Python

详细讲解用Python发送SMTP邮件的教程

SMTP是发送邮件的协议,Python内置对SMTP的支持,可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件。Python对SMTP支持有smtplib和email两个模块,email负责构造邮件,smtplib负责发送邮件。首先,我们来构造一个最简单的纯文本邮件:fromemail.mime.textimportMIMETextmsg=MIMEText('hello,sendbyPython...','plain','utf-8')注意到构造MIMETe

系统 2019-09-27 17:48:30 2210

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【Python3爬虫】快就完事了--使用Celery加速你的爬虫

一、写在前面在上一篇博客中提到过对于网络爬虫这种包含大量网络请求的任务,是可以用Celery来做到加速爬取的,那么,这一篇博客就要具体说一下怎么用Celery来对我们的爬虫进行一个加速!二、知识补充1.classcelery.groupgroup这个类表示创建一组要并行执行的任务,不过一组任务是懒惰的,所以你需要运行并对其进行评估。要了解这个类,可以查看文档,或者在Pycharm中直接Ctrl+左键就能直接查看源码了,如下图:当然了,直接看源码还不够,最好

系统 2019-09-27 17:48:01 2210

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Python 爬取 B 站 5000 条视频,揭秘为何千万人为它流泪!

【程序人生编者按】《哪吒》看哭了无数人!编者看的那场,有很多小朋友,一开始他们还被太乙真人的滑稽,逗得哈哈笑。到了哪吒成魔要杀父亲、跪别父母、因为宿命不得以和敖丙为敌时,影院里突然安静下来。或许是编者泪点低,看着哪吒和李婧夫妇哭,自己也忍不住跟着哭。人们喜欢《哪吒》,不仅是因为它的特效,更是因为里面的亲情友情乃至师生情,是我们每个人的向往啊......本期文章,程序人生特邀作者Yura爬取B站5000条视频,为你揭秘电影的更多“优秀梗”,看完还能Get新技

系统 2019-09-27 17:46:45 2210

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Python列表删除元素del、pop()和remove()的区别小结

前言在python列表的元素删除操作中,del,pop(),remove()很容易混淆,下面对三个语句/方法作出解释del语句del语句可以删除任何位置处的列表元素,若知道某元素在列表中的位置则可使用del语句.例:>>>a=[3,2,2,1]>>>dela[1]>>>a[3,2,1]pop()方法pop()可删除任意位置的元素并将其返回,只需在括号内指定要删除元素的索引即可,当括号内为空时则删除该列表最后一个元素并将其返回.例1:>>>a=[3,2,1]

系统 2019-09-27 17:46:31 2210

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Python在Console下显示文本进度条的方法

进度条实现原理进度条和一般的print区别在哪里呢?答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果。进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条?实现进度条最简单的办法就是,在输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可实现,新的更长的进度条把旧的短覆盖,就形成了动画效果。在用Python

系统 2019-09-27 17:38:31 2210

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Python之数据序列化(json、pickle、shelve)详解

什么是序列化什么是序列化,把程序中的对象或者变量,从内存中转换为可存储或可传输的过程称为序列化。在Python中,这个过程称为pickling,在其他语言中也被称为serialization,marshalling,flattening等。程序中的对象(或者变量)在序列化之后,就可以直接存放到存储设备上,或者直接发送到网络上进行传输。序列化的逆向过程,即为反序列化(unpickling),就是把序列化的对象(或者变量)重新读到内存中~Python中序列化的

系统 2019-09-27 17:56:23 2209

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Python datetime模块详解

作者:cmzsteven出处:https://blog.csdn.net/cmzsteven/article/details/64906245一、datetime模块介绍(一)、datetime模块中包含如下类:(二)、datetime模块中包含的常量二、date类(一)、date对象构成1、date对象由year年份、month月份及day日期三部分构成:date(year,month,day)12、通过year,month,day三个数据描述符可以进行

