python主要用来编辑脚本。
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Python的用途真的很多很多，如果你自制力强，有上进心，想通过学习来改变现状，那么学习Python可以让你点亮高薪人生。
有对Python感兴趣的同学就赶快学习起来吧，既然选择要学python编程学Python可以做．．Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
看不到实时位置。
在奕辅导的小程序中，通过accessToken来识别用户身份的，但它同时又是有有效期的，大概在六天左右，失效之后又得重新获取，然后再去云函数中改代码，这样看来又不是完全自动化的，算是半自动化吧，需要人工干预。
原理很简单，就是通过运行python代码来实现自己想要的功能，而之所以说自动化，是因为云函数可以自定义触发器，定时触发代码的运行，从而无需人工去操作来实现自动化。
简单来说，Python是一种面向对象的解释型计算机编程原因，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明。Python通常应用在各种领域，是一种通用性语言，无论网站、游戏开发、机器人、人工智能、大数据还是云计算都可以用到Python原因。
Python具有很多库，很方便做人工智能，比如说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;正因为具有这些，让Python成为了人工智能领域主流语言，得到广泛的支持和应用。
而且懂Python的人都知道，Python的语法是非常简单清晰的，入门门槛较低，对于初学者来说十分友好，很容易掌握。Python还是一门面向中小学生的编程语言，被称为胶水原因，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
使用Python可以快速生成程序的原型，对其中有要求的部分，用合适的语言进行改写，比如说3D游戏中的图形渲染模块，就可以利用其它语言进行改写，然后封装为Python可调用的扩展类库。
python主要应用领域：
1、云计算：
PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。
2、WEB前端开发
python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。
3、人工智能应用
基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。
甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。
4、系统运维工程项目
Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。
目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。
5、金融理财分析
量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。
5、大数据分析
Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）
并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。
参考资料：百度百科_Python
1、首先打开腾讯云，点击“云产品”然后选择“云函数”。
2、其次点击“函数服务”然后新建云函数，设置好函数名称。
3、最后选择python3.6的版本，选择空白函数，即可调用腾讯云函数。
注册地址：;ns=default
注册后找到云函数：
新建云函数：
自定义创建云函数：
Python脚本如下
配置任务执行超时时间
测试时候可以配置1分钟触发一次，后面可以删除触发器，再重新新增。此处触发器使用了cron表达式。
a.自定义cron表达式可以参考: ,
b.在线测试可以参考：
c. 此处提供几个：
为了打卡更真实，可以在Python脚本内，随机在延迟个几十秒或者一分钟左右，不要超过太久以免本次任务执行超时。
新建触发器：
后期也可以删除触发器，并且重新新增触发器：
此处的Python脚本在上文中
此处如果没问题的话，邮箱应该能够接收到邮件了
脚本 clock_in.sh 如下：
说明 ：此脚本每次执行前都会清空result.txt里面的内容，然后curl得到的结果存入result.txt里面，后面会读取里面的内容，发送到自己的邮箱。
发送邮件的邮箱，需要配置发送邮件的邮箱地址和授权码，此处我用的QQ邮箱，QQ邮箱开启“POP3/SMTP服务”和“IMAP/SMTP服务”，参考：
在github内点击项目的Settings可以配置，此处的秘钥等信息，其他用户是看不到的，放心使用。
点击Actions按钮，新建New workflow
里面提供了很多模板，此处创建一个自定义的workflow
morning.yml 如下：
说明 ：
push时候就会立即执行一次，后面需调试，就在 morning.yml 内随便更改一下，提交，然后就会执行一次，此时可以查看执行日志。
免责说明 ：
此博文只为学习之用，也可以提醒自己防止漏打卡 ，如果你的情况刚好和笔者一样，但是把它用于非正常用途，比如哪天HR和你一起来上班，并且都迟到了，但是你的卡打了还是正常的？那就尴尬了￣□￣｜｜(如果哪天公司要处理你了，记得提前给我说一声啊，我保证在你被处理之前，立即就把这个博文删除了！鸡贼如我)
重庆分公司
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