郵件列表Python

❶ python中的% 是什麼意思, 起到什麼作用

%Y會被無世紀的年份所替代。%m會被01到12之間的一個十進制月份數替代，其他依次類推。

1.%在python的格式化輸出，有轉換字元的作用：

（1）%c 整數轉成對應的 ASCII 字元；

（2）%d 整數轉成十進位；

（3）%f 倍精確度數字轉成浮點數；

（4）%o 整數轉成八進位；

（5）%s 整數轉成字元串；

（6）%x 整數轉成小寫十六進位；

（7）%X 整數轉成大寫十六進位。

比如：

a = 'test'

print 'it is a %s' %(a)

列印的結果就是 it is a test。

2.求模運算，相當於mod，也就是計算除法的余數，比如5%2就得到1。

(1)郵件列表Python擴展閱讀：

由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授

。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。

而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。

因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商

網路-Python

❷ python是什麼

• 01

  Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。

  Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

  Python作為當下最熱門的編程語言，在2018年世界腳本語言排行榜中位列榜首，已經成為了多個領域的首選語言。

  發展歷程

  自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。Python的創始人為Guido van Rossum。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC 語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提.派森乾的飛行馬戲團》（Monty Python's Flying Circus）。ABC是由Guido參加設計的一種教學語言。就Guido本人看來，ABC 這種語言非常優美和強大，是專門為非專業程序員設計的。但是ABC語言並沒有成功，究其原因，Guido 認為是其非開放造成的。Guido 決心在Python 中避免這一錯誤。同時，他還想實現在ABC 中閃現過但未曾實現的東西。就這樣，Python在Guido手中誕生了。可以說，Python是從ABC發展起來，主要受到了Mola-3（另一種相當優美且強大的語言，為小型團體所設計的）的影響。並且結合了Unix shell和C的習慣。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言.由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

  Python優點

  1. 簡單

  我們可以說Python是簡約的語言，非常易於讀寫，遇到問題時，程序員可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程序語言、語法上。

  2. 免費

  Python是免費開源的。這意味著程序員不用花錢，就可以共享、復制和交換它，這也幫助Python形成了強壯的社區，使用它更加完善，技術發展更快。專業人士可以在社區和初學者分享他們的知識和經驗。

  3. 兼容性

  Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。

  4. 面向對象

  Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。盡管面向對象的程序語言通常十分復雜，Python卻設法保持簡潔。

  5. 庫

  Python社區創造了一大堆各種各樣的Python庫。在他們的幫助下,你可以管理文檔,執行單元測試、資料庫、web瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形用戶界面和更多的東西。所有東西包括在標准庫,然而,除了它,還有很多其他的庫。

  Python語言的用途

  多年來，Python在各種流行編程語言中一直排名靠前。它幾乎可以適用任何開發，它旨在提高程序員的開發效率而不在於他們編的代碼。Python適用於網站、桌面應用開發，自動化腳本，復雜計算系統，科學計算，生命支持管理系統，物聯網，游戲，機器人，自然語言處理等很多方面。而且，既使對於那些從沒有開發經驗的人來講，Python的代碼也是簡潔易懂的。由於Python程序代碼簡單，所以和與其他程序語言相比，後期的程序維護更容易，更舒心。從商業角度來看，需要的成本降低，程序員的效率提高。

❸ python里的astype是什麼意思

astype實現變數類型轉換：

astype(type): returns a of the array converted to the specified type.
a = a.astype('Float64')
b = b.astype('Int32')

