I'm new to python programming, and I am trying to read a password protected file using python, the code is shown below:
import sys
import win32com.client
xlApp = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
print "Excel library version:", xlApp.Version
filename,password = 'C:\myfiles\foo.xls', 'qwerty12'
xlwb = xlApp.Workbooks.Open(filename, Password=password)
But then the xls file is loaded but still prompt me to provide the password, I can't let python to enter the password for me.
What have I done wrong? Thanks!
解决方案
Open takes two types of password, namely:
Password: password required to open a protected workbook.
WriteResPassword : password required to write to a write-reserved workbook
So in your case , is it write protected or protection on open?
Also there is a discussion on SO that says that this does not work with named parameters, So try providing all parameter values with the defaults
Default values are documented in MSDN
⑵ 使用python算法如何解
解决方案
从一些测试案例开始总是好的做法。让我们从小的案例开始，看看能否找到某种规律。
．N=1，1种爬楼方式：[1]
．N=2，2种爬楼方式：[1,1]，[2]
．N=3，3种爬楼方式：[1,2]，[1,1,1]，[2,1]
．N=4，5种爬楼方式：[1,1,2]，[2,2]，[1,2,1]，[1,1,1,1]，[2,1,1]
你有没有注意到什么？请看N=3时，爬完3阶楼梯的方法数量是3，基于N=1和N=2。存在什么关系？
爬完N=3的两种方法是首先达到N=1，然后再往上爬2步，或达到N=2再向上爬1步。所以f(3)=f(2)+f(1)。
这对N=4是否成立呢？是的，这也是成立的。因为我们只能在达到第三个台阶然后再爬一步，或者在到了第二个台阶之后再爬两步这两种方式爬完4个台阶。所以f(4)=f(3)+f(2)。
所以关系如下：f(n)=f(n–1)+f(n–2)，且f(1)=1和f(2)=2。这就是斐波那契数列。
deffibonacci(n):
ifn<=1:
return1
returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)
当然，这很慢（O(2^N)）——我们要做很多重复的计算！通过迭代计算，我们可以更快：
deffibonacci(n):
a,b=1,2
for_inrange(n-1):
a,b=b,a+b
returna
现在，让我们尝试概括我们学到的东西，看看是否可以应用到从集合X中取步数这个要求下的爬楼梯。类似的推理告诉我们，如果X={1,3,5}，那么我们的算法应该是f(n)=f(n–1)+f(n–3)+f(n–5)。如果n<0，那么我们应该返回0，因为我们不能爬负数。
defstaircase(n,X):
ifn<0:
return0
elifn==0:
return1
elifninX:
return1+sum(staircase(n-x,X)forxinXifx<n)
else:
returnsum(staircase(n-x,X)forxinXifx<n)
这也很慢（O(|X|^N)），因为也重复计算了。我们可以使用动态编程来加快速度。
每次的输入cache[i]将包含我们可以用集合X到达台阶i的方法的数量。然后，我们将使用与之前相同的递归从零开始构建数组：
defstaircase(n,X):
cache=[0for_inrange(n+1)]
cache[0]=1
foriinrange(n+1):
cache[i]+=sum(cache[i-x]forxinXifi-x>0)
cache[i]+=1ifiinXelse0
returncache[-1]
现在时间复杂度为O(N*|X|)，空间复杂度为O(N)。
⑶ python怎么连接websocket
websocket是一个浏览器和服务器通信的新的协议，一般而言，浏览器和服务器通信最常用的是http协议，但是http协议是无状态的，每次浏览器请求信息，服务器返回信息后这个浏览器和服务器通信的信道就被关闭了，这样使得服务器如果想主动给浏览器发送信息变得不可能了，服务器推技术在http时代的解决方案一个是客户端去轮询，或是使用comet技术，而websocket则和一般的socket一样，使得浏览器和服务器建立了一个双工的通道。
具体的websocket协议在rfc6455里面有，这里简要说明一下。websocket通信需要先有个握手的过程，使得协议由http转变为webscoket协议，然后浏览器和服务器就可以利用这个socket来通信了。
首先浏览器发送握手信息，要求协议转变为websocket
