python使用新浪微博api上传图片到微博示例
import urllib.parse,os.path,time,sys
from http.client import HTTPSConnection
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
#path
ospath=sys.path[0]
if len(ospath)!=3:
ospath+='\\'
ospath=ospath.replace('\\','/')
#api
class Api:
def sina(self,status,pic):
fSize=os.path.getsize(pic)
BOUNDARY="$-img-lufei-goodboy-$"
CRLF='\r\n'
data=[
#token
'--'+BOUNDARY,
'Content-disposition: form-data; name="access_token"',
'',
'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx',#你的access_token
#status
'--'+BOUNDARY,
'Content-disposition: form-data; name="status"',
'',
status,
#pic
'--'+BOUNDARY,
'Content-disposition: form-data; name="pic"; filename="q_17.jpg"',
'Content-type: image/jpeg',
''
]
#utf-8
data=(CRLF.join(data)+CRLF).encode('utf-8')
closing='\r\n--'+BOUNDARY+'--\r\n'
sumlen=len(data)+len(closing)+fSize
#----------------------------------------
h=HTTPSConnection('upload.api.weibo.com')
h.putrequest('POST','/2/statuses/upload.json')
h.putheader('Content-type','multipart/form-data; boundary=%s' % BOUNDARY)
h.putheader('Content-length',sumlen)
h.endheaders()
h.send(data)
f=open(pic,'rb')
while True:
data=f.read(12345)
if not data:
break
h.send(data)
f.close()
h.send(closing.encode('utf-8'))
r=h.getresponse()
return r.read().decode('utf-8','ignore')
api=Api()
#ui
class Dialog(QDialog):
def __init__(self):
super().__init__()
#icon,title
self.setWindowIcon(QIcon(ospath+'weibo.ico'))
self.setWindowTitle('weibo')
#texteditor
self.editor=QTextEdit()
#textline,filebutton,submit
self.line=QLineEdit()
brows=QPushButton('打开')
brows.clicked.connect(self.getFileName)
submit=QPushButton('发表')
submit.clicked.connect(self.submit)
#layout
layout=QGridLayout()
layout.setContentsMargins(0,0,0,0)
#addwidget
layout.addWidget(self.editor,0,0,1,2)
layout.addWidget(self.line,1,0,1,1)
layout.addWidget(brows,1,1,1,1)
layout.addWidget(submit,2,0,1,2)
#set
self.setLayout(layout)
def getFileName(self):
fileName=QFileDialog.getOpenFileName()
self.line.setText(fileName[0])
def submit(self):
status=self.editor.toPlainText()
pic=self.line.text()
self.editor.setText(api.sina(status,pic))
app=QApplication(sys.argv)
dialog=Dialog()
dialog.show()
app.exec_()

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
