记录点滴

轻量级调用：子进程或文件交换。深度集成：JPype（Python 调 Java）或 Py4J（双向调用）。分布式系统：REST API 或 gRPC。

Python 在自动化运维（DevOps）中扮演着重要角色，通过丰富的第三方库和框架，可以高效完成。

通过以上方法，可以在Python中灵活地调用JAR包中的Java类和方法，实现Python与Java的互操作。根据具体需求选择合适的方法，并注意资源管理和性能优化。：确保系统已安装Java Runtime Environment (JRE)或Java Development Kit (JDK)JPype是一个Python库，允许Python代码调用Java类。PyJNIus是另一个Python与Java交互的库。：需要调用的Java类必须已打包为JAR文件。：在Java中调用Python代码。

itchat是一个基于微信网页版的 Python 库，支持个人微信账号的自动化操作，如登录、发送消息、接收消息等。wxpy是基于itchat的封装库，提供了更加简洁的 API，适合快速开发微信机器人。wechatpy是一个微信公众平台和微信企业号的 Python SDK，支持微信公众号和企业号的开发。wxauto是一个基于 Windows 操作系统的微信客户端自动化库，通过模拟用户操作（如鼠标点击、键盘输入等）来实现微信的自动化操作。库名称支持平台微信类型依赖项注意事项itchat跨平台个人微信。

Selenium是一个功能强大的浏览器自动化工具，支持多种浏览器（如Chrome、Firefox、Edge等）。它可以模拟用户操作，如点击按钮、填写表单、处理JavaScript动态内容等。Playwright是一个现代化的浏览器自动化工具，支持Chromium、Firefox和WebKit浏览器。它比Selenium更高效，API也更丰富。requests是一个HTTP库，用于发送HTTP请求。是一个HTML解析库，用于提取网页中的数据。结合两者可以实现简单的表单提交。是一个基于requests和。

Python提供了丰富的库和工具来支持网络编程，从低级别的socket到高级别的requests和websockets，开发者可以根据需求选择合适的工具。通过合理的异常处理、资源管理和性能优化，可以构建高效、稳定的网络应用程序。

需要完全控制Office应用程序（如打开/保存文件、执行VBA宏等）

本指南详细讲解如何使用 Python 操作 MySQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server 数据库，涵盖常用库、基础操作、高级功能及完整代码示例。执行 SQL3. 高级功能事务管理二、Oracle 操作详解1. 常用库cx_Oracle（官方推荐）安装：依赖：需安装 Oracle Instant Client2. 基础操作连接数据库执行 SQL3. 高级功能调用存储过程三、Microsoft SQL Server 操作详解1. 常用库

Python 标准库，轻量级，适合基础操作。lxml第三方高性能库，支持 XPath、XSLT 和 Schema 验证。标准库实现，适合处理大型 XML 或事件驱动解析。辅助工具库xmltodict（XML ↔ 字典）、untangle（XML → Python 对象）等。

这个系统可以作为在线考试的基础框架，根据具体需求添加更多高级功能（如防作弊监控、题目分类、试卷生成策略等）。

通过这种架构设计，Flask 在保持简洁 API 的同时，通过 Werkzeug 实现了符合 WSGI 标准的高性能请求处理流水线，开发者无需关注底层协议细节即可构建高效 Web 应用。通过这个实现，Flask完整遵循WSGI协议，实现了从HTTP请求解析到响应生成的全流程处理，同时保持了框架的灵活性和易用性。Web服务器（Nginx/Apache）监听到HTTP请求后，将请求转发给WSGI服务器（uWSGI/Gunicorn）WSGI服务器将响应转换为HTTP响应报文，通过Web服务器返回给客户端。

简单调试: 使用print或pdb。图形化调试: 使用 PyCharm 或 IntelliJ IDEA。生产环境调试: 使用logging。

摘要认证比基本认证更安全，因为它不通过网络明文传输密码。# 使用HTTPDigestAuth选择哪种认证方式取决于具体场景需求和后端API的要求。基本认证和摘要认证是HTTP原生支持的，而令牌和OAuth 2.0认证则通常用于更复杂的场景，如API调用。对于令牌和OAuth 2.0，需要额外的库来帮助管理认证流程。相关博文汇编：Python进行HTTP认证：Basic Auth和Digest Authpython实现http摘要认证鉴权python http 身份认证简介。

在Python中实现加密解密算法有多种方式，包括使用内置库如cryptography、hashlib、base64等，以及使用简单的算法如AES、DES等。下面我将介绍几种常用的加密解密方法。cryptography是一个强大的加密库，支持多种加密算法，包括对称加密（如AES）和非对称加密（如RSA）。安装cryptography（1）AES对称加密解密示例（2）SM4加密解密示例SM4是中国国家标准的对称加密算法，类似于AES。下面是一个使用。

