❤️《10个超级常用Python方法总结》复制即用丨小白捷径文末赠书2本❤️

Posted 2021-12-07 不吃西红柿丶

🍅 作者：不吃西红柿 

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目录

1、发送邮件

2、操作数据库：MySQLdb

3、网络爬虫：requests

4、操作execl：pandas

5、操作系统接口

6、数据分析：numpy

7、数据画图分析：Matplotlib

8、字符串正则匹配

9、游戏开发：pygame

10、数据压缩

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1、发送邮件

有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

import smtplib
smtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )

参数说明：

• host: SMTP 服务器主机。 你可以指定主机的ip地址或者域名如: runoob.com，这个是可选参数。
• port: 如果你提供了 host 参数, 你需要指定 SMTP 服务使用的端口号，一般情况下 SMTP 端口号为25。
• local_hostname: 如果 SMTP 在你的本机上，你只需要指定服务器地址为 localhost 即可。

Python SMTP 对象使用 sendmail 方法发送邮件，语法如下：

SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])

参数说明：

• from_addr: 邮件发送者地址。
• to_addrs: 字符串列表，邮件发送地址。
• msg: 发送消息

案例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
 
sender = '[e-mail]'
# 公众号：信息技术智库
receivers = ['[e-mail]']  # 接收邮件，可设置为你的QQ邮箱或者其他邮箱
 
# 三个参数：第一个为文本内容，第二个 plain 设置文本格式，第三个 utf-8 设置编码
message = MIMEText('Python 邮件发送测试...', 'plain', 'utf-8')
message['From'] = Header("西红柿大神", 'utf-8')   # 发送者
message['To'] =  Header("测试", 'utf-8')        # 接收者
 
subject = 'Python SMTP 邮件测试'
message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
 
 
try:
    smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')
    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())
    print "邮件发送成功"
except smtplib.SMTPException:
    print "Error: 无法发送邮件"

2、操作数据库：mysqldb

安装MySQLdb，请访问 http://sourceforge.net/projects/mysql-python 

操作mysql查数据

import MySQLdb
 
# 连接数据库　
conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxxx',db='test1')

 
# 获取cursor对象来进行操作
cursor = conn.cursor()

# 更多资料：https://t.1yb.co/zHJo
sql = "select * from world where someone like 'you' "


# 执行sql
cursor.execute(sql)

3、网络爬虫：requests

Requests 允许你发送纯天然的 HTTP/1.1 请求，无需手工劳动。你不需要手动为 URL 添加查询字串，也不需要对 POST 数据进行表单编码。Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能是 100% 自动化的。

一个简单的爬虫样例：

#公众号：信息技术智库
import requests
heads = {}
heads['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 ' \\
                          '(Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 ' \\
                          '(Khtml, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'

response = requests.get('http://www.baidu.com',headers=headers)

4、操作execl：pandas

# -*- coding: utf-8 -*-
import xlrdimport xlwt
from datetime import date,datetime

def read_excel():
    # 打开文件
    workbook = xlrd.open_workbook(r'F:\\demo.xlsx')
    # 获取所有sheet
    print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
    sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]

    # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
    sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
    sheet2 = workbook.sheet_by_name('sheet2')

    # sheet的名称，行数，列数
    print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols

    # 获取整行和整列的值（数组）
    rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
    cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
    print rows
    print cols

    # 获取单元格内容
    print sheet2.cell(1,0).value.encode('utf-8')
    print sheet2.cell_value(1,0).encode('utf-8')
    print sheet2.row(1)[0].value.encode('utf-8')
    
    # 获取单元格内容的数据类型
    print sheet2.cell(1,0).ctype

if __name__ == '__main__':
    read_excel()

5、操作系统接口

os模块提供了不少与操作系统相关联的函数。

>>> import os
>>> os.getcwd()      # 返回当前的工作目录
'C:\\\\Python34'
>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工作目录
>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 
0

建议使用 "import os" 风格而非 "from os import *"。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。

os常用命令

序号	方法	功能
1	os.access(path, mode)	检验权限模式
2	os.chdir(path)	改变当前工作目录
3	os.chflags(path, flags)	设置路径的标记为数字标记。
4	os.chmod(path, mode)	更改权限
5	os.chown(path, uid, gid)	更改文件所有者
6	os.chroot(path)	改变当前进程的根目录
7	os.close(fd)	关闭文件描述符 fd
8	os.closerange(fd_low, fd_high)	关闭所有文件描述符，从 fd_low (包含) 到 fd_high (不包含), 错误会忽略
9	os.dup(fd)	复制文件描述符 fd
10	os.dup2(fd, fd2)	将一个文件描述符 fd 复制到另一个 fd2

6、数据分析：numpy

NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。

NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。

三角函数

NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。

import numpy as np
 
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度  
print (np.sin(a*np.pi/180))
print ('\\n')
print ('数组中角度的余弦值：')
print (np.cos(a*np.pi/180))
print ('\\n')
print ('数组中角度的正切值：')
print (np.tan(a*np.pi/180))

7、数据画图分析：Matplotlib

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
 
x = np.arange(1,11) 
y =  2  * x +  5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

以上实例中，np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。

图形由 show() 函数显示。

8、字符串正则匹配

re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。可以说是爬虫必备，对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试:

>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')
'tea for two'

re.match函数

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。

函数语法：

re.match(pattern, string, flags=0)

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式
string	要匹配的字符串。
flags	标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象方法	描述
group(num=0)	匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()	返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

9、游戏开发：pygame

• Pygame是一组跨平台的Python模块, 用于创建视频游戏。
• 它由旨在与Python编程语言一起使用的计算机图形和声音库组成。
• Pygame由Pete Shinners正式编写, 以取代PySDL。
• Pygame适合于创建客户端应用程序, 这些应用程序可以包装在独立的可执行文件中。

import pygame

pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((400, 500))
done = False

while not done:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            done = True
    pygame.display.flip()

10、数据压缩

以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。

>>> import zlib
>>> s = b'witch which has which witches wrist watch'
>>> len(s)
41
>>> t = zlib.compress(s)
>>> len(t)
37
>>> zlib.decompress(t)
b'witch which has which witches wrist watch'
>>> zlib.crc32(s)
226805979

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【书名】：《Python 3.x基础教程》

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　　全书共分 13 章，大致分为 4 部分： 1~4 章介绍 Python 简介及环境搭建、 Python 基础和面向对象的编程知识；第 5~7 章介绍读写文件、自带电池模块及系统编程的知识；第 8~11章介绍网络编程、收发电子邮件、图形用户界面和 Web 开发；第 12、 13 章通过两个综合案例的讲解，将全书各个知识点融会贯通，加深读者对所学知识的理解。

　　本书专为没有任何 Python基础的初学者和爱好者打造，无论你是否从事计算机相关专业，是否有过 Python 项目经验，或是否想要转行从事计算机相关专业，均可通过本书快速掌握Python 的基本知识和开发技巧。

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