① python打开网页并另存为静态html怎么实现
用Python的requests库解决这个问题比较简单，例程如下：
importsys
importrequests
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
r=requests.get('xxx网址')
fh=open('test.html','w')
fh.write(r.text)
fh.close()
说明一下，requests库不是Python内置的，不过很流行，很多发行版都带，没带的话就去requests官网去下载，或者用 pip install requests命令安装最新版。
这个程序里在保存文件前，还需要把字符编码设置一下，用的是自带的sys库。
② python桌面图标是什么
下载安装好的python,桌面是没有快捷方式运行的。想要在桌面快速运行python,可将python的idle创建成桌面图标。在桌面上看到idle图标，双击运行即可。
③ python怎样做html的表格
现要实现python制作html格式的表格，利用Python对字符串str.format()格式化操作进行处理，在日常对CVS格式文件处理过程当中，经常会将CVS格式文件进行转换，在正式场合是程序读取CVS文件进行转换并输出到html格式的文件当中，但现在只是实现一下转换的过程，需要输入以逗号分隔的数据。
在设计程式的时候，需要先定义一下整个代码的框架，首先我们要定义一个主函数main()，虽然Python没有规定入口函数，一般在正式的开发中都设计了一个main()函数作为程序的入口函数，或许这是一种规范吧。然后我们在定义一个打印表头的方法print_head()，并在主函数里进行调用。再定义一个打印表尾的方法print_end(),也在主函数中进行调用。定义print_line()为打印表格行，定义extract_field()处理cvs行数据转换为list集合数据。最后再定义一个处理特殊符号的方法escape_html()，因为在html代码中为了避免与它的标签冲突，特要进行特殊符号的转换，如&-->&
还有就是对长度过长的数据要进行处理并用...代替
源代码：
#Author Tandaly
#Date 2013-04-09
#File Csv2html.py
#主函数
def main():
print_head()
maxWidth = 100
count = 0
while True:
try:
line = str(input())
if count == 0:
color = "lightgreen"
elif count%2 == 0:
color = "white"
else:
color = "lightyellow"
print_line(line, color, maxWidth)
count += 1
except EOFError:
break
print_end()
#打印表格头
def print_head():
print("")
#打印表行
def print_line(line, color, maxWidth):
tr = "".format(color)
tds = ""
if line is not None and len(line) > 0:
fields = axtract_fields(line)
for filed in fields:
td = "{0}".format(filed if (len(str(filed)) <= maxWidth) else
(str(filed)[:100] + "..."))
tds += td
tr += "{0}
".format(tds)
print(tr)
#打印表格尾
def print_end():
print("")
#抽取行值
def axtract_fields(line):
line = escape_html(line)
fields = []
field = ""
quote = None
for c in line:
if c in "\"":
if quote is None:
quote = c
elif quote == c:
quote = None
continue
if quote is not None:
field += c
continue
if c in ",":
fields.append(field)
field = ""
else:
field += c
if len(field) > 0:
fields.append(field)
return fields
#处理特殊符号
def escape_html(text):
text = text.replace("&", "&")
text = text.replace(">", ">")
text = text.replace("<", "<")
return text
#程序入口
if __name__ == "__main__":
main()
运行结果：
>>>
"nihao","wo"
nihaowo
"sss","tandaly"
...tandaly
"lkkkkkkkkkkksdfssssssssssssss",
34
...34
④ python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
⑤ python如何进行桌面开发有哪些资料可供参考
这里介绍3个python桌面开发的包，分别是tkinter,wxpython和pyqt，这3个包都可以快速的开发出桌面应用，下面我简单介绍一下这3个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的开发桌面GUI的标准库，不需要安装，跨平台、可移植性高，支持主流的操作系统，像Windows,Linux,Mac等，python自带的IDLE就是采用这个包开发，简单易学，容易上手，适合小型项目的开发，入门GUI开发的话，可以试一下这个包，官网资料https://docs.python.org/2/library/tkinter.html：