系统 2019-09-27 17:55:29 2209

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Python学习之urllib

这里写自定义目录标题阅读目录urllib.request.urlopen()请求示例程序urlopen()提供的返回值方法urlopen()传递data参数urlopen()传递timeout参数阅读目录urllib是python内置的HTTP请求库,无需安装即可使用,它包含了4个模块:request:它是最基本的http请求模块,用来模拟发送请求error:异常处理模块,如果出现错误可以捕获这些异常parse:一个工具模块,提供了许多URL处理方法,如:

系统 2019-09-27 17:54:47 2209

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很多企业开发语言从Python 转向了 Golang的原因

​很多企业开发语言从Python转向了Golang的原因​因为原生Python的性能真的是太捉襟见肘了。单机运行计算型任务,速度慢是有目共睹的。IO型人物不涉及多线程(比如用协程)的还好,一旦涉及到多线程,立刻懵逼。比如,你开个Python线程,让它sleep5秒,再开第二个线程,随便算个fibonacci或者直接写个busyloop,你就会发现你的程序实际上会sleep6秒。想突破也不难,用pybinding11写c++,再用python调用。但都这样了

系统 2019-09-27 17:54:29 2209

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第11.9节 Python正则表达式的贪婪模式和非贪婪模式

在使用正则表达式时,匹配算法存在贪婪模式和非贪婪模式两种模式,在《第11.8节Pytho正则表达式的重复匹配模式及元字符“?”、“*”、“+”功能介绍》中的重复匹配模式就是贪婪模式。什么是贪婪模式呢?就是匹配的时候,在整体匹配的情况下最大可能多的匹配最多的字符。非贪婪模式就是只要在字符串从左往右匹配模式串成功即停止匹配。如模式串“<.*>”在匹配字符串'b'时,会匹配到整个字符串,这就是贪婪模式,如果是非贪婪模式,则匹配到’’就结束了。关于贪婪模式和非贪婪

系统 2019-09-27 17:54:17 2209

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Python读取环境变量的方法和自定义类分享

使用os.environ来读取和修改环境变量:复制代码代码如下:importosprint(os.environ["TEMP"])mydir="c:\\mydir"os.environ["MYDIR"]=mydirprint(os.environ["MYDIR"])pathV=os.environ["PATH"]print(pathV)os.environ["PATH"]=mydir+";"+os.environ["PATH"]print(os.envir

系统 2019-09-27 17:54:00 2209

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Python3.6内置函数(10)——chr()

英文文档chr(i)ReturnthestringrepresentingacharacterwhoseUnicodecodepointistheintegeri.Forexample,chr(97)returnsthestring‘a’,whilechr(8364)returnsthestring‘€’.Thisistheinverseoford().Thevalidrangefortheargumentisfrom0through1,114,111(0

系统 2019-09-27 17:52:30 2209

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一名高级的数据分析师,面试官问,你会Python吗?我emm

现在的职场竞争越来越激烈,不学上一两门新技能,保持自己知识更新,很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语,有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道,相信我,Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么?因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息,以下4点能力是用人单位较为看重的:再仔细梳理,你会发现即便不是数据分析师,具备这4项能力都能在职场中为自己加分。试想一下,一场电商大促结束复盘,别人花大把时间梳

系统 2019-09-27 17:50:26 2209

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Python web框架:flask模板语法

1、模板的使用Flask使用的是Jinja2模板,所以其语法和Django无太大差别Flask中模板里面,执行函数时,需要带()才执行1.为了防止xss攻击,加了验证,所以页面上显示字符串的形式,解决办法,有两种方法方法一:在后端使用Markup,等价于Django里的mark_safev=Markup("")方法二:在前端使用safe{{v1|safe}}2.静态文件的两种导入方式目录结构:在这里插入图片描述方式一:在这里插入图片描述方式二:在这里插入图

系统 2019-09-27 17:49:29 2209

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玩转Python量化金融工具之NumPy

玩转Python量化金融工具之NumPy一切事物的开头总是困难这句话,在任何一种科学上都是适用的。——马克思前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库(Library):NumPy(数组、线性代数)、SciPy(统计)、pandas(时间序列、数据分析)、matplotlib(可视化分析)。建议安装Anaconda软件(自带上述常见库),并使用JupyterNotebook交互学习。1、使用“import

系统 2019-09-27 17:49:04 2209