① python用pymssql连接数据库时出现未知错误的问题
import pymssql
conn=pymssql.connect(host="localhost",user="sa",password="pwd",database="proction",charset='utf8')
缺少后边的charset是很容易报错的
② python 环境变量设置PYTHONPATH
设置PYTHONPATH是Python环境配置的关键，它定义了Python搜索模块的路径。默认情况下，Python会在PYTHONPATH中寻找import的模块。
要查看PYTHONPATH，运行如下代码：
import os
print(sys.path)
输出示例可能包括空字符串、预设的系统路径和自定义路径。
设置PYTHONPATH的方法如下：
注意，这种设置仅在当前命令行窗口中有效，若开启新终端窗口或切换目录，PYTHONPATH将不包含之前的添加路径。
举例说明：
添加了Python路径，例如：
pwd显示当前目录，表示添加路径操作正确执行。添加了两个路径：/home/.../models-master/research 和 /home/.../models-master/research/slim，验证在research目录下存在slim文件。
在Tensorflow object detection API的object_detection_tutorial.ipynb中，通过sys.path.append("..")添加了新的搜索目录。
这表示将当前目录的上一层（即/home/.../models-master/research）添加为Python的搜索路径。
③ 如何用python实现网页自动登录
这个你要用到BP，抓取数据包，通过分析数据包提交的表单，每次调用脚本的时候将表单进行提交，但一般这种可行比较低，看网页的安全性做的如何，如果有验证码和token校验的话你就不用试了。
④ 如何用 Python 爬取需要登录的网站
最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单，因此我决定为它写一个辅助教程。
在本教程中，我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。
教程中的代码可以从我的Github中找到。
我们将会按照以下步骤进行：
提取登录需要的详细信息
执行站点登录
爬取所需要的数据
在本教程中，我使用了以下包（可以在requirements.txt中找到）：
Python
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requests
lxml
步骤一：研究该网站
打开登录页面
进入以下页面 “bitbucket.org/account/signin”。你会看到如下图所示的页面（执行注销，以防你已经登录）
仔细研究那些我们需要提取的详细信息，以供登录之用
在这一部分，我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息：
1. 右击 “Username or email” 字段，选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值，我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值（在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”，“ user_name”，“ login”，等等）。
2. 右击 “Password” 字段，选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password”的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值，我们输入的密码将是对应的 value 值（在其他网站key值可能是 “userpassword”，“loginpassword”，“pwd”，等等）。
3. 在源代码页面中，查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值，而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值（在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”，“authenticationtoken”的隐藏输入值）。列如：“”。
最后我们将会得到一个类似这样的字典：
Python
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payload = {
"username": "<USER NAME>",
"password": "<PASSWORD>",
"csrfmiddlewaretoken": "<CSRF_TOKEN>"
}
请记住，这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单，但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志，并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。
步骤2：执行登录网站
对于这个脚本，我们只需要导入如下内容：
Python
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import requests
from lxml import html
首先，我们要创建session对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。
Python
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session_requests = requests.session()
第二，我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中，我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取，我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。
Python
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login_url = "n/?next=/"
result = session_requests.get(login_url)
tree = html.fromstring(result.text)
authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0]
**更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。
接下来，我们要执行登录阶段。在这一阶段，我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url添加一个参照键。
Python
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result = session_requests.post(
login_url,
data = payload,
headers = dict(referer=login_url)
)
步骤三：爬取内容
现在，我们已经登录成功了，我们将从bitbucket dashboard页面上执行真正的爬取操作。
Python
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url = '/overview'
result = session_requests.get(
url,
headers = dict(referer = url)
)
为了测试以上内容，我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素，清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK，输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。
Python
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tree = html.fromstring(result.content)
bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/")
bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket in bucket_elems]
print bucket_names
你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的，但是可以用来作为一个验证指标。
例如：
Python
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result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功
result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态