GET / HTTP/1.1
Host: example.com
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Key: dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ==
Origin:
服务器接收到信息后，取得其中的Sec-WebSocket-Key，将他和一个固定的字符串258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11做拼接，得到的字符串先用sha1做一下转换，再用base64转换一下，就得到了回应的字符串，这样服务器端发送回的消息是这样的
HTTP/1.1 101 Switching Protocols
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Accept: s3pPLMBiTxaQ9kYGzzhZRbK+xOo=
这样握手就完成了，用python来实现这段握手过程的话就是下面这样。
def handshake(conn):
key =None
data = conn.recv(8192)
if not len(data):
return False
for line in data.split('\r\n\r\n')[0].split('\r\n')[1:]:
k, v = line.split(': ')
if k =='Sec-WebSocket-Key':
key =base64.b64encode(hashlib.sha1(v +'258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11').digest())
if not key:
conn.close()
return False
response ='HTTP/1.1 101 Switching Protocols\r\n'\
'Upgrade: websocket\r\n'\
'Connection: Upgrade\r\n'\
'Sec-WebSocket-Accept:'+ key +'\r\n\r\n'
conn.send(response)
return True
握手过程完成之后就是信息传输了，websocket的数据信息格式是这样的。
+-+-+-+-+-------+-+-------------+-------------------------------+
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-------+-+-------------+-------------------------------+
|F|R|R|R| opcode|M| Payload len | Extended payload length |
|I|S|S|S| (4) |A| (7) | (16/64) |
|N|V|V|V| |S| | (if payload len==126/127) |
| |1|2|3| |K| | |
+-+-+-+-+-------+-+-------------+ - - - - - - - - - - - - - - - +
| Extended payload length continued, if payload len == 127 |
+ - - - - - - - - - - - - - - - +-------------------------------+
| | Masking-key, if MASK set to 1 |
+-------------------------------+-------------------------------+
| Masking-key (continued) | Payload Data |
+-------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - +
: Payload Data continued ... :
+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - +
| Payload Data continued ... |
+---------------------------------------------------------------+
值得注意的是payload len这项，表示数据的长度有多少，如果小于126，那么payload len就是数据的长度，如果是126那么接下来2个字节是数据长度，如果是127表示接下来8个字节是数据长度，然后后面会有四个字节的mask，真实数据要由payload data和mask做异或才能得到，这样就可以得到数据了。发送数据的格式和接受的数据类似，具体细节可以去参考rfc6455，这里就不过多赘述了。
Python的Websocket客户端：Websocket-Client
Websocket-Client 是 Python 上的 Websocket 客户端。它只支持 hybi-13，且所有的 Websocket API 都支持同步。
Installation
This mole is tested on Python 2.7 and Python 3.x.
Type "python setup.py install" or "pip install websocket-client" to install.
Caution!
from v0.16.0, we can install by "pip install websocket-client" for python 3.
