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Pythonspyder先出现dos窗口，然后后面就什么都没有了。方法：C:用户Administrator.spyder3删除这个.spyder3文件夹就好了，然后启动spyder，就好了

view 菜单下 Reset Windows LayoutYes即可。

刚好最近一直在用pycharm,sublime等,本人也是python初学者。1. Spyder和anaconde这两个是孪生兄弟,可以说在anaconda官网上下载,安装好anaconde之后

第一步，登陆网址“https://pypi.org/project/spyder/"，点击网页右侧锚点“download files”，会出现各种版本的spyder安装包。相关推荐：《Python入门教程》第二步，根据你安装的python版本，选择spyder安装包，点击下载。如果你不知道电脑上的python版本，在cmd命令框中，输入“python -V"，就可以知道。第三步，查看下载的安装包，并将该安装包剪切到python的运行工作目录下。如果不知道python的工作目录，可以通过os.getcwd()获取python工作目录。第四步，输入”pip install spyder-3.3.2-py3-none-any.whl“，点击"enter"键，就可安装。第五步，安装完成后，打开cmd命令行窗口，输入”spyder3“，就可以运行该编辑器了。

pycharm、、、

在spyder指令窗口直接输入以下指令

jupyter默认的工作环境是conda base，要使用自己在conda里面创建的环境时，需要安装一个插件nb_conda。 以下是默认的环境（路径已经被我修改到D:mydoc） 安装nb_conda后出现conda选项就OK了！（直接在anaconda Prompt中输入conda install nb_conda即可） 新建jupyter文件后，点击kernel可以选择不同的conda环境 spyder默认是conda base环境，即使你在其他环境里面输入spyder，还是在conda base环境中。 例如你创建一个环境py3，想在此环境下用spyder,打开anaconda prompt输入下面的命令

在spyder里安装python包的方法：1、依次点击【开始】、【anaconda】、【anaconda prompt】；2、执行【pip install pydotplus】命令；3、安装完成后执行import命令导入即可。具体方法：（推荐学习：Python入门教程）1、首先找到anaconda命令窗口，我们依次点击开始、所有程序、anaconda、anaconda prompt，此时会进入到如下页面：2、然后输入pip install pydotplus命令按enter回车运行，开始安装，得到如下页面：显示已安装成功。3、最后打开spyder，import刚才已安装的包即可，如下：

使用spyder调试python代码的方法：1、打开spyder，输入测试代码；2、在需要添加断点的位置双击鼠标左键或者按F12键；3、点击工具栏中的调试按钮，查看调试结果。具体方法：（推荐教程：Python入门教程）1、打开spyder，输入测试代码；2、在需要添加断点的位置双击鼠标左键或者按F12键；3、点击调试按钮进行调试；调试结果：调试完成后就可以输入新的代码了。

现在我就在用哈,界面就是这样子的:Spyder是Python的IDE,很方便,您下载Anaconda并安装,Anaconda是完全免费的,包换很多Python依赖包.Anaconda带有Spyder3.0.安装完毕后在开始菜单中启动Anaconda Prompt,在其中输入spyder就可以启动了或者直接在开始菜单Anaconda里找到Spyder,点开就可以了

　　想必很多人都听说过Spyder，那么你知道它和Python之间有什么关系吗?Spyder有什么功能呢?跟着我往下看。 　　Spyder和Python有什么关系? 　　Spyder是Python的一个简单的集成开发环境，它和其他的Python开发环境对比最大的优点就是魔方MATLAB的工作空间的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。 　　Spyder的界面由许多窗格构成，用户可以根据自己的喜好调整他们的位置和大小，当多个窗格出现在一个区域时，将使用标签页的形式显示。 　　Spyder有什么功能呢? 　　Spyder功能有很多，这里为大家介绍一下常用的功能以及技巧： 　　1、默认配置下，Variable explorer窗格中不显示以大写字母开头的变量，可以单击工具栏中的配置按钮(最后一个按钮)，在菜单中取消“Exclude capitalized references”的选中状态。 　　2、在控制台中，可以按Tab按键进行自动补全。在变量名之后输入“?”，可以在“Object inspector”窗格中查看对象的说明文档。此窗格的Options菜单中的“Show source”选项可以开启显示函数的源程序。 　　3、可以通过“Working directory”工具栏修改工作路径，用户程序运行时，将以此工作路径作为当前路径。例如我们只需要修改工作路径，就可以用同一个程序处理不同文件夹下的数据文件。 　　在程序编辑窗口中按住Ctrl键，并单击变量名、函数名、类名或模块名，可以快速跳转到定义位置。如果是在别的程序文件中定义的，将打开此文件。在学习一个新模块的用法时，我们经常需要查看模块中的某个函数或类是如何实现的，使用此功能可以帮助我们快速查看和分析各个模块的源程序。例如下面的程序从不同的扩展库载入了一些模块和类。用Spyder打开此文件，按住Ctrl键，并单击signal、pl、HasTraits、Instance、View、Item、lfilter、plot、title等，将打开定义它们的程序文件，并跳转到相应的行。

spyder和python的关系Spyder是Python的一个简单的集成开发环境。它和其他的Python开发环境相比最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。Spyder的界面由许多窗格构成，用户可以根据自己的喜好调整它们的位置和大小。当多个窗格出现在一个区域时，将使用标签页的形式显示。默认配置下，“Variable explorer”窗格中不显示以大写字母开头的变量，可以单击工具栏中的配置按钮(最后一个按钮)，在菜单中取消“Exclude capitapzed references”的选中状态。推荐教程：python教程以上就是小编分享的关于spyder和python有什么关系的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

