def loginTom(username,password):
url1 = '''
http: //login.mail.tom.com/cgi/login
'''
values = {
'type' : '0',
'user' : '%s' % ユーザー名,
'in_username' : '%s@tom.com' % ユーザー名,
'パス' : '%s' % パスワード,
'スタイル' : '21',
' verifycookie' : 'y'
}
data = urllib.urlencode(values)
req = urllib2.Request(url1, data)
response = opener.open(req)
data2 =response.read()
sid = re.search(r'(?
url3 = '''
http://bjapp6.mail.tom.com/cgi/ldapapp?funcid=mails&sid=%s&fid=1
''' % sid
response = opener .open(url3)
data3 = response.read()
b = re.search(r'(? c = re.search(r'd.+', b).group()
num_per_page = 20
num_times = string.atoi(c) / 20
print( num_times )
index = 0
re.finditer(r'(?).*?(?=)', data3):
での一致の場合Index += 1
part1 = "第%d封邮件" %index
part2 = " %s" % match.group()
part1 = part1.decode('utf8').encode(' gbk')
件名 = re.search(r'(?).+', part2).group()
件名 = part1.decode('gbk') + " " + 件名.decode('gbk')
print( subject.encode('gbk'))
for i in xrange(num_times - 1):
url3 = '''
http: //bjapp6.mail.tom.com/cgi/ldapapp?funcid=mails&sid=%s&fid=1&start=%d
'' % (sid, (i + 1) * num_per_page )
response = オープナー。 open(url3)
data3 = response.read()
re.finditer(r'(?).*?(?=) での一致について', data3):
index += 1
part1 = "第%d封邮件" %index
part2 = " %s" % match.group()
part1 = part1.decode( 'utf8').encode('gbk')
subject = re.search(r'(?).+', part2).group()
subject = part1.decode(' gbk') + " " + subject.decode('gbk')
print( subject.encode('gbk'))

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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