python循环结构入门指导教程

第页python循环结构入门指导教程PyQt5是基于Digia公司强大的图形程式框架Qt5的〔python〕接口，由一组python模块构成。PyQt5本身拥有超过620个类和6000函数及方法。在可以运行于多个平台。PyQt5拥有双重协议，自由开发者可以选择免费的GPL版本，仅当你准备将PyQt用于商业活动时，你必须为此交付commercial许可费用。以下是我为你整理的python循环结构入门指导教程

QtCore模块涵盖了包的核心的非GUI功能，此模块被用于处理程序中涉及到的time、文件、目录、数据类型、文本流、链接、mime、线程或进程等对象。

QtGui模块涵盖多种基本图形功能的类;包括但不限于：窗口集、事件处理、2D图形、基本的图像和界面和字体文本。

QtWidgets模块包涵了一整套UI元素组件，用于建立符合系统风格的classic界面，非常方便，可以在安装时选择是否使用此功能。

QtMultimedia模块包涵了一套类库，该类库被用于处理多媒体事件，通过调用API接口访问摄像头、语音设备、收发消息(radiofunctionality)等。

QtBluetooth模块包涵了处理蓝牙活动的类库，它的功能包括：扫描设备、连接、交互等行为。

QtNetwork模块包涵用于网络〔编程〕的类库，这组类程序通过提供便捷的TCP/IP及UDP的c/s程式码集合，使得基于Qt的网络编程更容易。

importsmtplibimportsmtplib

fromemail.mime.textimportMIMEText

to_list=[xxx@xxxxx]

host=smtp.xxx

username=xxx

password=xxx

postfix=xxx

defsend_plain_mail(send_list,title,content):

me=+username+@+postfix+

msg=MIMEText(content,_subtype=plain,_charset=gb2312)

msg[Subject]=title

msg[From]=me

msg[To]=;.join(to_list)

try:

server=smtplib.SMTP()

server.connect(host)

server.login(username,password)

server.sendmail(me,to_list,msg.as_string())

server.close()

returnTrue

exceptException,e:

printstr(e)

returnFalse

if__name__==__main__:

email_title=title::

email_content=content::

ifsend_plain_mail(to_list,email_title,email_content):

printsendsuccess!

else:

printsendfailed!

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做〔大数据〕的，顶多也就敢跟人说是做商业智能(BI)。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不管是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了PythonSDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供PythonSDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是HDFS和YarnHadoop的两个组件倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口(pydoop，hadoopy等等)。

HadoopMapReduce的替代者，是号称快上100倍的Spark，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS，Ceph等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者，Mesos是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

掌握分布式爬虫技术与数据去重技术

如果你已经学习或者研究到到了这里，那么恭喜你，相信现在你爬任何网站都已经不是问题了，反爬对你来说也只是一道形同虚设的墙而已了。

但是，如果要爬取的资源非常非常多，靠一个单机爬虫去跑，仍然无法达到你的目的，因为太慢了。

所以，这个时候，你还应当掌握一种技术，就是分布式爬虫技术，分布式爬虫的架构手段有很多，你可以依据真实的服务器集群进行，也可以依据虚拟化的多台服务器进行，你可以采纳urllib+redis分布式架构手段，也可以采纳Scrapy+redis架构手段，都没关系，关键是，你可以将爬虫任务布暑到多台服务器中就OK。

至于数据去重技术，简单来说，目的就是要去除重复数据，如果数据量小，直接采纳数据库的数据约束进行实现，如果数据量很大，建议采纳布隆过滤器实现数据去重即可，布隆过滤器的实现在Python中也是不难的。

至于有些朋友问到，使用Windows系统还是Linux系统，其实，没关系的，一般建议学习的时候使用Windows系统进行就行，比较合计到大部分朋友对该系统比较数据，但是在实际运行爬虫