Python中與數據類型相關函數及屬性有如下三個：type/dtype/astype。

type() 返回參數的數據類型

dtype 返回數組中元素的數據類型

astype() 對數據類型進行轉換

(3)郵件列表Python擴展閱讀

Python語言特點

1、由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。

2、眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了；

3、例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：

NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

❹ python return用法

return語句就是把執行結果返回到調用的地方，並把程序的控制權一起返回。

Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。

相關內容：

Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。

因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。

❺ python是如何被開發的

本文出自《Python高手之路》中的Doug Hellmann訪談。

我曾經有幸和Doug Hellmann一起工作過數月。他在DreamHost是一位非常資深的軟體開發工程師，同時他也是OpenStack項目的貢獻者。他發起過關於Python的網站Python Mole of the Week（），也出版過一本很有名的Pyhton書The Python Standard Library By Example（），同時他也是Python的核心開發人員。我曾經咨詢過Doug關於標准庫以及庫的設計與應用等方面的問題。
當你從頭開發一個Python應用時，如何邁出第一步呢？它和開發一個已有的應用程序有什麼不同？
從抽象角度看步驟都差不多，但是細節上有所不同。相對於對比開發新項目和已有項目，我個人在對應用程序和庫開發的處理方式上有更多的不同。
當我要修改已有代碼時，特別是這些代碼是其他人創建的時，起初我需要研究代碼是如何工作的，我需要改進哪些代碼。我可能會添加日誌或是輸出語句，或是用pdb，利用測試數據運行應用程序，以便我理解它是如何工作的。我經常會做一些修改並測試它們，並在每次提交代碼前添加可能的自動化測試。
創建一個新應用時，我會採取相同的逐步探索方法。我先創建一些代碼，然後手動運行它們，在這個功能可以基本調通後，再編寫測試用例確保我已經覆蓋了所有的邊界情況。創建測試用例也可以讓代碼重構更容易。
這正是smiley（）的情況。在開發正式應用程序前，我先嘗試用Python的trace API寫一些臨時腳本。對於smiley我最初的設想包括一個儀表盤並從另一個運行的應用程序收集數據，另一部分用來接收通過網路發送過來的數據並將其保存。在添加幾個不同的報告功能的過程中，我意識到重放已收集的數據的過程和在一開始收集數據的過程基本是一樣的。於是我重構了一些類，並針對數據收集，資料庫訪問和報告生成器創建了基類。通過讓這些類遵循同樣的API使我可以很容易地創建數據收集應用的一個版本，它可以直接將數據寫入資料庫而無需通過網路發送數據。
當設計一個應用程序時，我會考慮用戶界面是如何工作的，但對於庫，我會專注於開發人員如何使用其API。通過先寫測試代碼而不是庫代碼，可以讓思考如何通過這個新庫開發應用程序變得更容易一點兒。我通常會以測試的方式創建一系列示常式序，然後依照其工作方式去構建這個庫。
我還發現，在寫任何庫的代碼之前先寫文檔讓我可以全面考慮功能和流程的使用，而不需要提交任何實現的細節。它還讓我可以記錄對於設計我所做出的選擇，以便讀者不僅可以理解如何使用這個庫，還可以了解在創建它時我的期望是什麼。這就是我用在stevedore上的方法。
