终于明了python如何学

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。以下是小编为你整理的python如何学  

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模块包含了一整套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模块包含了一套类库，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(radio functionality)等。  

QtBluetooth模块包含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模块包含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。  

import smtplib

import smtplib  

from email.mime.text import MIMEText  

to_list=["xxx@xxxxx"]  

host="smtp.xxx"  

username="xxx"  

password="xxx"  

postfix="xxx"  

def send_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()  

return True  

except Exception, e:  

print str(e)  

return False  

if __name__ == '__main__':  

email_title = "title::"  

email_content = "content::"  

if send_plain_mail(to_list,email_title,email_content):  

print "send success !"  

else:  

print "send failed !"  

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，不论是 AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了 Python SDK，其中 GCE 只提供 Python 和 JavaScript 的 SDK，而青云只提供 Python SDK。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*，但是 HDFS 和 Yarn——Hadoop 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)。  

Hadoop MapReduce 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。  

pycharm edu

我们先使用浏览器百度搜索下pycharm edu，点击进入如图所示的官网，在首页点击下载软件  

跳转到下载页面后，我们可以选择直接下载安装文件，也可以选择安装插件安装在社区版本里，这里直接下载安装包  

点击打开安装应用程序，点击下一步，可以选择安装目录，默认也可以，再然后下一步可以勾选创建桌面快捷方式，以及选择支持的python版本  

安装*一步骤，点击勾选 run pycharm edu,然后会弹出对话框选择是否导入已有的设置文件，如果是新安装就可以默认忽略了  

然后进入到软件，会提示选择角色，是一个学习者还是老师教育者，按照自己的角色选择，我们选择学习者，然后就可以在下一个交互窗口选择browse course浏览课程