python发邮件需要掌握两个模块的用法，smtplib和email，这俩模块是python自带的，只需import即可使用。smtplib模块主要负责发送邮件，email模块主要负责构造邮件。smtplib模块主要负责发送邮件：是一个发送邮件的动作，连接邮箱服务器，登录邮箱，发送邮件（有发件人，收信人，邮件内容）。email模块主要负责构造邮件：指的是邮箱页面显示的一些构造，如发件人，收件人，主题，正文，附件等。1.smtplib模块smtplib使用较
系统 2019-09-27 17:46:47 1715
函数函数是什么函数就是一个功能的封装，然后可以可以被多次调用的代码块函数定义函数定义需要def关键字，函数的参数不是必须的，返回值也是，要是有参数一定要传参数要是return没有返回值，或者连return都没有的，返回的是None值完整的函数包括函数名，参数，以及函数的实现语句，缩进属于函数体，返回值是用来保存计算结果的函数定义的规则函数代码以def开头，后接函数名加上()传入的参数和自变量必须放在圆括号中间，自定义的参数也放在圆括号内函数的起始用：并且用
系统 2019-09-27 17:46:46 1715
通俗的来说，Python中所谓的命名空间可以理解为一个容器。在这个容器中可以装许多标识符。不同容器中的同名的标识符是不会相互冲突的。理解python的命名空间需要掌握三条规则：第一，赋值（包括显式赋值和隐式赋值）产生标识符，赋值的地点决定标识符所处的命名空间。第二，函数定义（包括def和lambda）产生新的命名空间。第三，python搜索一个标识符的顺序是"LEGB"。所谓的"LEGB"是python中四层命名空间的英文名字首字母的缩写。最里面的一层是L
系统 2019-09-27 17:46:43 1715
转自：https://www.cnblogs.com/rivendare/p/9493698.html列表解析式可以根据已有列表，高效创建新列表的方式。列表解析是Python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，返回的是一个列表，因此用在[]中。列表解析式因编译器进行优化，提高了效率，减少出错，增加可读性语法[返回值for元素in可迭代对象if条件]使用中括号[]，内部是for循环，if条件语句可选返回一个新列表示例1：生成一个列表，元素0-9，对
系统 2019-09-27 17:46:41 1715
前言进程之间通信与线程同步是一个历久弥新的话题，对编程稍有了解应该都知道，但是细说又说不清。一方面除了工作中可能用的比较少，另一方面就是这些概念牵涉到的东西比较多，而且相对较深。网络编程，服务端编程，并发应用等都会涉及到。其开发和调试过程都不直观。由于同步通信机制的原理都是想通的，本文希通过望借助python实例来将抽象概念具体化。阅读之前可以参考之前的一篇文章：python多线程与多进程及其区别，了解一下线程和进程的创建。python多线程同步pytho
系统 2019-09-27 17:46:39 1715
在python中有很多字符串连接方式，今天就在这里具体总结一下：①.最原始的字符串连接方式：str1+str2②.python新字符串连接语法：str1,str2③.奇怪的字符串方式：str1str2④.%连接字符串：‘name:%s;sex:'%('tom','male')⑤.字符串列表连接：str.join(some_list)下面具体分析一下：第一种，想必只要是有编程经验的人，估计都知道，直接用“+”来连接两个字符串：'Jim'+'Green'='J
系统 2019-09-27 17:46:32 1715
直接交换2个数字的位置Python提供了一种直观的方式在一行代码中赋值和交换（变量值）。如下所示：x,y=10,20print(x,y)x,y=y,xprint(x,y)#1(10,20)#2(20,10)在上面代码中，赋值的右侧形成了一个新元组，而左侧则立刻将该（未被引用的）元组解包到名称和。待赋值完成后，新元组就变成了未被引用状态，并且被标为可被垃圾回收，最终也就发生了数字交换。链接比较操作符比较运算符的聚合是另一种有时用起来很顺手的技巧。n=10re
系统 2019-09-27 17:46:28 1715
由于之前有一个项目老是要打开文件，然后用pickle.load(file)，再处理。。。最后要关闭文件，所以觉得有点繁琐，代码也不简洁。所以向pythonwithstatement寻求解决方法。在网上看到一篇文章：http://effbot.org/zone/python-with-statement.htm是介绍with的，参考着例子进行了理解。如果经常有这么一些代码段的话，可以用一下几种方法改进：代码段：setthinguptry：dosomethin
系统 2019-09-27 17:46:17 1715
用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数print(random.randint(12,20)）#生成的随机数n:12<=n<=20print(random.randint(20,20))#结果永远是20#print(random.randint(20,10))#该语句是错误的。print(random.randrange(1,100,2))#返回[1,100]之间的奇数19print(random.ranran
系统 2019-09-27 17:46:15 1715
时隔已久，再次冒烟，自动化测试工作仍在继续，自动化测试中的数据驱动技术尤为重要，不然咋去实现数据分离呢，对吧，这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术。话不多说，先撸一波源码，其实整体代码并不多#-*-coding:utf-8-*-#ThisfileisapartofDDT(https://github.com/txels/ddt)#Copyright2012-2015CarlesBarrobésandDDTcontri
系统 2019-09-27 17:46:08 1715
