今天给同学们总结了10个超级常用的Python方法，超级好用，小伙伴们可以收藏呦~

1、发送邮件
有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib：
import smtplibsmtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )参数说明：
host: SMTP 服务器主机。你可以指定主机的ip地址或者域名如: runoob.com，这个是可选参数。
port: 如果你提供了 host 参数, 你需要指定 SMTP 服务使用的端口号，一般情况下 SMTP 端口号为25。
local_hostname: 如果 SMTP 在你的本机上，你只需要指定服务器地址为 localhost 即可。
Python SMTP 对象使用 sendmail 方法发送邮件，语法如下：
SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])参数说明：from_addr: 邮件发送者地址。
to_addrs: 字符串列表，邮件发送地址。
msg: 发送消息
案例：
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import smtplibfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.header import Header
sender = 'from@runoob.com'# 公众号：信息技术智库receivers = ['429240967@qq.com']  # 接收邮件，可设置为你的QQ邮箱或者其他邮箱
# 三个参数：第一个为文本内容，第二个 plain 设置文本格式，第三个 utf-8 设置编码message = MIMEText('Python 邮件发送测试...', 'plain', 'utf-8')message['From'] = Header("西红柿大神", 'utf-8')   # 发送者message['To'] =  Header("测试", 'utf-8')        # 接收者
subject = 'Python SMTP 邮件测试'message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
try:    smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())    print "邮件发送成功"except smtplib.SMTPException:    print "Error: 无法发送邮件"
2、操作数据库：MySQLdb
安装 MySQLdb请访问 http://sourceforge.net/projects/mysql-python 操作mysql查数据
import MySQLdb
# 连接数据库　conn = MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='xxxx',db='test1')
# 获取cursor对象来进行操作cursor = conn.cursor()
# 更多资料：https://t.1yb.co/zHJosql = "select * from world where someone like 'you' "
# 执行sqlcursor.execute(sql)
3、网络爬虫：requests
Requests 允许你发送纯天然的 HTTP/1.1 请求，无需手工劳动。你不需要手动为 URL 添加查询字串，也不需要对 POST 数据进行表单编码。Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能是 100% 自动化的。一个简单的爬虫样例：
import requestsheads = {}heads['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 ' \                          '(Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 ' \                          '(KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'
response = requests.get('http://www.baidu.com',headers=headers)
4、操作excel：pandas
# -*- coding: utf-8 -*-import xlrdimport xlwtfrom datetime import date,datetime
def read_excel():    # 打开文件    workbook = xlrd.open_workbook(r'F:\demo.xlsx')    # 获取所有sheet    print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']    sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
    # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容    sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始    sheet2 = workbook.sheet_by_name('sheet2')
    # sheet的名称，行数，列数    print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
    # 获取整行和整列的值（数组）    rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容    cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容    print rows    print cols
    # 获取单元格内容    print sheet2.cell(1,0).value.encode('utf-8')    print sheet2.cell_value(1,0).encode('utf-8')    print sheet2.row(1)[0].value.encode('utf-8')
    # 获取单元格内容的数据类型    print sheet2.cell(1,0).ctype
if __name__ == '__main__':    read_excel()
5、操作系统接口
os模块提供了不少与操作系统相关联的函数。
>>> import os>>> os.getcwd()      # 返回当前的工作目录'C:\\Python34'>>> os.chdir('/server/accesslogs')   # 修改当前的工作目录>>> os.system('mkdir today')   # 执行系统命令 mkdir 0建议使用 "import os" 风格而非 "from os import *"。这样可以保证随操作系统不同而有所变化的 os.open() 不会覆盖内置函数 open()。
6、数据分析：numpy
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。NumPy 提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的比较。三角函数NumPy 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。
import numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])print ('不同角度的正弦值：')# 通过乘 pi/180 转化为弧度  print (np.sin(a*np.pi/180))print ('\n')print ('数组中角度的余弦值：')print (np.cos(a*np.pi/180))print ('\n')print ('数组中角度的正切值：')print (np.tan(a*np.pi/180))
7、数据画图分析：Matplotlib
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt 
x = np.arange(1,11) y =  2  * x +  5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y) plt.show()
以上实例中，np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。
图形由 show() 函数显示。
8、字符串正则匹配
re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。可以说是爬虫必备，对于复杂的匹配和处理，正则表达式提供了简洁、优化的解决方案:如果只需要简单的功能，应该首先考虑字符串方法，因为它们非常简单，易于阅读和调试:
>>> 'tea for too'.replace('too', 'two')'tea for two're.match函数re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。函数语法：re.match(pattern, string, flags=0)匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

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