在Python中，如果你想从HTTP地址（通常是一个URL）中提取信息，比如协议（http或https）、主机名（域名或IP地址）、路径等，你可以使用模块中的urlparse函数。下面是如何使用urlparse。

以下案例主要用到 pdfplumber 库：它是一个纯 Python 第三方库，适合 python 3.x 版本，通常用来查看pdf各类信息，能有效提取文本、表格，但不支持修改或生成pdf，也不支持对pdf扫描件的处理。

这篇博文，关于Excel转Csv在实际处理过程中，感觉略显繁复，觉得再此案例中是否可以采取更简洁的代码完成此项工作，思路如下：首先可以通过遍历得到指定目录下所有的Excel文件列表，然后再逐个将列表内的Excel文件转换为CSV保存到同一目录下即可。

做了一段时间表格合并后，发现对于行数比较少的表格采用此方法可以非常高效的完成数据合并，但是数据量较大时，比如达到单个工作表几十万行时速度就会变慢甚至死机，结合《本脚本只需要设置好file_path_name参数，运行脚本即可得到合并后的表格。

继续上篇我们对特定的CSV实现了快速转换XLSX的目标，但是运行Py脚本前还是需要编辑表格创建脚本和数据插入脚本，自动化程度很低，实用性不强，为了继续改进工作，实现输入CSV文件路径即可自动适配自动完成转换。现将改进的脚本发出来，共同交流学习。2、只需将CSV文件路径（含文件名和扩展名）设置到file_path_name变量即可。4、转换的XLSX文件，字段名是自动命名的，请自行修改为自己的表头。1、本脚本适合字段之间用空格分隔或者用逗号分隔的CSV文本。3、SQlite是中间库，转换完成后建议删除。

相信工作时间较长时间的“表哥们”都遇到过需要对CSV或者TXT文件进行处理的事情，如果CSV或者TXT文件中出现像身份证号码这类超过15个字符的数据时，如果用Excel打开并保存将导致数据被强制转为科学计数法，这对数据的正确性来说简直就是灾难。

本文将深入探讨 Python 中的文件操作以及 os 模块的各种功能，包括文件的打开、读取、写入、关闭，目录的创建、删除、遍历等，同时还会涉及到一些相关的高级主题，如文件指针操作、文件权限管理等。os.walk(path) 目录树生成器，生成一个三组 (dirpath, dirnames, filenames)os.mkdir(path [, mode = 0777 ] ) =0777])=0777]) 创建目录。os.rmdir(path) 移除空目录，不能删除有文件的目录。

说起Excel数据统计和数据分析，这也是Excel的强项，那为什么还要用python呢！我认为主要原因还是和使用场景有关，在需要进行重复性的、自动化的出具数据统计和分析报表方面，采用python来完成还是比较适合的。在开始前我们需要首先认识下DataFrame，它是Pandas库中的一个核心数据结构，是一个二维标签化的数据结构，可以认为它是一个Excel表格或者SQL表，具有行标签和列标签。案例1：分组统计 DataFrame.groupby([by, axis, level, …

每次遇到表格按地区、按行数进行拆分都特别麻烦，每次都搞的头昏眼花，还容易出错，现在有了Python实在是各位“表哥”们的福音，下面我们就按行数和sheet两种场景来说明吧。首先需要安装 openpyxl 和 pandas。按sheet拆分.py。

对Excel表进行数据处理一直占据了各位“表哥”的大部分工作时间，繁重的表格整理过程一直反复的痛苦折磨着我们，如何减轻工作压力提高工作效率这个问题也一直困扰着我们。而python的出现无疑为解决这个痛难点问题带来了一个解决思路和办法。下面就通过以合并Excel为例抛砖引玉来说说办公自动化的实现方法，也请多多提建议大家共同提高。

Faker：是个Python库，用于生成伪数据。它可以创建用于测试、填充数据库和在各种应用程序中模拟数据的虚假但合理的数据。Faker支持多种不同的数据类型，包括但不限于：姓名、地址、邮件、文本、日期、URL等。使用Faker生成5我条测试数据，分批插入到Mysql中。

将三个py文件放在一个目录中，运行“启动自动化任务.py”脚本，即可自动完成邮箱附件收取和自动解压。2、在本地附件保存目录下解压文件。按列表执行的Python脚本。1、自动收取邮件附件。启动自动化任务.py。

如果是windows电脑的话就是，C:\Users\yourname.EasyOCR\model，其中yourname是登录用户名。使用pip安装GPU版本的支持的torch和torchvision，具体可以根据需要的版本进行修改。只需要下载english_g2、zh_sim_g2，这两个模型，分别可识别英文和中文简体，网络下载速度太慢了，导致模型没法正常下载。torch和torchvision。的时候，没有下载GPU版本的。下载下来的pth文件要放到。，导致无法正常识别图片文件。