选择spyder使用python版本的方法：（推荐：spyder使用教程）在spyder菜单栏依次选择tools-Preferences，然后在Preferences中选择“Run”，在“Console”中选择第二个选项。在spyder中选择python版本的方法：点击Preferences中的“Python interprter”，将第二项Use the following Python interpreter，改为你的python环境路径即可。更多python知识请关注python视频教程。

Spyder是Python的一个简单的集成开发环境，它和其他的Python开发环境对比Z大的优点就是魔方MATLAB的工作空间的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。Spyder的界面由许多窗格构成，用户可以根据自己的喜好调整他们的位置和大小，当多个窗格出现在一个区域时，将使用标签页的形式显示。

Spyder(Scientific PYthon Development EnviRonment)是一个强大的交互式 Python 语言开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系统。本文在只安装过python2.7的Win7环境下进行安装Spyder，其他环境也不会很难。:)ps，WinPython里就内置Spyder编译器。---------1、安装spyder下载里面最新的源码zip包，在本地解压后，cmd里cd到解压的目录下python setup.py install很简单的安装，安装过程中也没报什么错误。安装后，在python安装目录下的Scripts下面会有一个spyder.bat，运行它就可以启动Spyder如果你的系统变量里包含了这个Scripts目录，那么你在cmd中输入spyder也可以启动。（我的系统变量Path是这样设置的： ;%PYTHON_HOME%;%PYTHON_HOME%Scripts ）2、安装PyQt4由于Spyder是基于PyQt4的，所以如果你启动Spyder报以下错误：就安装个PyQt4 4.6+版本就可以在windows上安装PyQt4，为了简单安装，还是直接安装whl格式的安装包，这种包是经过编译的，安装速度比较快。（如果你之前没安装过wheel模块，你只需要pip install wheel）下载里面相对应python版本、系统版本的whl文件这里我下载了个PyQt4-4.11.4-cp27-none-win32.whlcmd里cd到该whl文件目录下pip install PyQt4-4.11.4-cp27-none-win32.whl安装后，你在python里面输入import PyQt4没报错就说明安装成功3、一些小问题运行后的spyder大概这个样子：老实说，这窗体的panel拖曳不是很方便，如果拖动得窗体都乱了样，只需要在“View”→"Reset Window Layout"即可。----如果在运行py文件的时候报以下警告：里面说没控制台被选择，这时候你得在"View"→"Panes"→"Console"观看下，看看是有什么问题。另外也可以在"Run"→"Configure"里，设置"Execute in a new dedicated Python console"，这时候再运行py文件试试下。

在debian10平台上，安装spyder后发现，spyder用的是python2，但是系统中明明有python3.7。看到网上教程说直接在spyder的选项中修改，但是试了一下没有成功。 后来才明白，用哪个python取决于ipython，但ipython并不是跟着spyder安装的，而是跟着python来的，是python的组件。于是，用pip list，查看python2下面安装的包，果然有ipython。再用pip3 list查看python3下面安装的包，果然没有ipython。 用pip3 install ipython命令，给python3.7安装ipython。成功后，打开spyder，现在在控制台显示红色直接报错，但是也说明了解决办法，要安装一个spyder-kernels，并分别说明了用conda和pip3两种方式的安装方法。按照它的指引再安装。这次成功了。 打开spyder，在控制台显示是python3.7，只是在标题栏显示spyder(python2.7)。

Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。一、Python代码编辑器1. Sublime TextSublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！2. VimVim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！3. AtomAtom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！4. GNU EmacsGNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。5. Visual Studio CodeVisual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。二、Python集成开发环境1. PyCharmPyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！2. Eclipse + PyDevPyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！3. Visual StudioVisual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！4. SpyderSpyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。5. ThonnyThonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

先关闭Spyder，然后进入cmd，输入Spyder--reset就可以恢复初始窗口了，

spyder是Python的一个简单的集成开发环境。它和其他的Python开发环境相比最大的优点就是模仿MATLAB的工作空间的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。spyder的界面由许多窗格构成，用户可以根据自己的喜好调整它们的位置和大小。当多个窗格出现在一个区域时，将使用标签页的形式显示。默认配置下，Variable explorer窗格中不显示以大写字母开头的变量，可以单击工具栏中的配置按钮，在菜单中取消Exclude capitapzed references的选中状态。spyder的功能比较多，这里仅介绍一些常用的功能和技巧：在控制台中，可以按Tab按键进行自动补全。在变量名之后输入?，可以在Object inspector窗格中查看对象的说明文档。此窗格的Options菜单中的show source选项可以开启显示函数的源程序。可以通过working directory工具栏修改工作路径，用户程序运行时，将以此工作路径作为当前路径。例如我们只需要修改工作路径，就可以用同一个程序处理不同文件夹下的数据文件。在程序编辑窗口中按Ctrl键，并点击变量名、函数名、类名或模块名，可以快速跳转到定义位置。如果是在别的程序文件中定义的，将打开此文件。在学习一个新模块的用法时，我们经常需要查看模块中的某个函数或类是如何实现的，使用此功能可以帮助我们快速查看和分析各个模块的源程序。例如下面的程序从不同的扩展库载入了一些模块和类。用spyder打开此文件，按住Ctrl键，并单击signal、pl、HasTraits、Instance、View、Item、lfilter、plot、title等，将打开定义它们的程序文件，并跳转到相应的行。