This mole depend on
six
backports.ssl_match_hostname for Python 2.x
Python通过websocket与js客户端通信示例分析
这里，介绍如何使用 Python 与前端 js 进行通信。
websocket 使用 HTTP 协议完成握手之后，不通过 HTTP 直接进行 websocket 通信。
于是，使用 websocket 大致两个步骤：使用 HTTP 握手，通信。
js 处理 websocket 要使用 ws 模块； Python 处理则使用 socket 模块建立 TCP 连接即可，比一般的 socket ，只多一个握手以及数据处理的步骤。
包格式
js 客户端先向服务器端 python 发送握手包，格式如下：
GET /chat HTTP/1.1
Host: server.example.com
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Key: dGhlIHNhbXBsZSBub25jZQ==
Origin:
Sec-WebSocket-Protocol: chat, superchat
Sec-WebSocket-Version: 13
服务器回应包格式：
HTTP/1.1 101 Switching Protocols
Upgrade: websocket
Connection: Upgrade
Sec-WebSocket-Accept: s3pPLMBiTxaQ9kYGzzhZRbK+xOo=
Sec-WebSocket-Protocol: chat
其中， Sec-WebSocket-Key 是随机的，服务器用这些数据构造一个 SHA-1 信息摘要。
方法为： key+migic ， SHA-1 加密， base-64 加密
Python 中的处理代码:
MAGIC_STRING = '258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11'
res_key = base64.b64encode(hashlib.sha1(sec_key + MAGIC_STRING).digest())
握手完整代码
js 端
js 中有处理 websocket 的类，初始化后自动发送握手包，如下：
var socket = new WebSocket('ws://localhost:3368');
Python 端
Python 用 socket 接受得到握手字符串，处理后发送
HOST = 'localhost'
PORT = 3368
MAGIC_STRING = '258EAFA5-E914-47DA-95CA-C5AB0DC85B11'
HANDSHAKE_STRING = "HTTP/1.1 101 Switching Protocols\r\n" \
"Upgrade:websocket\r\n" \
"Connection: Upgrade\r\n" \
"Sec-WebSocket-Accept: {1}\r\n" \
"WebSocket-Location: ws://{2}/chat\r\n" \
"WebSocket-Protocol:chat\r\n\r\n"
def handshake(con):
#con为用socket，accept()得到的socket
headers = {}
shake = con.recv(1024)
if not len(shake):
return False
header, data = shake.split('\r\n\r\n', 1)
for line in header.split('\r\n')[1:]:
key, val = line.split(': ', 1)
headers[key] = val
if 'Sec-WebSocket-Key' not in headers:
print ('This socket is not websocket, client close.')
con.close()
return False
sec_key = headers['Sec-WebSocket-Key']
res_key = base64.b64encode(hashlib.sha1(sec_key + MAGIC_STRING).digest())
str_handshake = HANDSHAKE_STRING.replace('{1}', res_key).replace('{2}', HOST + ':' + str(PORT))
print str_handshake
con.send(str_handshake)
return True
通信
不同版本的浏览器定义的数据帧格式不同， Python 发送和接收时都要处理得到符合格式的数据包，才能通信。
Python 接收
Python 接收到浏览器发来的数据，要解析后才能得到其中的有用数据。
固定字节：
（ 1000 0001 或是 1000 0002 ）这里没用，忽略
包长度字节：
第一位肯定是 1 ，忽略。剩下 7 个位可以得到一个整数 (0 ~ 127) ，其中
（ 1-125 ）表此字节为长度字节，大小即为长度；
（126）表接下来的两个字节才是长度；
（127）表接下来的八个字节才是长度；
用这种变长的方式表示数据长度，节省数据位。
mark 掩码：
mark 掩码为包长之后的 4 个字节，之后的兄弟数据要与 mark 掩码做运算才能得到真实的数据。
兄弟数据：
得到真实数据的方法：将兄弟数据的每一位 x ，和掩码的第 i%4 位做 xor 运算，其中 i 是 x 在兄弟数据中的索引。
完整代码
def recv_data(self, num):
try:
all_data = self.con.recv(num)
if not len(all_data):
return False
except:
return False
else:
code_len = ord(all_data[1]) & 127
if code_len == 126:
masks = all_data[4:8]
data = all_data[8:]
elif code_len == 127:
masks = all_data[10:14]
data = all_data[14:]
else:
masks = all_data[2:6]
data = all_data[6:]
raw_str = ""
i = 0
for d in data:
raw_str += chr(ord(d) ^ ord(masks[i % 4]))
i += 1
return raw_str
js 端的 ws 对象，通过 ws.send(str) 即可发送
ws.send(str)
Python 发送
Python 要包数据发送，也需要处理
固定字节：固定的 1000 0001( ‘ \x81 ′ )
包长：根据发送数据长度是否超过 125 ， 0xFFFF(65535) 来生成 1 个或 3 个或 9 个字节，来代表数据长度。
def send_data(self, data):
if data:
data = str(data)
else:
return False
token = "\x81"
length = len(data)
if length < 126:
token += struct.pack("B", length)
elif length <= 0xFFFF:
token += struct.pack("!BH", 126, length)
else:
token += struct.pack("!BQ", 127, length)
#struct为Python中处理二进制数的模块，二进制流为C，或网络流的形式。
data = '%s%s' % (token, data)
self.con.send(data)
return True
⑷ Python的特点（优点和缺点）
| Python有什么优势?
