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 1782
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 1782
因为需求,需要用到py,所以来学学py,因为有java基础一小时入门py语法是不成问题的,但是仅仅入门基础语法而已,不涉及算法,不涉及大数据,机器学习,人工智能,但是py这么火爆,就在于这几个分支遍地开花,后续的路还好长啊py的语法是真的简单,跟java比,真的简单太多了,而且他的代码很有条理,因为他是严格控制缩进的,在一个缩进块中,就好比一个隐形的大括号一样,限制着变量的声明周期命名:文件/标识符/关键字标识符:程序员定义的变量名,函数名可以由字母数字下
系统 2019-09-27 17:46:11 1782
在Python中，语法错误可以被Python解释器发现，但逻辑上错误或变量使用错误却不容易发现，如果结果没有符合预期，则需要调试，一个很好的调试工具:Python自带的pdb模块。pdb是Python自带的调试模块。使用pdb模块可以为脚本设置断点、单步执行、查看变量值等。pdb可以用命令行参数的方式启动，也可以使用import将其导入后再使用。复制代码代码如下:>>>dir(pdb)['Pdb','Repr','Restart','TESTCMD',..
系统 2019-09-27 17:46:04 1782
用于记录自己写的，或学习期间看到的不错的，小程序，持续更新......****************************************************************【例001】计算:1-2+3-4..+199-200值复制代码代码如下:#encoding=utf-8#计算1-2+3-4..+199-200值#1+3+5+7+...199#-2-4-6...-200sum1=0sum2=0foriinrange(1,200,
系统 2019-09-27 17:46:02 1782
本文以实例形式较为详细的讲述了Python中多线程的用法，在Python程序设计中有着比较广泛的应用。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下：python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，
系统 2019-09-27 17:46:00 1782
装饰器基本概念大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验，Cache等。Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：@function_wrapperdeffunction():pass@实际上是python2.4才提出的语法糖，针对python2.4以前的版本有另一种等价的实现：deffunction():passfunction=func
系统 2019-09-27 17:45:57 1782
创建一个软件包（package）似乎已经足够简单了，也就是在文件目录下搜集一些模块，再加上一个__init__.py文件，对吧？我们很容易看出来，随着时间的推移，通过对软件包的越来越多的修改，一个设计很差的软件包可能会出现循环依赖问题，或是可能变得不可移植和不可靠。1.__init__.py仅为导入服务对于一个简单的软件包，你可能会忍不住把工具方法，工厂方法和异常处理都丢进__init__.py，千万别这样！一个结构良好的__init__.py文件，仅为一
系统 2019-09-27 17:45:42 1782
1.简介celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。建议的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis,Beanstalk,MongoDB,CouchDB,，和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的ORM）。celer
系统 2019-09-27 17:38:47 1782
注释文本箭头结果展示：完整代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))ax.set_aspect(1)x1=-1+np.random.randn(100)y1=-1+np.random.randn(100)x2=1.+np.random.randn(100)y2=1.+np.random.randn(100)ax.scatter(x1,y
系统 2019-09-27 17:38:44 1782