我知道我想讓stevedore能夠提供一組類用來管理應用程序的插件。在設計階段，我花了些時間思考我見過的使用插件的通用模式，並且寫了幾頁粗略的文檔描述這些類應該如何使用。我意識到，如果我在類的構造函數中放最復雜的參數，方法map()幾乎是可互換的。這些設計筆記直接寫進了stevedore官方文檔的簡介里，用來解釋在應用程序中使用插件的不同模式和准則。
將一個模塊加入Python標准庫的流程是什麼？
完整的流程和規范可以在Python Developer's Guide（）中找到。
一個模塊在被加入Python標准庫之前，需要被證明是穩定且廣泛使用的。模塊需要提供的功能要麼是很難正確實現的，要麼是非常有用以至於許多開發人員已經創建了他們自己不同的變種。API應該非常清晰並且它的實現不能依賴任何標准庫之外的庫。
提議一個新模塊的第一步是在社區通過python-ideas郵件列表非正式地了解一下大家對此的感興趣程度。如果回應很積極，下一步就是創建一個Python增強提案（PythonEnhancement Proposal，PEP），它包括添加這個模塊的動因，以及如何過渡的一些實現細節。
因為包的管理和發現工作已經非常穩定了，尤其是pip和Python Package Index（PyPI），因此在標准庫之外維護一個新的庫可能更實用。單獨的發布使得對於新功能和bug修復（bugfix）的更新可以更頻繁，對於處理新技術或API的庫來說這尤其重要。
標准庫中的哪三個模塊是你最想人們深入了解並開始使用的？
最近我做了許多關於應用程序中動態載入擴展方面的工作。我使用abc模塊為那些作為抽象基類進行的擴展定義API，以幫助擴展的作者們了解API的哪些方法是必需的，哪些是可選的。抽象基類已經在其他一些語言中內置了，但我發現很多Python程序員並不知道Python也有。
bisect模塊中的二分查找演算法是個很好的例子，一個廣泛使用但不容易正確實現的功能，因此它非常適合放到標准庫中。我特別喜歡它可以搜索稀疏列表，且搜索的值可能並不在其中。
collections模塊中有許多有用的數據結構並沒有得到廣泛使用。我喜歡用namedtuple來創建一些小的像類一樣的數據結構來保存數據但並不需要任何關聯邏輯。如果之後需要添加邏輯的話，可以很容易將namedtuple轉換成一個普通的類，因為namedtuple支持通過名字訪問屬性。另一個有意思的數據結構是ChainMap，它可以生成良好的層級命名空間。ChainMap能夠用來為模板解析創建上下文或者通過清晰的流程定義來管理不同來源的配置。
許多項目（包括OpenStack）或者外部庫，會在標准庫之上封裝一層自己的抽象。例如，我特別想了解對於日期/時間的處理。對此你有什麼建議嗎？程序員應該堅持使用標准庫，還是應該寫他們自己的函數，切換到其他外部庫或是開始給Python提交補丁？
所有這些都可以。我傾向於避免重復造輪子，所以我強烈主張貢獻補丁和改進那些能夠用來作為依賴的項目。但是，有時創建另外的抽象並單獨維護代碼也是合理的，不管在應用程序內還是作為一個新的庫。
你提到的例子中，OpenStack里的timeutils模塊就是對Python的datetime模塊的一層很薄的封裝。大部分功能都簡短且簡單，但通過將這些最常見的操作封裝為一個模塊，我們可以保證它們在OpenStack項目中以一致的方式進行處理。因為許多函數都是應用相關的，某種意義上它們強化了一些問題決策，例如，字元串時間戳格式或者「現在」意味著什麼，它們不太適合作為Python標准庫的補丁或者作為一個通用庫發布以及被其他項目採用。
與之相反，我目前正致力於將OpenStack的API服務項目從早期創建時使用的WSGI框架轉成採用一個第三方Web開發框架。在Python中開發WSGI應用有很多選擇，並且當我們可能需要增強其中一個以便其可以完全適應OpenStack API伺服器的需要時，將這些可重用的修改貢獻對於維護一個「私有的」框架似乎更可取。
當從標准庫或其他地方導入並使用大量模塊時，關於該做什麼你有什麼特別的建議嗎？
我沒有什麼硬性限制，但是如果我有過多的導入時，我會重新考慮這個模塊的設計並考慮將其拆到一個包中。與上層模塊或者應用程序模塊相比，對底層模塊的這種拆分可能會發生得更快，因為對於上層模塊我期望將更多片段組織在一起。