1、Python作为高级语言，面向对象自然不用说，但是相对于其他语言来说，Python是全对象语言，这是Python的一大特色。
2、Python语法简洁，相对于其他底层语言和高级语言来说Python的语法简洁好写，具体的也不好统计，但是相对于C语言来说，实现同样的功能C语言要100行代码，Python一般也就30行左右，当然不同功能代码量有所不同，而且Python没有像其他语言那样各种复杂的标点符号，这一点对书写代码的速度有很大提高。
3、使用Python的开发人员多，其实这一点很重要，使用的人多就有很多人来维护，开发它，修复他的漏洞，这样Python的功能就会更完善，更强大。
4、宜读：Python的语法类似于我们正常说话的流程，所以学习和书写都很简单，开发人员之间的交互也非常容易。
5、Python的解释器弹性也很强，能嵌入很多其他语言之中。
| Python有哪些缺点?
1、Python和底层硬件交互起来比较费劲，很难实现嵌入式开发，即使实现性能也不是很理想。
2、Python的运行速度相对于其他底层语言来说比较慢，这里也是一样，不一样的程序代码实现也有所不同，从网上发布的一些消息来看，Python比起C语言大概慢了几十倍，大家不要认为慢了几十倍就很慢，其实语言的通途有不同的方向，C主要是偏向于底层开发，Python倾向于应用层开发，虽然速度上相差几十倍，但是0.1秒和0.001秒对于应用层来说几乎没有影响。
3、Python2和Python3不兼容，虽然是进步，但是对于很多Python2开发的程序更改起来就比较难，甚至需要重新开发。
4、代码不能加密，发布出去的代码就是源码，不像C和C++那样能直接编译成机器码，这也是C和C++能运行速度快的原因。
⑸ Python中的锁都具有哪些
大致罗列一下：
一、全局解释器锁（GIL）
1、什么是全局解释器锁
每个CPU在同一时间只能执行一个线程，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器，使用权消失后才能使用全局解释器，即使多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu，这样的机制称为全局解释器锁（GIL）。GIL的设计简化了CPython的实现，使的对象模型包括关键的内建类型，如：字典等，都是隐含的，可以并发访问的，锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。
2、全局解释器锁的好处
1）、避免了大量的加锁解锁的好处
2）、使数据更加安全，解决多线程间的数据完整性和状态同步
3、全局解释器的缺点
多核处理器退化成单核处理器，只能并发不能并行。
4、GIL的作用：
多线程情况下必须存在资源的竞争，GIL是为了保证在解释器级别的线程唯一使用共享资源（cpu）。
二、同步锁
1、什么是同步锁？
同一时刻的一个进程下的一个线程只能使用一个cpu，要确保这个线程下的程序在一段时间内被cpu执，那么就要用到同步锁。
2、为什么用同步锁？
因为有可能当一个线程在使用cpu时，该线程下的程序可能会遇到io操作，那么cpu就会切到别的线程上去，这样就有可能会影响到该程序结果的完整性。
3、怎么使用同步锁？
只需要在对公共数据的操作前后加上上锁和释放锁的操作即可。
4、同步锁的所用：
为了保证解释器级别下的自己编写的程序唯一使用共享资源产生了同步锁。
三、死锁
1、什么是死锁？
指两个或两个以上的线程或进程在执行程序的过程中，因争夺资源或者程序推进顺序不当而相互等待的一个现象。
2、死锁产生的必要条件？
互斥条件、请求和保持条件、不剥夺条件、环路等待条件
3、处理死锁的基本方法？
预防死锁、避免死锁（银行家算法）、检测死锁（资源分配）、解除死锁：剥夺资源、撤销进程
四、递归锁
在Python中为了支持同一个线程中多次请求同一资源，Python提供了可重入锁。这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。递归锁分为可递归锁与非递归锁。
五、乐观锁
假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
六、悲观锁
假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。
python常用的加锁方式：互斥锁、可重入锁、迭代死锁、互相调用死锁、自旋锁大致罗列一下：
一、全局解释器锁（GIL）
1、什么是全局解释器锁
每个CPU在同一时间只能执行一个线程，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器，使用权消失后才能使用全局解释器，即使多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu，这样的机制称为全局解释器锁（GIL）。GIL的设计简化了CPython的实现，使的对象模型包括关键的内建类型，如：字典等，都是隐含的，可以并发访问的，锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。