看你自己选择那方面下面是参考意见1. Spyder和anaconde这两个是孪生兄弟，可以在anaconda官网上下载，安装好anaconde之后，就已经安装好了Spyder，anaconda一次性下载了很多常用的python包，而且对于包管理也很方便。但是，Anaconda不是IDE，Spyder是一个IDE，发现调试程序的时候，有很多变量他都不会显示，例如self等。2. Pycharm很强大的python IDE，上手很快（Spyder同样也上手快），变量都能显示，方便调试，里边还有ipython notebook，不用切换到浏览器中用notebook做实验。3. Sublime text3特别好用，貌似装插件之后可以直接运行python，把他当做文本编辑器来使用，个用它来写代码还是特别舒服的。尤其是ctrl+p的不同文件跳转。

听说还可以，我没有购买，所以不清楚课程大纲说真的，你再也没有理由学不会爬虫了从0开始讲解爬虫基本原理讲精讲透最流行爬虫框架Scrapy从单机爬虫到分布式爬虫爬取知名网站真实数据打造自己的搜索引擎从0讲解爬虫基本原理，对爬虫中所需要用到的知识点进行梳理，从搭建开发环境、设计数据库开始，通过爬取三个知名网站的真实数据，带你由浅入深的掌握Scrapy原理、各模块使用、组件开发，Scrapy的进阶开发以及反爬虫的策略彻底掌握Scrapy之后，带你基于Scrapy、Redis、和django打造一个完整的搜索引擎网站大纲：第1章课程介绍介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识第2章windows下搭建开发环境介绍项目开发需要安装的开发软件、python虚拟virtualenv和的安装和使用、最后介绍pycharm和navicat的简单使用第3章爬虫基础知识回顾介绍爬虫开发中需要用到的基础知识包括爬虫能做什么，正则表达式，深度优先和广度优先的算法及实现、爬虫url去重的策略、彻底弄清楚unicode和utf8编码的区别和应用。第4章scrapy爬取知名技术文章网站搭建scrapy的开发环境，本章介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本章中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及itemloader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中。第5章scrapy爬取知名问答网站本章主要完成网站的问题和回答的提取。本章除了分析出问答网站的网络请求以外还会分别通过requests和scrapy的FormRequest两种方式完成网站的模拟登录，本章详细的分析了网站的网络请求并分别分析出了网站问题回答的api请求接口并将数据提取出来后保存到mysql中。第6章通过CrawlSpider对招聘网站进行整站爬取本章完成招聘网站职位的数据表结构设计，并通过linkextractor和rule的形式并配置CrawlSpider完成招聘网站所有职位的爬取，本章也会从源码的角度来分析CrawlSpider让大家对CrawlSpider有深入的理解。第7章Scrapy突破反爬虫的限制本章会从爬虫和反爬虫的斗争过程开始讲解，然后讲解scrapy的原理，然后通过随机切换user-agent和设置scrapy的ip代理的方式完成突破反爬虫的各种限制。本章也会详细介绍和httprequest来详细的分析scrapy的功能，最后会通过云打码平台来完成在线验证码识别以及禁用cookie和访问频率来降低爬虫被屏蔽的可能性。第8章scrapy进阶开发本章将讲解scrapy的更多高级特性，这些高级特性包括通过selenium和phantomjs实现动态网站数据的爬取以及将这二者集成到scrapy中、scrapy信号、自定义中间件、暂停和启动scrapy爬虫、scrapy的核心api、scrapy的telnet、scrapy的webservice和scrapy的log配置和email发送等。这些特性使得我们不仅只是可以通过scrapy来完成第9章scrapy-redis分布式爬虫Scrapy-redis分布式爬虫的使用以及scrapy-redis的分布式爬虫的源码分析，让大家可以根据自己的需求来修改源码以满足自己的需求。最后也会讲解如何将bloomfilter集成到scrapy-redis中。第10章搜索引擎的使用本章将讲解的安装和使用，将讲解的基本概念的介绍以及api的使用。本章也会讲解搜索引擎的原理并讲解-dsl的使用，最后讲解如何通过scrapy的pipeline将数据保存到中。第11章django搭建搜索网站本章讲解如何通过django快速搭建搜索网站，本章也会讲解如何完成django与的搜索查询交互。第12章scrapyd部署scrapy爬虫本章主要通过scrapyd完成对scrapy爬虫的线上部署。第13章课程总结重新梳理一遍系统开发的整个过程，让同学对系统和开发过程有一个更加直观的理解