關於Python 3，有什麼模塊是值得一提而且能令開發人員有興趣深入了解的？
支持Python 3的第三方庫的數量已經到了決定性的時刻。針對Python 3開發新庫或應用程序從未如此簡單過，而且幸虧有3.3中加入的兼容性功能使同時維護對Python 2.7的支持也很容易。主要的Linux發行版正在致力於將Python 3默認安裝。任何人要用Python創建新項目都應該認真考慮對Python 3的支持，除非有尚未移植的依賴。目前來說，不能運行在Python 3上的庫基本會被視為「不再維護」。
許多開發人員將所有的代碼都寫入到應用程序中，但有些情況下可能有必要將代碼封裝成一個庫。關於設計、規劃、遷移等，做這些最好的方式是什麼？
應用程序就是「膠水代碼」的集合用來將庫組織在一起完成特定目的。起初設計時可以將這些功能實現為一個庫，然後在構建應用程序時確保庫的代碼能夠很好地組織到邏輯單元中，這會讓測試變得更簡單。這還意味著應用程序的功能可以通過庫進行訪問，並且能夠被重新組合以構建其他應用程序。未能採用這種方法的話意味著應用程序的功能和用戶界面的綁定過於緊密，導致很難修改和重用。
對於計劃開始構建自己的Python庫的人們有什麼樣的建議呢？
我通常建議自頂向下設計庫和API，對每一層應用單一職責原則（Single Responsibility Principle，SRP）（）這樣的設計准則。考慮調用者如何使用這個庫，並創建一個API去支持這些功能。考慮什麼值可以存在一個實例中被方法使用，以及每個方法每次都要傳入哪些值。最後，考慮實現以及是否底層的代碼的組織應該不同於公共API。
SQLAlchemy是應用這些原則的絕好例子。聲明式ORM、數據映射和表達式生成層都是單獨的。開發人員可以自行決定對於API訪問的正確的抽象程度，並基於他們的需求而不是被庫的設計強加的約束去使用這個庫。
當你隨機看Python程序員的代碼時遇到的最常見的編程錯誤是什麼？
Python的習慣用法和其他語言的一個較大的不同在於循環和迭代。例如，我見過的最常見的反模式是使用for循環過濾一個列表並將元素加入到一個新的列表中，然後再在第二個循環中處理這個結果（可能將列表作為參數傳給一個函數）。我通常建議將過濾循環改成生成器表達式，因為生成器表達式，更有效也更容易理解。列表的組合也很常見，以便它們的內容可以以某種方式一起被處理，但卻沒有使用itertools.chain()。
還有一些我在代碼評審時給出的更細小的建議，例如，使用dict()而不是長的if:then:else塊作為查找表，確保函數總是返回相同的類型（如一個空列表而不是None），通過使用元組和新類將相關的值合並到一個對象中從而減少函數的參數，以及在公共API中定義要使用的類而不是依賴於字典。
有沒有關於選擇了一個「錯誤」的依賴的具體的例子是你親身經歷或目睹過的？
最近，我有個例子，pyparsing（）的一個新發布取消了對Python 2的支持，這給我正在維護的一個庫帶來了一點兒小麻煩。對pyparsing的更新是個重大的修改，而且是明確標識成這樣的，但是因為我沒有在對cliff（）的設置中限制依賴版本號，所以pyparsing的新發布給cliff的用戶造成了問題。解決方案就是在cliff的依賴列表中對Python 2和Python 3提供不同的版本邊界。這種情況突顯了理解依賴管理和確保持續集成測試中適當的測試配置的重要性。
你怎麼看待框架？
框架像任何工具類型一樣。它們確實有幫助，但在選擇框架時要特別謹慎，應確保它能夠很好地完成當前的工作。
通過抽取公共部分到一個框架中，你可以將你的開發精力專注於應用中獨特的方面。通過提供許多類似運行在開發模式或者寫一個測試套件這樣的引導代碼，它們還可以幫你讓一個應用程序迅速達到一個可用的狀態而不是從頭開發。它們還可以激勵你在應用程序開發過程中保持一致，這意味著最終你的代碼將更易於理解且更可重用。
雖然使用框架時還有其他一些潛在的缺點需要注意。決定使用某個特定框架通常能夠反映應用程序本身的設計。如果設計的限制不能從根本上符合應用程序的需求，那麼選擇錯誤的框架會令應用的實現變得更難。如果你試著使用與框架建議不同的模式或慣用方式，你最終將不得不同框架做斗爭。