2、全局解释器锁的好处
1）、避免了大量的加锁解锁的好处
2）、使数据更加安全，解决多线程间的数据完整性和状态同步
3、全局解释器的缺点
多核处理器退化成单核处理器，只能并发不能并行。
4、GIL的作用：
多线程情况下必须存在资源的竞争，GIL是为了保证在解释器级别的线程唯一使用共享资源（cpu）。
二、同步锁
1、什么是同步锁？
同一时刻的一个进程下的一个线程只能使用一个cpu，要确保这个线程下的程序在一段时间内被cpu执，那么就要用到同步锁。
2、为什么用同步锁？
因为有可能当一个线程在使用cpu时，该线程下的程序可能会遇到io操作，那么cpu就会切到别的线程上去，这样就有可能会影响到该程序结果的完整性。
3、怎么使用同步锁？
只需要在对公共数据的操作前后加上上锁和释放锁的操作即可。
4、同步锁的所用：
为了保证解释器级别下的自己编写的程序唯一使用共享资源产生了同步锁。
三、死锁
1、什么是死锁？
指两个或两个以上的线程或进程在执行程序的过程中，因争夺资源或者程序推进顺序不当而相互等待的一个现象。
2、死锁产生的必要条件？
互斥条件、请求和保持条件、不剥夺条件、环路等待条件
3、处理死锁的基本方法？
预防死锁、避免死锁（银行家算法）、检测死锁（资源分配）、解除死锁：剥夺资源、撤销进程
四、递归锁
在Python中为了支持同一个线程中多次请求同一资源，Python提供了可重入锁。这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。递归锁分为可递归锁与非递归锁。
五、乐观锁
假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
六、悲观锁
假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。
python常用的加锁方式：互斥锁、可重入锁、迭代死锁、互相调用死锁、自旋锁
⑹ 相似图片检测：感知哈希算法之dHash的Python实现
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。
如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。
那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。
如果我们要计算上图的dHash值，第一步是把它 缩放到足够小 。为什么需要缩放呢？因为原图的分辨率一般都非常高。一张 200*200 的图片，就有整整4万个像素点，每一个像素点都保存着一个RGB值，4万个RGB，是相当庞大的信息量，非常多的细节需要处理。因此，我们需要把图片缩放到非常小，隐藏它的细节部分，只见森林，不见树木。建议缩放为9*8，虽然可以缩放为任意大小，但是这个值是相对合理的。而且宽度为9，有利于我们转换为hash值，往下面看，你就明白了。
(感谢评论区 隔壁万能的小黑 同学，建议在 image.resize 中加上Image.ANTIALIAS参数，加上此参数将会对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波)
dHash全名为差异值hash，通过计算相邻像素之间的颜色强度差异得出。我们缩放后的图片，细节已经被隐藏，信息量已经变少。但是还不够，因为它是彩色的，由RGB值组成。白色表示为（255,255,255）,黑色表示为（0,0,0），值越大颜色越亮，越小则越暗。每种颜色都由3个数值组成，也就是红、绿、蓝的值 。如果直接使用RGB值对比颜色强度差异，相当复杂，因此我们转化为灰度值——只由一个0到255的整数表示灰度。这样的话就将三维的比较简化为了一维比较。
差异值是通过计算每行相邻像素的强度对比得出的。我们的图片为9*8的分辨率，那么就有8行，每行9个像素。差异值是每行分别计算的，也就是第二行的第一个像素不会与第一行的任何像素比较。每一行有9个像素，那么就会产生8个差异值，这也是为何我们选择9作为宽度，因为8bit刚好可以组成一个byte，方便转换为16进制值。
如果前一个像素的颜色强度大于第二个像素，那么差异值就设置为True（也就是1），如果不大于第二个像素，就设置为False（也就是0）。
我们将差异值数组中每一个值看做一个bit，每8个bit组成为一个16进制值，将16进制值连接起来转换为字符串，就得出了最后的dHash值。
汉明距离这个概念不止运用于图片对比领域，也被使用于众多领域，具体的介绍可以参见Wikipedia。
汉明距离表示将A修改成为B，需要多少个步骤。比如字符串“abc”与“ab3”，汉明距离为1，因为只需要修改“c”为“3”即可。
dHash中的汉明距离是通过计算差异值的修改位数。我们的差异值是用0、1表示的，可以看做二进制。二进制0110与1111的汉明距离为2。
我们将两张图片的dHash值转换为二进制difference，并取异或。计算异或结果的“1”的位数，也就是不相同的位数，这就是汉明距离。