程序运行如下：
2.wxpython：这是python一个优秀、成熟的跨平台GUI包，但不是自带的标准库，需要单独安装，支持的组件众多，可以帮助程序员快速的创建功能齐全、界面友好的GUI界面，应用广泛，非常适合中小型项目的开发，官网资料https://docs.wxpython.org/,可以参考学习一下，下面我简单介绍一下安装和使用：
安装，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”就行，如下：
安装成功后，就可以进行简单的测试了，代码如下，一个简单编辑器：
程序运行截图如下：
3.pyqt：这个是Qt提供给python的一个接口包，Qt功能强大，组件众多，可以快速构建用户GUI界面，所以pyqt的功能也十分强大，借助于Qt，我们可以构建桌面应用，下面我简单介绍一下pyqt的安装和使用，官网资料http://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt5/：
安装pyqt5，这个直接在cmd窗口输入“pip install pyqt5”就行，如下：
测试代码如下，一个简单的计算器：
程序运行截图如下：
当然，你也可以借助designer.exe直接拖拽控件，完成GUI界面开发，如下，最后打包成py文件就行：
目前，就介绍这3个包吧，网上也有许多这方面的教程，感兴趣的话，可以搜搜，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
⑥ 怎么用python实现一个页面的开发
去年春节期间，没事报了一个pythonweb开发的网络课程，根据自己的学习情况来回答一下。
一个页面的开发，应该是分前端和后端的。
关于后端
在python中有两个最常见的开发框架：Django，flask。
Django大而全，什么功能模块都已经封装好了，调用即可；flask小而精，没有很高的封装，但是有许多功能模块，需要我们自己去集成。
当初学习的那个网络课程是用flask框架来做的，上手很简单：
当初学习的时候能写一个小的网站，本来想转行做python后端开发的，但是后来还是接着做数据挖掘了橘旅腊，许久不用，倒是有点生疏了。总得来说，有几大模块：
路由
route()装饰器把一个函数绑定到对应的URL上，Flask的URL规则基圆滑于Werkzeug的路由模块。这个模块背后的思想是基于Apache以及更早的HTTP服务器主张的先例，保证优雅且唯一的URL。
模板渲染Jinja2
用Python生成HTML十分无趣，而且相当繁琐，因为你必须手动对HTML做转义来保证应用的安镇液全。为此，Flask配备了Jinja2模板引擎。当然你也可以使用其他的模板引擎，但是建议你还是使用jinja2模板
请求对象request
你可以使用全局request对象访问进入的请求数据。Flask处理进入的请求数据并允许你用这个全局对象访问它。如果你工作在多线程环境，Flask内部保证你总会在当前线程上获取正确的数据。
数据库交互-Flask-SQLAlchemy
通过sqlalchemy对数据库增删改查，使用的是orm模式，不需要写SQL语句。
在数据库中，一个表就是一个python类，一个类的实例就是表中的行。
在开发过程中，会用到一些python的高级应用：
装饰器：在权限验证的时候很需要用到
模块的导入：防止循环导入
图像处理：验证码生成
property使用：密码加密时使用
关于前端
如果对前端不熟，想做一个小网站练练手，推荐你使用Bootstrap
里面有各种的CSS样式，各种组件，JS插件，还有一些网站实例供你参考，对前端HTML,CSS不是很熟悉的，可以通过这略微修改快速搭建一个前端页面。
后记：
将来的数据挖掘工作者可能也需要懂网站后端开发，因为以后建模不会一直都是在单机中，可能会集成到网站中，实时数据流入模型，结果展示在网站上。
⑦ Python大神教你300行代码搞定HTML模板渲染“附源码”
模板语言由HTML代码和逻辑控制代码组成，此处 @PHP 。通过模板语言可以快速的生成预想的HTML页面。应该算是后端渲染不可缺少的组成部分。
通过使用学习 tornado 、 bottle 的模板语言，我也效仿着实现可以独立使用的模板渲染的代码模块，模板语法来自 tornado 和 bottle 的语法。可以用来做一些简单的事情 网页渲染 ， 邮件内容生成 等HTML显示方面。以下就是简单的语法使用介绍。
1. 变量。使用 {{ }} 包裹起来，里面的变量为Python传入。模板渲染时会将传入的变量转换成字符串并填入对应位置。
2. 转义。默认传入的数据都会进行HTML转义，可以使用 {% raw value %} 来将value的内容按原始字符串输出。
3. 条件控制。支持Python的 if，elif，else 。条件代码需要放在 {% %} 内部，并且在条件结束后需要额外增加 {% end %} ，用于标识条件控制语句块范围。
4. 循环控制。支持Python的 for 和 while 。与条件控制一样也需要放在 {% %} 内部，并且结束处需要额外增加 {% end %} ，用于标识循环控制语句块的范围。
这个模板语言模块是在 Python2.7 上面开发使用的，如果要在 Python3+ 上使用需要对 str 和 bytes 进行一些处理即可，由于没有引用任何其他模块，可以很好地独立使用。
原文链接：
http://www.cnblogs.com/jeffxun/p/15585073.html