1、注册一个新浪应用,得到appkey和secret,以及token,将这些信息写入配置文件sina_weibo_config.ini,内容如下,仅举例:
代码如下:
[userinfo]
CONSUMER_KEY=8888888888
CONSUMER_SECRET=777777f3feab026050df37d711200000
TOKEN=2a21b19910af7a4b1962ad6ef9999999
TOKEN_SECRET=47e2fdb0b0ac983241b0caaf45555555
2、调用新浪微博的Open Api,编码:
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from weibopy.auth import OAuthHandler
from weibopy.api import API
import ConfigParser
def press_sina_weibo():
'''
调用新浪微博Open Api实现通过命令行写博文,功能有待完善
author: socrates
date:2012-02-06
新浪微博:@没耳朵的羊
'''
sina_weibo_config = ConfigParser.ConfigParser()
#读取appkey相关配置文件
try:
sina_weibo_config.readfp(open('sina_weibo_config.ini'))
except ConfigParser.Error:
print 'read sina_weibo_config.ini failed.'
#获取需要的信息
consumer_key = sina_weibo_config.get("userinfo","CONSUMER_KEY")
consumer_secret =sina_weibo_config.get("userinfo","CONSUMER_SECRET")
token = sina_weibo_config.get("userinfo","TOKEN")
token_sercet = sina_weibo_config.get("userinfo","TOKEN_SECRET")
#调用新浪微博OpenApi(python版)
auth = OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.setToken(token, token_sercet)
api = API(auth)
#通过命令行输入要发布的内容
weibo_content = raw_input('Please input content:')
status = api.update_status(status=weibo_content)
print "Press sina weibo successful, content is: %s" % status.text
if __name__ == '__main__':
press_sina_weibo()
3、 运行效果:
命令行输入:
4、微博发送成功效果:
![]() |

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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