如果传入的参数不是两张图的dHash值，而是直接比较两张图片，那么不需要生成dHash值，直接用Step3中的difference数组，统计不相同的位数，就是汉明距离。
一般来说，汉明距离小于5，基本就是同一张图片。大家可以根据自己的实际情况，判断汉明距离临界值为多少。
https://github.com/hjaurum/DHash
⑺ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等
Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
着名第三方库
1.Web框架
Django： 开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid： 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell： 简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado： 一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy： 一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy： 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons： 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope： 开源的Web应用服务器。
TurboGears： 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted： 流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote： Web开发框架。
2.科学计算
Matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy： 基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。
3.GUI
PyGtk： 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt： 用于Python的QT开发库。
WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL： 基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame： 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe： 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
⑻ python生成的py文件怎么加密
使用任意加密算法，或者按照随机的密钥进行错乱摆放，即可起到加密的效果。这两种方法都没有破解方案
⑼ 如何使用python解决网站的反爬虫
1、从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。
伪装header。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
2、基于用户行为反爬虫
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。[这种防爬，需要有足够多的ip来应对]
（1）、大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。
编写爬虫代理：
步骤：
1.参数是一个字典{'类型'：'代理ip：端口号'}
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})
2.定制、创建一个opener
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
3a.安装opener
urllib.request.install_opener(opener)
3b.调用opener
opener.open(url)
用大量代理随机请求目标网站，应对反爬虫
⑽ python远程操作windows服务器有什么方案
可以使用python+paramiko。 paramiko是用python语言写的一个模块，遵循SSH2协议，支持以加密和认证的方式，进行远程服务器的连接。 使用paramiko可以很好的解决以下问题： 需要使用windows客户端， 远程连接到Linux服务器，查看上面的日志状态，批量配置远程服务器，文件上传，文件下载等 具体可以参考： http://www.paramiko.org/