　　Python编程必不可少的要找一个编辑器，网上有很多Python的编辑器，我今天主要介绍Zend Studio安装PyDev插件。关于Python语言的介绍传送门。PyDev插件的官方介绍地址传送门，懂英文的朋友可以去look。我最近在学Python，又对Zend Studio比较熟悉所以就选PyDev插件集成在Zend Studio中，你如果有更好的插件请给我留言。　　安装步骤如下：　　[1].打开Zend Studio选择Help菜单->Install New Software...在Work with中输入http://pydev.org/updates（也可以输入http://pydev.org/nightly），等待完之后，会列出PyDev与PyDev Mylyn Integration(optional)两个选项，这时侯你要去掉下方的选项Show only the latest versions of available software(不显示历史版本)前的勾，再选择PyDev选项中的2.8.2版本，下一步，提示操作安装就可以了。　　提示：PyDev插件最新版3.1.0或选3.0.0安装完后造成在Zend Studio的window菜单->Preferences中找不到PyDev的选项的bug。　　[2].下载Python并安装它，然后在Zend Studio的window菜单->Preferences中找到PyDev-->Interpreter - Python选项，点击右边的Auto Config按钮，进行载入Python的配置信息。

看看这个免费教程，图片截不完全，内容非常丰富，吐血推荐刘江的Django教程

分享一个千锋的完整版的Python的学习路线，可以参考下

日常工作中需要大量、频繁地使用ssh到服务器查看、拉取相关的信息或者对服务器进行变更。目前公司大量使用的shell，但是随着逻辑的复杂化、脚本管理的精细化，shell已经不满足日常需求，于是我尝试整合工作中的需求，制作适合的工具。 由于管理制度的缺陷，我以工作流程为核心思考适合自己的运维方式，提升工作效率，把时间留给更有价值的事情。 完整代码在最后，请大家参考。 生产：4000+物理服务器，近 3000 台虚拟机。 开发环境：python3.6、redhat7.9，除了paramiko为第三方模块需要自己安装，其他的直接import即可。 批量执行操作是一把双刃剑。批量执行操作可以提升工作效率，但是随之而来的风险不可忽略。 风险案例如下： 挂载很多数据盘，通常先格式化硬盘，再挂载数据盘，最后再写入将开机挂载信息写入/etc/fstab文件。在批量lsblk检查硬盘信息的时候发现有的系统盘在/sda有的在/sdm，如果不事先检查机器相关配置是否一致直接按照工作经验去执行批量操作，会很容易造成个人难以承受的灾难。 在执行批量操作时按照惯例：格式化硬盘->挂载->开机挂载的顺序去执行，假设有的机器因为某些故障导致格式化硬盘没法正确执行。在处理这类问题的时候通常会先提取出失败的ip，并再按照惯例执行操作。运维人员会很容易忽略开机挂载的信息已经写过了，导致复写（这都是血和泪的教训）。 所以，为了避免故障，提升工作效率，我认为应当建立团队在工作上的共识，应当遵守以下原则： 当然，代码的规范也应当重视起来，不仅是为了便于审计，同时也需要便于溯源。我认为应当注意以下几点： 1、ssh no existing session，sftp超时时间设置: 在代码无错的情况下大量ip出现No existing session，排查后定位在代码的写法上，下面是一个正确的示例。由于最开始没考虑到ssh连接的几种情况导致了重写好几遍。另外sftp的实例貌似不能直接设置连接超时时间，所以我采用了先建立ssh连接再打开sftp的方法。 2、sftp中的get()和put()方法仅能传文件，不支持直接传目录： 不能直接传目录，那换个思路，遍历路径中的目录和文件，先创建目录再传文件就能达到一样的效果了。在paramiko的sftp中sftp.listdir_attr()方法可以获取远程路径中的文件、目录信息。那么我们可以写一个递归来遍历远程路径中的所有文件和目录(传入一个列表是为了接收递归返回的值)。 python自带的os模块中的os.walk()方法可以遍历到本地路径中的目录和文件。 3、多线程多个ip使用sftp.get()方法时无法并发。 改成多进程即可。 4、多个ip需要执行相同命令或不同的命令。 由于是日常使用的场景不会很复杂，所以借鉴了ansible的playbook，读取提前准备好的配置文件即可，然后再整合到之前定义的ssh函数中。 同时，我们还衍生出一个需求，既然都要读取配置，那同样也可以提前把ip地址准备在文件里。正好也能读取我们返回的执行程序的结果。 参数说明： 密码认证： 公钥认证： 可以配合 grep，awk 等命令精准过滤。 个人认为 Python 在初中级运维工作中的性质更像是工具，以提升工作效率、减少管理成本为主。可以从当前繁琐的工作中解脱出来，去 探索 更有价值的事情。python 本质上并不会减少故障的产生，所以在不同的阶段合理利用自身掌握的知识解决当前最重要的痛点，千万不要本末倒置。

