网络正常但加载图片很慢？

一、网络正常但加载图片很慢？

解决办法：打开浏览器——设置——流量管理或带宽管理——把里面加载图片选项选择上.

可能手机网速不稳定，导致网页图片数据传输出问题。解决办法：可以将手机连接到wifi下试试.

可能手机内存不足导致手机浏览网页时卡顿。解决办法：可以清理一下手机缓存，可以尝试一下重启手机或者恢复手机出厂设置

二、python如何动态加载？

1、可以使用for或者while循环结合list的append或者insert方法赋值for i in range(10)：append(i)。

三、为什么移动网络加载图片很慢？

这个深有体会，可以用软件加速一下自己的网络，应该是太多人用了，或者你周围环境有屏蔽器

四、小程序网络差图片加载

优化小程序在网络差情况下图片加载的方法

随着移动互联网的普及，小程序已成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，在网络状况不佳的情况下，小程序中的图片加载可能会面临一些问题，例如长时间加载、加载缓慢甚至加载失败。为了提升用户体验，我们需要采取一些措施来优化小程序在网络差情况下的图片加载。

1. 图片懒加载

图片懒加载是一种延迟加载图片的技术，当用户滚动页面至图片位置时再加载图片内容。这种技术可以减少页面加载时图片造成的性能损耗，提升页面加载速度。在网络较差的情况下，可以先加载页面主要内容，待用户需要查看图片时再加载，避免一次性加载大量图片导致页面加载缓慢。

2. 图片压缩

在小程序中，图片的大小对加载速度有着直接的影响。为了提高图片加载速度，我们可以对图片进行适当的压缩处理。通过减少图片文件大小，可以减轻网络传输负担，加快图片加载速度。同时，压缩后的图片对用户体验的影响较小，可以在保证图片清晰度的前提下有效提升加载速度。

3. CDN 加速

内容分发网络（CDN）是一种提高内容传输效率的技术，通过将资源分发到全球各地的服务器上，用户可以从距离自己较近的服务器获取内容，减少传输时延，提高访问速度。在网络差的情况下，使用CDN加速可以有效减少图片加载时间，提升用户体验。

4. 预加载关键图片

对于小程序中的一些重要图片，如首页轮播图或产品展示图等，可以在页面加载完成后提前进行加载，以便用户在查看时能够快速显示。通过预加载关键图片，可以提高用户浏览时的流畅度，减少用户等待时间，增强用户体验感。

5. 图片懒加载技术实现

实现图片懒加载技术可以采用 Intersection Observer API，该API可以监听元素与视口的交叉信息，当图片元素进入视口时再开始加载图片。这种方式不需要监听页面滚动事件，减少性能消耗，提高图片加载的准确性，同时能够很好地适配不同尺寸和分辨率的设备。

6. 图片加载失败处理

在网络较差的情况下，图片加载失败是一个常见的问题。为了提升用户体验，我们需要在图片加载失败时进行适当的处理，例如显示默认图片、给出加载错误提示或重新加载图片等。通过友好的提示和处理方式，可以减少用户的困扰，提高用户满意度。

7. 图片加载性能监控

监控图片加载性能是优化图片加载的重要一环。通过监控图片加载时间、失败率等指标，可以及时发现并解决图片加载性能问题。在网络差的情况下，建议针对图片加载进行监控，及时调整优化策略，保障用户体验。

8. 图片加载策略优化

针对不同场景和网络状况，可以采取不同的图片加载策略。例如在网络较差的情况下，可以优先加载页面核心内容，延迟加载次要内容；对于大量图片的页面，可以采用分批加载等策略，以提升页面加载速度和用户体验。

通过以上优化方法和策略，可以有效提升小程序在网络差情况下的图片加载性能，提高用户体验感。在移动互联网时代，用户对页面加载速度和流畅度的要求越来越高，优化图片加载已成为提升小程序竞争力的重要手段。希望以上内容能为您在实际开发中提供一些参考和帮助。

五、python怎么加载xlrd库？

从https://pypi.python.org/pypi/xlrd下载并解压对应的安装包 xlrd-1.1.0.tar.gz

然后执行 python setup.py install

安装后使用 import xlrd

六、winpe加载网络加载不了？

如宽带上网显示“错误711”的故障，则是由于电脑使用win7系统，更新系统补丁KB917606而导致，卸载此补丁即可恢复正常。您可参照以下方式进行处理：

1、去掉这个补丁（通过360或系统程序卸载）；

2、在电脑开始＞打开命令行CMD（以管理员运行），输入netsh winsock reset 回车，重启电脑即可，具体功能及路径以实际页面为准；

3、第一和第二种方式处理后还不行，建议您重装系统，不要再更新补丁KB917606。

七、python怎样添加模块加载路径？

解决方法之一：

将文件路径添加到sys.path.append("上一级路径")

看图片中目录tree 和 添加路径的方法

八、wps输出为图片老是显示网络异常加载失败？

WPS文档打开时显示加载失败的原因可能是文档受损导致的，具体解决方法步骤如下：

1、首先在WPS内创建一个新的文档，然后，在表格编辑窗口中找到左上角找到“WPS表格”图标后面的倒三角形并单击

2、然后在弹出的选项界面内选择“工具”选项，再在弹出的选项栏内找到“备份管理”选项并单击

3、最后，选择备份管理后，从编辑窗口的右边点击”查看其他备份“，从弹出来的窗口中找到损坏的文件还原即可解决WPS文档打开时显示加载失败的问题。

九、python怎么输出图片？

步骤/方式1

一、读取图片输出

python内要对一个已有的图片进行操作的话一般使用的都是PIL库，而这个第三方库安装时又会分为两个版本。python2安装它的时候库名称为pil，而在python3安装时则是要使用pillow这个名称，但是导入使用的python库名称都是PIL。

而读取图片并输出的话不需要使用到整个PIL库，只要将其中的Image模块导入使用就可以了。这样能够减少程序内容的占用和运行速度，示例如下：

步骤/方式2

二、绘制图片显示

python中绘图可以使用到turtle这个自定义的内置绘图模块，也可以使用matplotlib这个绘制统计图表和数据图表的库。无论哪一个库都是会调用python的figure窗口程序，这个窗口就是用来显示python绘图之后输出的图片，代码示例如下：

十、python图片文字识别？

Python有很多图片文字识别包，这里给大家推荐一个开源利器-EasyOCR

首先我们要知道OCR是什么？

有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。

所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。

OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。

这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。

细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。

OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。

先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。

关于EasyOCR

Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。

安装EasyOCR

安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。

pip install easyocr

如果用的PyPl源，安装起来可能会耽误些时间，建议大家用清华源安装，几十秒就能安装好。

使用EasyOCR需要会python，知道如何编写简单的脚本，并使用第三方库进行编程。

使用方法

EasyOCR的用法非常简单，分为三步:

• 1.创建识别对象；
• 2.读取并识别图像；
• 3.导出文本。

我们先来举个简单的例子。

找一张路标图片，保存到电脑：

接着撸代码：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test.jpg')
# 结果
result

输出结果：

可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！

识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。

关于语言：

这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。

可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。

前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。

关于图像文件：

上面传入了相对路径'test.jpg'，还可以传递OpenCV图像对象（numpy数组）、图像字节文件、图像URL。

再读取一张文字较多的新闻稿图片：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test1.jpg')
# 结果
result

识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。

for i in result:
    word = i[1]
    print(word)

输出：

小结

该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。

检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。

作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。