学习python

最新推荐文章于 2025-09-10 10:41:54 发布
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看着我周边的大佬们爬教务，用python写程序抢课，我也产生了学习python的想法，然而，菜就是菜，很多东西我都一点都不了解，糊里糊涂弄出来这么个东西，里面还有许多坑要填

下面列一下我想的东西，首先，我认为我们浏览网页就是从本地给他发送一个请求，然后接受服务器端的数据展现在浏览器中，所以我们可以通过requests模块来构建post，get请求，模拟访问。

首先是模拟登陆，用fiddler发现我们发送的请求里面学号没有变，但是密码变成了一串奇怪的字符串，查询得知这是md5加密(只知道这个名字具体啥也不会)，利用hashlib对密码进行加密，注意首先要将密码转化为Bytes格式
 

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零基础入门学习Python+全套源码课件 96讲Python视频教程及密码
09-26
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07-12
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学习python的心得体会
zhz0927的博客
04-27 2024
2. 学习编程需要不断实践和尝试，编写小程序或项目，涉及到不同方面的知识，逐渐提高自己的技能水平。5. 学习编程需要耐心和毅力，时间越长，熟练程度也会越高。不要怕犯错误或失败，重要的是要坚持下去。4. 与他人交流学习心得，可以收获更多的启示和想法，也能迅速解决学习中的问题。3. 多看书籍和在线教程，可以加速学习过程，根据实际情况选择适合自己的教材。1. 初学者应该从简单的练习开始，先掌握基本的语法和概念，然后慢慢进阶。
学习python过程中的心得体会和收获，也说一下好处坏处
m0_67963756的博客
06-08 9911
Python在机器学习和人工智能领域应用广泛，有很多优秀的机器学习和人工智能库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等等。Python的网络编程能力非常强，有很多优秀的网络编程库和框架，如Requests、Twisted等等。Python是一门非常强大的编程语言，它的应用范围非常广泛，包括数据分析、机器学习、人工智能、Web开发等等。Python的性能一直是人们关注的焦点，但是随着Python的发展和优化，Python的性能逐渐提高。
从事人工智能学习Python还是学习C++？
百锦再的博客
09-29 3万+
Python是一种高级编程语言，以其简单易懂的语法和强大的生态系统而著称。Python 语言由荷兰程序员Guido van Rossum于1991年设计，经过多年的发展，Python已经成为全球最受欢迎的编程语言之一。其丰富的库支持、广泛的社区以及良好的跨平台性使得Python成为机器学习和数据科学的首选编程语言之一。Python的简洁性和可读性极大地降低了开发门槛，让初学者更容易上手。
Python入门：Python3 with关键字全面学习教程
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-20 16万+
Python入门：Python3 with关键字全面学习教程，本文详细介绍了 Python 中 with 关键字的相关知识。with 基于上下文管理协议，能优雅处理资源管理问题，解决了传统方式易遗漏释放资源、代码冗长、异常处理复杂等问题，具有自动释放资源、代码简洁等优势。文章阐述了其基本语法、工作原理，列举了文件操作、数据库连接等应用场景，还讲解了自定义上下文管理器的两种方式，以及常见问题与最佳实践，旨在帮助读者掌握 with 的使用与原理，写出更可靠的代码。
为什么学习Python？数据给你八大理由
萌兔兔MMQ！！
05-07 3873
学习Python的人不在少数，你是否问过自己：“我为什么选择学习Python？”编程语言有很多，如果打算选择学习Python，你的理由是什么呢？ Python是世界上公认的编程语言中需求最大和最流行的编程语言之一。在最新的StackOverflow调查中，Python已经取代了C语言、C++和Java，登上榜首。这就是为什么许多程序员和新手开发人员更愿意学习Python，并且认为Python认证是最受欢迎的编程认证之一。 为什么应该学习Python？ 当你从基础知识开始学习，一切碎片化的知识都能变得充实.
10大理由告诉你为什么要学习Python
weixin_49889351的博客
05-19 4377
Python 是当今非常流行的编程语言，在互联网上经常可以看到他的身影。它应用非常广泛，例如编程、Web 开发、机器学习和数据科学等。在最新的tiobe排行中 Python 甚至超越了 Java 成为顶级编程语言。在本文中，w3cschool编程狮将告诉你学习 Python 的10大理由。 首先我们先了解下什么是 Python ？ Python 是一种高级的、面向对象的编程语言，具有内置的数据结构和动态语义。它支持多种编程范式，例如结构、面向对象和函数式编程。 Python 支持不
详解学习python的十一个步骤
xiangxueerfei的博客
11-30 4148
当你学习一门新语言时，一致性是非常重要的。我们建议每天都致力于编写代码。这很难相信，但是肌肉记忆在编程中起着很大的作用。每天进行编码将有助于发展肌肉记忆。虽然乍看起来可能令人畏惧，但还是要考虑每天从25分钟做起，然后从那里做起。
如何在Github上学习Python？这些热门仓库不要错过
Oner.wv的专栏
01-14 2183
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。之前一直混Github看Python项目，这里就把我玩Github的经验，以及Pytho...
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09-10 28万+
Python入门：Python3 命名空间和作用域全面学习教程，本文详细解析了Python3的命名空间与作用域。命名空间是从名称到对象的映射，分内置、全局、局部三类，可避免名字冲突，查找顺序为局部→全局→内置，生命周期与对象作用域一致。作用域是程序可直接访问命名空间的区域，有局部、嵌套、全局、内置四种，遵循LEGB查找规则，且仅模块、类、函数会引入新作用域。文章还介绍了全局变量与局部变量的定义、区别，以及使用global和nonlocal关键字修改对应变量的方法，帮助读者理解变量管理，写出更健壮的代码。
为什么要学python？学习python有哪些好处？
MC_XY的博客
09-19 8038
一、Python的优势 1、简单易学。这就是Python最大的优势，一个初学者不需要像C、Java去懂得数据类型，内存管理，你只要学会几句语法，你就可以完成一个任务。 2、代码简洁规范。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。 3、庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库，在网络，文件，文本，GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。还有第三方库，也就是世界各地的程序员分享出来的代码库，当我们想去实现某个需求的时候，也许已经有人为你造好了轮子，你只要调用就行
小甲鱼零基础学习python课后题.txt
09-09
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机器学习python源代码
08-18
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零基础入门学习Python+全套源码课件（1-55讲）.rar
04-27
鱼c小甲鱼零基础入门学习Python+全套源码课件。 Python3 才是 Python 发展的未来，就像 XP 和 WIN7 一样。在《零基础入门学习 Python 》的系列教程准备中，小甲鱼发觉 Python3 中的新特性确实很妙，很值得进行深入...
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遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
最新发布
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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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