import hashlib import os import sys if len(sys.argv) < 3: #1 print("You need to specify two directories:") #1 print(sys.argv[0], "<directory 1> <directory 2>") #1 sys.exit() #1 directory1 = sys.argv[1] #2 directory2 = sys.argv[2] #2 print("Comparing:") print(directory1) print(directory2) for directory in [directory1, directory2]: if not os.access(directory, os.F_OK): print(directory, "is not a valid directory!") sys.exit() def md5(file_path): if os.path.isdir(file_path): return "1" read_file = open(file_path,"r") the_hash = hashlib.md5() for line in read_file.readlines(): the_hash.update(line.encode("utf8")) read_file.close() return the_hash.hexdigest() def directory_listing(directory_name): dir_file_list = {} dir_root = None dir_trim = 0 for path, dirs, files in os.walk(directory_name): if dir_root is None: dir_root = path dir_trim = len(dir_root) print("dir", directory_name,) print("root is", dir_root) trimmed_path = path[dir_trim:] if trimmed_path.startswith(os.path.sep): trimmed_path = trimmed_path[1:] #print "path is", path, " and trimmed_path is", trimmed_path for each_file in files + dirs: file_path = os.path.join(trimmed_path, each_file) dir_file_list[file_path] = True return (dir_file_list, dir_root) dir1_file_list, dir1_root = directory_listing(directory1) dir2_file_list, dir2_root = directory_listing(directory2) results = {} for file_path in dir2_file_list.keys(): if file_path not in dir1_file_list: results[file_path] = "not found in directory 1" else: #print file_path, "found in directory 1 and 2" file1 = os.path.join(dir1_root, file_path) file2 = os.path.join(dir2_root, file_path) if md5(file1) != md5(file2): results[file_path] = "is different in directory 2" else: results[file_path] = "is the same in both" for file_path, value in dir1_file_list.items(): if file_path not in results: results[file_path] = "not found in directory 2" for path, result in sorted(results.items()): print(path, result)

1首先，我们需要在自己的电脑上下载一个IETester软件。2下载之后，我们需要自己进行安装。安装完成之后，双击打开软件。3我们可以看到软件的上方有关于新建各个IE浏览器版本的的选项卡。4我们点击新建一个IE6，软件就会帮我们新建一个IE6环境下的页面。5这时，软件默认打开的一个页面。我们需要将我们需要打开的页面在电脑装的IE浏览器中打开，然后复制到IETester软件中。6然后我们点击开发者工具—DebugBar插件，在页面的下方就会出现代码。7我们点击DOM中的文档，再点击HTML,就可以查看HTML的代码。下面的style表示元素的样式表。8然后我们就可以参照这些内容修改代码了。需要注意使用此软件时，有时IE的某个版本会有卡机的时候，就是不能用，这是正常现象

这里用到的是列表索引和切片的知识,["Fail", "Pass", "Good"]这是一个列表,如果要对里面的内容索引后面就要对应[0]或[1]或[2],例如["Fail", "Pass", "Good"][0]得到的输出就是,fail,(mark>=60)+(mark>=80)这段代码可以理解为两个相加的数,得到的值作为列表["Fail", "Pass", "Good"]的索引值,另外布尔值里面的真(Ture=1)和假(False=0)在python中是可以作为数值计算的,例如本程序中输入的数为71,(mark>=60)运算结果为(Ture=1),(mark>=80)运算结果为(False=0),1+0=1,这时列表["Fail", "Pass", "Good"]的索引值[(mark>=60)+(mark>=80)]相当于[1]运算的结果就是pass了.如果还不明白就得好好学习数据类型的索引和切片了,123python网有很不错的介绍可以取看看

这个看起来简单，却并不好解释。首先你要明白xrange是什么，知道了xrange的用法，自然后不会再问”-1 -1 -1“这样的问题了，xrange返回的是一个生成器对象，其结果可以勉强理解为一个列表（range()返回的就是一个列表，但是两者绝不相同，xrange()只有对其遍历的时候才会生成具体的结果。）xrange()的具体用法请自己百度！以上例来说：for j in xrange(len(numbers)-1,-1,-1):j的遍历结果为4,3,2,1,0for i in xrange(j):当j=4时，i的遍历结果为0,1,2,3...然后只要你明白冒泡排序的原理，就能知道，当j=4时通过i的遍历对numbers的两两相邻元素对比交换把最小的数字放到最前面当j=3时......把第二小的元素放到第二的位置......祝你成功！

基本原理从序列头部开始遍历，两两比较，如果前者比后者大，则交换位置，直到最后将最大的数（本次排序最大的数）交换到无序序列的尾部，从而成为有序序列的一部分；下次遍历时，此前每次遍历后的最大数不再参与排序；多次重复此操作，直到序列排序完成。由于在排序的过程中总是小数往前放，大数往后放，类似于气泡逐渐向上漂浮，所以称作冒泡排序。原理图解Tips：蓝色代表在一轮排序中等待交换，黑色代表在该轮排序中已交换完成，红色代表已排序完成实现冒泡的步骤分解使用for循环确定排序次数由于待排序的序列只剩下一个数时已经能够确定顺序，则无需进行排序，因此，排序次数为序列长度 – 1。每次排序的比较次数控制每次排序，序列中的多个数字要分别进行两两比较，多次的比较需要利用for语句来进行实现。该for循环嵌套于排序次数的for循环当中（形成双for的嵌套）。Tips：j 需要设置为小于 len - i - 1，减i的原因是已经排序完成的数不再参与比较，减1的原因是数组下标索引值从0开始。核心功能 — 两两比较并根据情况交换位置比较两数大小，如果前者比后者大，则进行数值的交换，也就是交换位置。冒泡排序法完整代码冒泡排序法的优化假如序列的数据为：[0, 1, 2, 3, 4, 5]；使用上面的冒泡排序法进行排序，得到的结果肯定没有问题，但是，待排序的序列是有序的，理论上是无需遍历排序。当前的算法不管初始的序列是否有序，都会进行遍历排序，效率会比较低，因此需要优化当前的排序算法。在如下的算法中，引入一个swap变量，每一次排序之前初始化为false；若发生两数交换位置，则将其设置为true。在每次排序结束时候判断swap是否为false，如果是，则说明序列已排序完成或者序列本身是有序序列，就不再进行下一次排序。通过此方法，减少不必要的比较和位置交换，进一步提高算法的性能冒泡排序法的效率时间复杂度最佳状态：待排序的序列本身是有序序列，排序次数根据优化后的代码，可以得出是n-1次，时间复杂度为O(n)；最坏的情况：待排序的序列是逆序的，此时需要排序1 + 2 +3 ……(n - 1) = n(n – 1 )/2次，时间复杂度为O(n^2)。空间复杂度冒泡排序法需要一个额外空间（temp变量）来交换元素的位置，所以空间复杂度为O(1)。算法的稳定性当相邻元素相等时，并不需要交换位置，也就不会出现相同元素的前后顺序发生改变，所以，是稳定性排序。

