用两天时间整理的Python实战学习，包你学会！

Posted 2021-05-18 yunyun云芸

整理两天，再三考虑挑选，下面这些都是适合小白的Python 系统入门课程，接下来一起学习，打卡吧！

Python 实战

1. 自动群发邮件

Python自动群发邮件

import smtplib
from email import (header)
from email.mime import (text, application, multipart)
import time

def sender_mail():
    smt_p = smtplib.SMTP()
    smt_p.connect(host='smtp.qq.com', port=25)
    sender, password = '[e-mail]', "**************"
    smt_p.login(sender, password)
    receiver_addresses, count_num = [
        '[e-mail]', '[e-mail]'], 1
    for email_address in receiver_addresses:
        try:
            msg = multipart.MIMEMultipart()
            msg['From'] = "zhenguo"
            msg['To'] = email_address
            msg['subject'] = header.Header('这是邮件主题通知', 'utf-8')
            msg.attach(text.MIMEText(
                '这是一封测试邮件，请勿回复本邮件~', 'plain', 'utf-8'))
            smt_p.sendmail(sender, email_address, msg.as_string())
            time.sleep(10)
            print('第%d次发送给%s' % (count_num, email_address))
            count_num = count_num + 1
        except Exception as e:
            print('第%d次给%s发送邮件异常' % (count_num, email_address))
            continue
    smt_p.quit()

sender_mail()

注意： 发送邮箱是qq邮箱，所以要在qq邮箱中设置开启SMTP服务，设置完成时会生成一个授权码，将这个授权码赋值给文中的password变量

2.二分搜索

二分搜索是程序员必备的算法，无论什么场合，都要非常熟练地写出来。

小例子描述： 在有序数组arr中，指定区间[left,right]范围内，查找元素x 如果不存在，返回-1

二分搜索binarySearch实现的主逻辑

def binarySearch(arr, left, right, x):
    while left <= right:

        mid = int(left + (right - left) / 2); # 找到中间位置。求中点写成(left+right)/2更容易溢出，所以不建议这样写

        # 检查x是否出现在位置mid
        if arr[mid] == x:
            print('found %d 在索引位置%d 处' %(x,mid))
            return mid

            # 假如x更大，则不可能出现在左半部分
        elif arr[mid] < x:
            left = mid + 1 #搜索区间变为[mid+1,right]
            print('区间缩小为[%d,%d]' %(mid+1,right))

        # 同理，假如x更小，则不可能出现在右半部分
        elif x<arr[mid]:
            right = mid - 1 #搜索区间变为[left,mid-1]
            print('区间缩小为[%d,%d]' %(left,mid-1))

    # 假如搜索到这里，表明x未出现在[left,right]中
    return -1

在Ipython交互界面中，调用binarySearch的小Demo:

In [8]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,5)
区间缩小为[0,2]
found 5 at 1
Out[8]: 1

In [9]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,4)
区间缩小为[0,2]
区间缩小为[0,0]
found 4 at 0
Out[9]: 0

In [10]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,20)
区间缩小为[4,6]
found 20 at 5
Out[10]: 5

In [11]: binarySearch([4,5,6,7,10,20,100],0,6,100)
区间缩小为[4,6]
区间缩小为[6,6]
found 100 at 6
Out[11]: 6

3.爬取天气数据并解析温度值

爬取的html 结构

import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
import re

url = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml#input'
with requests.get(url) as res:
    content = res.content
    html = etree.HTML(content)

通过lxml模块提取值

lxml比beautifulsoup解析在某些场合更高效

location = html.xpath('//*[@id="around"]//a[@target="_blank"]/span/text()')

temperature = html.xpath('//*[@id="around"]/div/ul/li/a/i/text()')

结果：

['香河', '涿州', '唐山', '沧州', '天津', '廊坊', '太原', '石家庄', '涿鹿', '张家口', '保定', '三河', '北京孔庙', '北京国子监', '中国地质博物馆', '月坛公
园', '明城墙遗址公园', '北京市规划展览馆', '什刹海', '南锣鼓巷', '天坛公园', '北海公园', '景山公园', '北京海洋馆']

['11/-5°C', '14/-5°C', '12/-6°C', '12/-5°C', '11/-1°C', '11/-5°C', '8/-7°C', '13/-2°C', '8/-6°C', '5/-9°C', '14/-6°C', '11/-4°C', '13/-3°C'
, '13/-3°C', '12/-3°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-3°C', '13/-3°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-2°C', '12/-3°C']

构造DataFrame对象

df = pd.DataFrame({'location':location, 'temperature':temperature})
print('温度列')
print(df['temperature'])

正则解析温度值

df['high'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('(-?[0-9]*?)/-?[0-9]*?°C', x).group(1) ) )
df['low'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('-?[0-9]*?/(-?[0-9]*?)°C', x).group(1) ) )
print(df)

详细说明子字符创捕获

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（group）。比如：^(\\d{3})-(\\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码

m = re.match(r'^(\\d{3})-(\\d{3,8})$', '010-12345')
print(m.group(0))
print(m.group(1))
print(m.group(2))

# 010-12345
# 010
# 12345

如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

最终结果

到这里结束了，想获得更多学习资源请关注公众号，或者看小编主页，欧耶~