率，特别是当你需要处理大量PDF文件时。

希望这个教程对你有所帮助！如果你有任何问题或反馈，请随时与我们联系。