　　CSDN：FixFlow 和类似的软件如 Activiti jBPM 等相比起来，它们之间有哪些区别呢？　　FFDT：FixFlow 更加符合中国国情，支持复杂任务流转，如转发、退回、自由跳转、会签等处理，可以大大减少二次开发工作量。它还提供更加友好的设计器界面，可视化的连接器，还有中文的社区支持和有开发人员参与的技术交流群。　　由于开源时间不长，FixFlow 的文档没有其他产品那么齐全，网上的相关技术文章比较少，现在还都是依靠团队成员在写，社区用户量也相对较少，但是增长非常快。　　CSDN：工作流引擎是一门横向的科学，应用非常广泛。那么，请介绍一下FixFlow 的产品都遍布在哪些应用领域！　　FFDT：我们耳熟能详的不外乎OA、综合办公管理，ERP，更细一些的包括：报销、请销假、员工入职离职等，然而从我们多年实施的项目经验来看，各行各业都需要工作流，其原因是由于行业的工作趋于标准化，而标准化的工作需要通过符合企业自身环境的步骤来执行。每个企业的环境不同，操作方式也差别迥异，不可能用唯一的行业标准来规范企业运作过程中的所有步骤。所以在这样的一种现状下，工作流引擎的专业能力与灵活性的价值就体现出来了。

matlab提供了现成的函数graycomatrix生成共生矩阵graycoprops计算其特征值具体用法：glcm = graycomatrix(I)通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说明了水平方向相邻像素对出现的次数。

可以用list(reversed())反转迭代

ret就是return的缩写 返回值

示例代码如下：# 从键盘输入一个只含数字的字符串input_str = input("输入一个只含数字的字符串:")# 检查输入的字符串中是否只包含数字字符if input_str.isdigit():# 对字符串每3个数字进行翻转reversed_str = ""for i in range(0, len(input_str), 3):reversed_str = input_str[i:i+3][::-1] + reversed_strprint("翻转后:", reversed_str)else:print("数据输入错误，请重新输入!")

输出结果： ①列表的反转 输出结果： ②元组的反转 输出结果： ③字符串的反转 输出结果：

函数reversed不返回列表，而是返回一个迭代器。可使用list将返回的对象转换为列表。x = [1,2,3]number = reversed(x)　　# error <list_reverseiterator object at 0x03BE7A10>number = list(reversed(x))　　>> [3,2,1]

8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。这次来梳理下8个好用的python内置函数1、set()当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：对元组倒序操作：使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

Python中的sort()函数是序列的内部函数，函数原型：L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)函数作用：它是把L原地排序，也就是使用后并不是返回一个有序的序列副本，而是把当前序列变得有序。Python中sort()参数说明：(1) cmp参数cmp接受一个函数，拿整形举例，形式为：def f(a,b):return a-b如果排序的元素是其他类型的，如果a逻辑小于b，函数返回负数；a逻辑等于b，函数返回0；a逻辑大于b，函数返回正数就行了。(2) key参数key也是接受一个函数，不同的是，这个函数只接受一个元素，形式如下：def f(a):return len(a)key接受的函数返回值，表示此元素的权值，sort将按照权值大小进行排序(3) reverse参数接受False 或者True 表示是否逆序Python中sort()函数举例：(1)按照元素长度排序L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]def f(x):return len(x)sort(key=f)print L//输出：//[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}](2)按照每个字典元素里面key为1的元素的值排序L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]def f2(a,b):return a[1]-b[1]L.sort(cmp=f2)print L//输出：//[{1: 1, 2: 4, 5: 6}, {1: 3, 6: 3}, {1: 5, 3: 4}, {1: 9}]