❻ 如何在python程序中發郵件

python中email模塊使得處理郵件變得比較簡單，今天著重學習了一下發送郵件的具體做法，這里寫寫自己的的心得,也請高手給些指點。
一、相關模塊介紹
發送郵件主要用到了smtplib和email兩個模塊，這里首先就兩個模塊進行一下簡單的介紹：
1、smtplib模塊
smtplib.SMTP([host[, port[, local_hostname[, timeout]]]])
SMTP類構造函數，表示與SMTP伺服器之間的連接，通過這個連接可以向smtp伺服器發送指令，執行相關操作（如：登陸、發送郵件）。所有參數都是可選的。
host：smtp伺服器主機名
port：smtp服務的埠，默認是25；如果在創建SMTP對象的時候提供了這兩個參數，在初始化的時候會自動調用connect方法去連接伺服器。
smtplib模塊還提供了SMTP_SSL類和LMTP類，對它們的操作與SMTP基本一致。
smtplib.SMTP提供的方法：
SMTP.set_debuglevel(level)：設置是否為調試模式。默認為False，即非調試模式，表示不輸出任何調試信息。
SMTP.connect([host[, port]])：連接到指定的smtp伺服器。參數分別表示smpt主機和埠。注意: 也可以在host參數中指定埠號（如：smpt.yeah.net:25），這樣就沒必要給出port參數。
SMTP.docmd(cmd[, argstring])：向smtp伺服器發送指令。可選參數argstring表示指令的參數。
SMTP.helo([hostname]) ：使用"helo"指令向伺服器確認身份。相當於告訴smtp伺服器「我是誰」。
SMTP.has_extn(name)：判斷指定名稱在伺服器郵件列表中是否存在。出於安全考慮，smtp伺服器往往屏蔽了該指令。
SMTP.verify(address) ：判斷指定郵件地址是否在伺服器中存在。出於安全考慮，smtp伺服器往往屏蔽了該指令。
SMTP.login(user, password) ：登陸到smtp伺服器。現在幾乎所有的smtp伺服器，都必須在驗證用戶信息合法之後才允許發送郵件。
SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options]) ：發送郵件。這里要注意一下第三個參數，msg是字元串，表示郵件。我們知道郵件一般由標題，發信人，收件人，郵件內容，附件等構成，發送郵件的時候，要注意msg的格式。這個格式就是smtp協議中定義的格式。
SMTP.quit() ：斷開與smtp伺服器的連接，相當於發送"quit"指令。（很多程序中都用到了smtp.close()，具體與quit的區別google了一下，也沒找到答案。）
2、email模塊
emial模塊用來處理郵件消息，包括MIME和其他基於RFC 2822 的消息文檔。使用這些模塊來定義郵件的內容，是非常簡單的。其包括的類有：
class email.mime.base.MIMEBase(_maintype, _subtype, **_params)：這是MIME的一個基類。一般不需要在使用時創建實例。其中_maintype是內容類型，如text或者image。_subtype是內容的minor type 類型，如plain或者gif。 **_params是一個字典，直接傳遞給Message.add_header()。
class email.mime.multipart.MIMEMultipart([_subtype[, boundary[, _subparts[, _params]]]]：MIMEBase的一個子類，多個MIME對象的集合，_subtype默認值為mixed。boundary是MIMEMultipart的邊界，默認邊界是可數的。
class email.mime.application.MIMEApplication(_data[, _subtype[, _encoder[, **_params]]])：MIMEMultipart的一個子類。
class email.mime.audio. MIMEAudio(_audiodata[, _subtype[, _encoder[, **_params]]])： MIME音頻對象
class email.mime.image.MIMEImage(_imagedata[, _subtype[, _encoder[, **_params]]])：MIME二進制文件對象。
class email.mime.message.MIMEMessage(_msg[, _subtype])：具體的一個message實例，使用方法如下：

msg=mail.Message.Message() #一個實例
msg['to']='[email protected]' #發送到哪裡
msg['from']='[email protected]' #自己的郵件地址
msg['date']='2012-3-16' #時間日期
msg['subject']='hello world' #郵件主題

class email.mime.text.MIMEText(_text[, _subtype[, _charset]])：MIME文本對象，其中_text是郵件內容，_subtype郵件類型，可以是text/plain（普通文本郵件），html/plain(html郵件), _charset編碼，可以是gb2312等等。
二、幾種郵件的具體實現代碼
1、普通文本郵件
普通文本郵件發送的實現，關鍵是要將MIMEText中_subtype設置為plain。首先導入smtplib和mimetext。創建smtplib.smtp實例，connect郵件smtp伺服器，login後發送，具體代碼如下：（python2.6下實現）

