php中怎么截取月份，Python是学什么的？
为什么这么多人在学Python呢？很多小白都听说Python很火，简单易学，学起来很容易，学习周期短，可是为啥要学Python呢？，下面谈谈我对Python的感悟。
在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，底层原理，以及底层逻辑运用，以及桌面的应用都是用C、C++实现的，毋庸置疑它们是最接近底层，对底层有着强大的解释说服力，也是最早的、最快的。随着2000年电商的大规模的兴起，多数人融入到这个大家庭中，逐渐地从PC时代过度到互联网时代，Java开始王者归来，再加上2010移动互联网的爆发Android开始风靡起来，Java更是如日中天，走向了辉煌。那我们现在为什么要学习Python呢？Python到底是用来干什么的？1、Web开发Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发，大大提高了做web开发人员的效率。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快，加快了时代的发展。常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。许多知名的互联网企业或者小型公司将Python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现，来运行，完成相应的工作。一个Web应用的本质就是：浏览器发送一个HTTP请求；服务器收到请求，生成一个HTML文档；服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器；浏览器收到HTTP响应，从HTTP Body取出HTML文档并显示。所以，最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好，用一个现成的HTTP服务器软件，接收用户请求，从文件中读取HTML，返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的，完成这些事情的。如果要动态生成HTML，就需要把上述步骤自己来实现。不过，接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP响应都是苦力活，如果我们自己来写这些底层代码，还没开始写动态HTML呢，就得花个把月去读HTTP规范。正确的做法是底层代码由专门的服务器软件实现，我们用Python专注于生成HTML文档。因为我们不希望接触到TCP连接、HTTP原始请求和响应格式，所以，需要一个统一的接口，让我们专心用Python编写Web业务。这个接口就是WSGI：Web Server Gateway Interface。（Web服务器网关接口）wsgi就是一种规范，它定义了使用web应用程序与Python编写的web服务器程序之间的接口格式。无论多么复杂的Web应用程序，入口都是一个WSGI处理函数。HTTP请求的所有输入信息都可以通过environ获得，HTTP响应的输出都可以通过start_response()加上函数返回值作为Body。WSGI接口定义非常简单，它只要求Web开发者实现一个函数，就可以响应HTTP请求。我们来看一个最简单的Web版本的“Hello，web!”：上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数，它接收两个参数：environ：一个包含所有HTTP请求信息的dict对象；start_response：一个发送HTTP响应的函数。在application()函数中，调用：就发送了HTTP响应的Header，注意Header只能发送一次，也就是只能调用一次start_response()函数。start_response()函数接收两个参数，一个是HTTP响应码，一个是一组list表示的HTTP Header，每个Header用一个包含两个str的tuple表示。通常情况下，都应该把Content-Type头发送给浏览器。其他很多常用的HTTP Header也应该发送。然后，函数的返回值'<h1>Hello, web!</h1>'将作为HTTP响应的Body发送给浏览器。有了WSGI，我们关心的就是如何从environ这个dict对象拿到HTTP请求信息，然后构造HTML，通过start_response()发送Header，最后返回Body。了解了WSGI框架，我们发现：其实一个Web App，就是写一个WSGI的处理函数，针对每个HTTP请求进行响应。但是如何处理HTTP请求不是问题，问题是如何处理100个不同的URL。由于用Python开发一个Web框架十分容易，所以Python有上百个开源的Web框架。各种Web框架的优缺点自己去了解一下就可以了，直接选择一个比较流行的Web框架——Flask来使用。除了Flask，常见的Python Web框架还有：Django：全能型Web框架；web.py：一个小巧的Web框架；Bottle：和Flask类似的Web框架；Tornado：Facebook的开源异步Web框架。做一个游戏2、网络爬虫许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞，小有成就就止步于此。距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。例子：爬取网络上的歌曲3、人工智能人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，所有c/c++和P相结合就可以实现人工智能。4、Python的其他应用举例系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。文本处理：Python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用Python进行XML程序的开发。数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。Python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。黑客编程： Python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道在未来Python主要的运用途径和领域吗？》，作者：楠羽。python一般用来做什么？
随着人工智能的兴起，现在python语言在所有语言中地位排名一步步高升，因为python语言目前是做人工智能方向开发的首选语言。
python在人工智能领域拥有着强大的机器学习库，例如机器学习库Scikits-learn，SciPy，Pandas，Keras等等，并且google强大的机器学习库Tensorflow也为python提供了封装接口使用，这些足以让python在众多语言中脱引而出。
那么除了机器学习外python还可以做哪些东西呢1.自动化测试，python在自动化领域也拥有着极高的地位，在自动化测试中，我们往往需要开发出各种脚本以帮助测试减少手动的工作量，而python作为脚本语言简单，精炼以及强大的第三方库让我们快速的完成一个脚本，还有自动化测试领域的UI自动化，monkey，接口自动化等等都可以通过python快速完成。
2.爬虫，python的scrapy框架是大多数人做爬虫的首选框架，只不过我之前做的一些简单的爬虫是通过requests库和BeautifulSoup完成一个网页的爬虫任务。3.web开发，python的Django和Flask框架是web开发的框架，Flask相对于Django来说是一个更轻量级的web框架，我目前经常使用Flask编写接口4.python同样也可以做游戏，pygame是python的一个第三方库用来编写游戏的，只不过这个只适合来编写一些简单的小游戏，不适合编写大型网游以及单机游戏，作为娱乐爱好可以学学玩玩。
5。大数据分析，现在是一个大数据时代，通过分析数据可以发现很多问题，python的numpy和pandas库能够快速处理亿级数据
6.linux运维，通过python可以轻松完成大量服务器的系统化管理。python的用途真的很多很多，但是对于职业来说，个人目前看的比较多的是人工智能，自动化测试，linux运维以及大数据分析。有哪些免费的设计素材网站？
想要找设计素材网站却找不到？下面就是为大家整理的各种素材网，实测的哦。
01
图片资源合集
我们大家在PPT中常用的图片格式有五种，然而它们各有优缺点，所以我们在选择图片的时候要根据自己的需求。当我们需要图片素材的时候一般都会直接用百度图片，但是里面的图片参差不齐。那么，还有哪些网站可以为我们提供应对不同需求的图片呢？
花瓣网
http://huaban.com/
景象图片
http://www.viewstock.com/
昵图网
http://www.nipic.com/