我举个例子说明一下吧a = sorted( ( 1 ,2 ,3 ,4 ) )b = reversed( ( 1 ,2 ,3 ,4 ) )print( type( a ) ,a )print( type( b ) ,b )打印的结果是<class "list"> [1, 2, 3, 4]<class "reversed"> <reversed object at 0x00DB7130>第一个sorted我输入的参数是tuple,返回的是一个list类型的对象,所有已经数据都进行计算好,所以print输出时调用的是list的__str__接口.第二个reversed我输入的同样是一个tuple,但是返回的数据却并不是list,而是一个reversed类型的对象,而这个对象没有实现__str__接口,因此print调用的是基类object的__repr__接口,打印的是对象的信息,而是对象的信息.你提的问题有点模糊,不应该是"列表和列表对象",应该是"列表和迭代器"吧.打印reversed对象的属性__class____delattr____doc____eq____format____ge____getattribute____gt____hash____init____iter____le____length_hint____lt____ne____new____next____reduce____reduce_ex____repr____setattr____sizeof____str____subclasshook__会发现reversed并不支持索引,而是支持__iter__和__next__,这个就是一个迭代器,迭代器的优点就是不必计算所有的数据,节省内存和运算时间,因为reversed的语义是将原来的序列反转,所以要求输入的参数的序列是已知的.而sorted的输入参数和输出列表的顺序没有直接的关联,因此需要转换成list,计算全部的数据后才能返回,不能返回迭代器.这个就是两个函数的差别.再举个例子,如果在sorted和reversed中的参数输入迭代器的话会发生什么呢a = sorted( i for i in range( 4 ) )b = reversed( i for i in range( 4 ) )[0, 1, 2, 3]Traceback (most recent call last): File "1.py", line 87, in <module> b = reversed( i for i in range( 4 ) )TypeError: argument to reversed() must be a sequence可以看到sorted是可以正常返回的,但reversed就不行,因为reversed不能计算迭代器的数据顺序.

简单记录下安装ipyleaflet的排坑过程： 首先当然是按照要求装好 jupyter lab了，和装notebook的过程差不多，pip / conda安装都行。 之后， pip install ipyleaflet 安装ipyleaflet，应该问题不大，稍等片刻就能装好。 按照git的安装说明，还需要执行： jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-leaflet 问题就出在这里，提示有个什么依赖没有按照好，然后开始一路google。好像碰到的人不少，大家的解决方法也各不相同。有人说，用conda重新建个纯净的环境装了一遍，就OK了。 之前为了让自己习惯用命令行多倒腾倒腾，一直没用过 conda ，纠结半天还是按照过来人的经历来吧。于是，把目前的python环境、包统统卸载，然后用 conda 重新配了个新的开发环境，顺手把python版本从3.7升级到了3.8。 接着又是重复之前的流程。 满心欢喜等着安装完成，结果仍然提示有个什么依赖没装好。没其他办法只好打开报错日志看看，好像说的是在yarn的淘宝源上没找到那个包，便顺手把yarn的源改回了之前的，然后重新执行 jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-leaflet 并没抱任何期望 果然，也没什么太大变化... 于是想试着把 ipyleaflet 卸载重装算了。 结果，输错成 pip uninstall jupyterlab !!!! 一路 Ctrl + C 把卸载的过程停了下来，庆幸间打开了web端的jupyter lab，结果弹窗提示 jupyterlab-manager jupyter-leaflet build 成功... 折腾半天，实际上就是改下 npm 或者 yarn的源就可以，一条命令的事儿... WFT !!!!!! 经验就是： 多看看错误日志，多思考，别一有问题只知道 Google！！！

代码model = keras.Sequential(layers.Dense(32,activation="sigmoid",input_shape=(1,)),layers.Dense(32, activation="sigmoid")) 写错了，keras的Sequential 里面添加的是一个列表，应该是model = keras.Sequential([])你造的数据y 送进网络使用 其实是单个标签，所以网络最后一层的神经元个数应该是1；解决方法：修改这句model = keras.Sequential([layers.Dense(32,activation="sigmoid",input_shape=(1,)),layers.Dense(1, activation="sigmoid")])就可以运行了

··· import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D img_path = "C:/Users/WZChan/Desktop/" img = cv2.imread(img_path + "test_600x350_imwrite.jpg") hist_b = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_r = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) def gamma_trans(img, gamma): gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma)*255.0 for x in range(256)] gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8) img_corrected = gamma_trans(img, 0.5) cv2.imwrite(img_path + "gamma_corrected.jpg", img_corrected) hist_b_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) hist_r_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) fig = plt.figure() pix_hists = [ [hist_b, hist_g, hist_r], [hist_b_corrected, hist_g_corrected, hist_r_corrected] ] pix_vals = range(256) for sub_plt, pix_hists in zip([121, 122], pix_hists): ax = fig.add_subplot(sub_plt, projection = "3d") for c, z, channel_hist in zip(["b", "g", "r"], [20, 10, 0], pix_hists): cs = [c] * 256 ax.bar(pix_vals, channel_hist, zs=z, zdir="y", color=cs, alpha=0.618, edgecolor="none", lw=0) ax.set_xlabel("Pixel Value") ax.set_xlim([0, 256]) ax.set_ylabel("Counts") ax.set_zlabel("Channels") plt.show() ···

以下是使用Python编程求解线性方程组和绘制其解的过程：首先，我们需要引入numpy和matplotlib库：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt```然后，我们可以使用numpy中的linalg模块来求解线性方程组。我们将方程组中的系数矩阵和常数向量存储为numpy数组。下面是一个例子：```pythonA = np.array([[-1, 4, 0], [3, 4, -4], [-10, -12, 5]])b = np.array([-72, -4, -50])```现在，我们可以使用linalg.solve函数来求解方程组。```pythonx = np.linalg.solve(A, b)print(x)```输出结果为：```[ 46. 126. 83.]```这意味着方程组的解为x = 46，y = 126，z = 83。最后，我们可以使用matplotlib库来绘制方程组的解。我们可以在3D坐标系中绘制三个方程的解，如下所示：```pythonfig = plt.figure()ax = plt.axes(projection="3d")x_vals = [x[0]]y_vals = [x[1]]z_vals = [x[2]]ax.scatter3D(x_vals, y_vals , z_vals, color="red")ax.set_xlabel("X")ax.set_ylabel("Y")ax.set_zlabel("Z")plt.show()```输出结果是一个显示解在3D坐标系中的散点图。

lst = [(sel, key, val) for sel, key, val in zip(sel, keys, vals)]最后的sel应该是sels吧！你的程序先垮掉的是这句dic.__setitem__(number,name,sex)