# -*- coding: UTF-8 -*-

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
mailto_list=[[email protected]]
mail_host="smtp.XXX.com" #設置伺服器
mail_user="XXXX" #用戶名
mail_pass="XXXXXX" #口令
mail_postfix="XXX.com" #發件箱的後綴

def send_mail(to_list,sub,content):
me="hello"+"<"+mail_user+"@"+mail_postfix+">"
msg = MIMEText(content,_subtype='plain',_charset='gb2312')
msg['Subject'] = sub
msg['From'] = me
msg['To'] = ";".join(to_list)
try:
server = smtplib.SMTP()
server.connect(mail_host)
server.login(mail_user,mail_pass)
server.sendmail(me, to_list, msg.as_string())
server.close()
return True
except Exception, e:
print str(e)
return False
if __name__ == '__main__':
if send_mail(mailto_list,"hello","hello world！"):
print "發送成功"
else:
print "發送失敗"

2、html郵件的發送
與text郵件不同之處就是將將MIMEText中_subtype設置為html。具體代碼如下：（python2.6下實現）

# -*- coding: utf-8 -*-

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
mailto_list=["[email protected]"]
mail_host="smtp.XXX.com" #設置伺服器
mail_user="XXX" #用戶名
mail_pass="XXXX" #口令
mail_postfix="XXX.com" #發件箱的後綴

def send_mail(to_list,sub,content): #to_list：收件人；sub：主題；content：郵件內容
me="hello"+"<"+mail_user+"@"+mail_postfix+">" #這里的hello可以任意設置，收到信後，將按照設置顯示
msg = MIMEText(content,_subtype='html',_charset='gb2312') #創建一個實例，這里設置為html格式郵件
msg['Subject'] = sub #設置主題
msg['From'] = me
msg['To'] = ";".join(to_list)
try:
s = smtplib.SMTP()
s.connect(mail_host) #連接smtp伺服器
s.login(mail_user,mail_pass) #登陸伺服器
s.sendmail(me, to_list, msg.as_string()) #發送郵件
s.close()
return True
except Exception, e:
print str(e)
return False
if __name__ == '__main__':
if send_mail(mailto_list,"hello","<a href=''>小五義</a>"):
print "發送成功"
else:
print "發送失敗"

3、發送帶附件的郵件
發送帶附件的郵件，首先要創建MIMEMultipart()實例，然後構造附件，如果有多個附件，可依次構造，最後利用smtplib.smtp發送。

# -*- coding: cp936 -*-

from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import smtplib

#創建一個帶附件的實例
msg = MIMEMultipart()

#構造附件1
att1 = MIMEText(open('d:\\123.rar', 'rb').read(), 'base64', 'gb2312')
att1["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
att1["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="123.doc"'#這里的filename可以任意寫，寫什麼名字，郵件中顯示什麼名字
msg.attach(att1)

#構造附件2
att2 = MIMEText(open('d:\\123.txt', 'rb').read(), 'base64', 'gb2312')
att2["Content-Type"] = 'application/octet-stream'
att2["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="123.txt"'
msg.attach(att2)

#加郵件頭
msg['to'] = '[email protected]'
msg['from'] = '[email protected]'
msg['subject'] = 'hello world'
#發送郵件
try:
server = smtplib.SMTP()
server.connect('smtp.XXX.com')
server.login('XXX','XXXXX')#XXX為用戶名，XXXXX為密碼
server.sendmail(msg['from'], msg['to'],msg.as_string())
server.quit()
print '發送成功'
except Exception, e:
print str(e)

4、利用MIMEimage發送圖片

# -*- coding: cp936 -*-
import smtplib
import mimetypes
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.image import MIMEImage

def AutoSendMail():
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = "[email protected]"
msg['To'] = "[email protected]"
msg['Subject'] = "hello world"

txt = MIMEText("這是中文的郵件內容哦",'plain','gb2312')
msg.attach(txt)

file1 = "C:\\hello.jpg"
image = MIMEImage(open(file1,'rb').read())
image.add_header('Content-ID','<image1>')
msg.attach(image)

server = smtplib.SMTP()
server.connect('smtp.XXX.com')
server.login('XXX','XXXXXX')
server.sendmail(msg['From'],msg['To'],msg.as_string())
server.quit()

if __name__ == "__main__":
AutoSendMail()