全景网
http://www.quanjing.com/
视觉中国
https://www.vcg.com/
素材天下
http://www.sucaitianxia.net/
影美晴
http://www.123rf.com.cn/
中国新闻
http://www.cnsphoto.com/
02
图标资源合集
在PPT中我们还会用到图标，但是一般我们也不知道在哪里找图标。
easyicon
https://www.easyicon.net/
findicons
https://findicons.com/
freeicons
http://www.freeiconsweb.com/
爱看图标网
http://www.iconpng.com/
03
图片美化资源合集
当我们好不容易找到适合我们用的图片时，但是那些图片某些地方我们还不是很满意，这时候我们或许会需要可以美化图片的工具。
美图秀秀
http://xiuxiu.web.meitu.com/
可牛影像
http://yx.keniu.com/
涂鸦鸦
http://www.tuyaya.com/
04
字体资源网址
小编有段时间修改PPT很是烦恼到底要用什么字体，毕竟单单office中自带的字体就有很多，让人眼花缭乱。
makepic
http://www.makepic.com/
方正字库
http://www.foundertype.com/
求字体网
http://www.qiuziti.com/
书法字典
http://www.shufazidian.com/
随便吧
http://www.388g.com/
我图网
http://weili.ooopic.com/home-479---.html
找字网
http://www.zhaozi.cn/
05
创意资源网站
有时候不想自己套模板，想自己制作一份模板但是又没有好创意的时候。
广告门
http://www.adquan.com/
红动中国
http://www.redocn.com/
谈艺录
http://www.logosky.net/list.php?cid=4&page=1
站酷网
https://www.zcool.com.cn/
EXT是什么物质？
余甘子提取物，英文名称为。Emblic, ext，是一种化学物质。
余甘子果提取物在化妆品、护肤品里主要作用是保湿剂，皮肤调理剂，风险系数为1，比较安全，可以放心使用，对于孕妇一般没有影响，余甘子果提取物没有致痘性。
从余甘子果实中提取所得，能够收敛止泻、治疗皮炎湿疹。具有良好的抗氧化作用，有效清除自由基，滋养柔嫩肌肤，使皮肤免受外界伤害。
Python有多好用？
在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。
但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：
a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。
c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。
在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。
大数据分析Python中的API请求
API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。
API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。
为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。
请求类型
有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。
我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。
OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。
我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。
您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。
OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。
状态码
我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：
a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)
b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。
c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。
d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。
e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。
f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。
现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。
击中正确的终点
iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。
现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。
查询参数
您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。
当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。
为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：
1)lat —我们想要的位置的纬度。
2)lon —我们想要的位置的经度。
我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。
我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。
将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。
我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
使用JSON数据
您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。
字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?
幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。
json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。
json库有两种主要方法：
1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。
2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。
从API请求获取JSON
通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。
{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}
内容类型
服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。
标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。
寻找太空中的人数
OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。
9
{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}
大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤
现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。
建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。
https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/