利用MIMEimage發送圖片，原本是想圖片能夠在正文中顯示，可是代碼運行後發現，依然是以附件形式發送的，希望有高手能夠指點一下，如何可以發送在正文中顯示的圖片的郵件，就是圖片是附件中存在，但同時能顯示在正文中，具體形式如下圖。

❼ 如何使用Python控制攝像頭拍照並發郵件

這個實現起來非常容易，主要分為2步，首先控制攝像頭拍照，然後將拍到的照片作為郵件附件發送就行，下面我簡單介紹一下實現過程，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
控制攝像頭拍照
這里我們直接使用opencv的python介麵包就行，藉助於opencv強大的功能，我們只需要很少量的代碼就可以實現攝像頭拍照的功能，具體步驟如下：

1.首先，安裝opencv-python模塊，這個直接在cmd窗口輸入命令「pip install opencv-python」就行，如下，很快就能安裝成功：

2.安裝完成後，我們就可以編寫代碼來實現控制攝像頭拍照的功能了，測試代碼如下，非常簡單，打開攝像頭，按幀播放，當按下q鍵時保存圖片並退出，當前目錄下就會出現拍到的照片，後面就是將這個照片作為郵件附件進行發送：

發送郵件
這里以發送163郵件為例，主要用到Python自帶的smtplib模塊，專門用於發送郵件，具體步驟如下：

1.首先，需要開啟開啟郵箱POP3/SMTP服務，這個直接登錄郵箱，在上面菜單欄點擊「設置」，勾選POP3/SMPT服務就行，如下：

接著點擊左邊管理列表的「客戶端授權密碼」，設置授權密碼，後面的python代碼中需要藉助這個密碼才能登陸郵箱伺服器發送郵件：

2.一切設置完成後，我們就可以直接編寫代碼來發送帶有照片的郵件了，測試代碼如下，非常簡單，只需要在郵件中attach一下照片就行，函數輸入參數分別為發送人郵箱、密碼、接收人郵件列表、主題、內容和附件名稱：

運行這個程序，郵件就可以正常發送，並且可以看到發送的照片附件，如下：

至此，我們就完成了利用python來控制攝像頭拍照並發送郵件。總的來說，整個過程不難，思路也比較清晰，只要你有一定的python基礎，熟悉一下上面的代碼，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，非常豐富詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

❽ python中list index out of range的問題，如何解決

list index out of range一般是由於數組下標超過數組長度了：如在C語言中：a[10], 那麼你引用a[10]就會出這類型錯誤（因為其范圍是a[0]~a[9]）在python中：a = [1,2,3,4,5], 那麼如果你使用a[5]也會出類似問題（范圍為a[0]~a[4]）。

外部輸入的數據都可能存在問題。所以通常在readlines後要做一次處理：

for line in file.readlines():
if not line.strip():continue
r = line.split(' ')
if len(r)<3:continue
print r
try:
records.setdefault(int(r[1]), {})
records[int(r[1])].setdefault(int(r[0]), {})
records[int(r[1])][int(r[0])] = float(r[2])
except ValueErro:
continue

這樣就避免了空行，欄位數不足，以及類型轉換出錯。

(8)郵件列表Python擴展閱讀：

Python (英國發音:/ˈpaɪθən/ 美國發音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNUGeneral Public License)許可。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜:Python高居首位 。2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布 Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

❾ python開發EA外匯交易怎麼開發

使用MT4。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言， 隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
拓展資料：
1. Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。 Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。 2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上。
2. 由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

❿ python中編程求1到100之間的素數有幾種方法

六種。
方法一: 窮舉法
方法二: 開方減"半"法
方法三:去除偶數法
方法四:使用列表法。
方法五:素數性質法
方法六: 埃拉托斯特尼篩法
拓展資料：Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。2021年10月，語言流行指數的編譯器Tiobe將Python加冕為最受歡迎的編程語言，20年來首次將其置於Java、C和JavaScript之上
Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。Python 2於2000年10月16日發布，穩定版本是Python 2.7。Python 3於2008年12月3日發布，不完全兼容Python 2。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。
由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。