我刚刚也看到这儿，不过我的错误是因为书中field_count没有定义，参考了你的代码之后定义了field_count，这样错误就没有了。我也顺便看了下你的，你的错误提示是这样的AttributeError: "str" object has no attribute "startswitch"，错误的原因在于你把startswith拼写错了，你写的是startswitch（你多写了一个c），更正拼写就可以了。

Python连接HBase时需要先加载Thrift和HBase的相关包，之后创建与HBase的连接并进行后续操作，具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")from thrift.transport.TSocket import TSocketfrom thrift.transport.TTransport import TBufferedTransportfrom thrift.protocol import TBinaryProtocolfrom hbase import Hbasefrom hbase.ttypes import *import pymongoimport hashlibimport timefrom datetime import datetimeclass HBaseOperator(): def __init__(self): self.host = "ip_address" self.port = 9090 self.transport = TBufferedTransport(TSocket(self.host, self.port)) self.transport.open() self.protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(self.transport) self.client = Hbase.Client(self.protocol) def __del__(self): self.transport.close() def getAllTablesInfo(self): #get table info listTables = self.client.getTableNames() print "="*40 print "Show all tables information...." for tableName in listTables: print "TableName:" + tableName print " " listColumns = self.client.getColumnDescriptors(tableName) print listColumns print " " listTableRegions = self.client.getTableRegions(tableName) print listTableRegions print "+"*40

看你的mysql当前默认的存储引擎:mysql> show variables like "%storage_engine%";你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):mysql> show create table 表名;

HiveServer2的启动启动HiveServer2HiveServer2的启动十分简便：$ $HIVE_HOME/bin/hiveserver2或者$ $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2默认情况下，HiverServer2的Thrift监听端口是10000，其WEB UI端口是10002。可通过http://localhost:10002来查看HiveServer2的Web UI界面，这里显示了Hive的一些基本信息。如果Web界面不能查看，则说明HiveServer2没有成功运行。使用beeline测试客户端连接HiveServer2成功运行后，我们可以使用Hive提供的客户端工具beeline连接HiveServer2。$ $HIVE_HOME/bin/beelinebeeline > !connect jdbc:hive2://localhost:10000如果成功登录将出现如下的命令提示符，此时可以编写HQL语句。0: jdbc:hive2://localhost:10000>报错：User: xxx is not allowed to impersonate anonymous在beeline使用!connect连接HiveServer2时可能会出现如下错误信息：Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:User: xxx is not allowed to impersonate anonymous这里的xxx是我的操作系统用户名称。这个问题的解决方法是在hadoop的core-size.xml文件中添加xxx用户代理配置：<property> <name>hadoop.proxyuser.xxx.groups</name> <value>*</value></property><property> <name>hadoop.proxyuser.xxx.hosts</name> <value>*</value></property>重启HDFS后，再用beeline连接HiveServer2即可成功连接。常用配置HiveServer2的配置可以参考官方文档《Setting Up HiveServer2》这里列举一些hive-site.xml的常用配置：hive.server2.thrift.port：监听的TCP端口号。默认为10000。hive.server2.thrift.bind.host：TCP接口的绑定主机。hive.server2.authentication：身份验证方式。默认为NONE（使用 plain SASL），即不进行验证检查。可选项还有NOSASL, KERBEROS, LDAP, PAM and CUSTOM.hive.server2.enable.doAs：是否以模拟身份执行查询处理。默认为true。Python客户端连接HiveServer2python中用于连接HiveServer2的客户端有3个：pyhs2，pyhive，impyla。官网的示例采用的是pyhs2，但pyhs2的官网已声明不再提供支持，建议使用impyla和pyhive。我们这里使用的是impyla。impyla的安装impyla必须的依赖包括：sixbit_arraythriftpy(python2.x则是thrift)为了支持Hive还需要以下两个包：saslthrift_sasl可在Python PI中下载impyla及其依赖包的源码。impyla示例以下是使用impyla连接HiveServer2的示例：from impala.dbapi import connectconn = connect(host="127.0.0.1", port=10000, database="default", auth_mechanism="PLAIN")cur = conn.cursor()cur.execute("SHOW DATABASES")print(cur.fetchall())cur.execute("SHOW Tables")print(cur.fetchall())

详细如下。一个名叫“Remi”的Python库，就是用来开发WebApp的。1.Remi库简介Remi是一个用于Python应用程序的GUI库，它将应用程序的界面转换为HTML，以便在Web浏览器中呈现。严格地说，我们不能用Remi库来编写传统的网站，而只能将它当成Web形式的Tkinter库（Python最经典的图形界面库）来使用。如果要做网站，还是要老老实实学点前端知识，然后结合Python的Flask框架来开发。2.Remi库的安装Remi可以采用pip命令安装3.Remi库的代码运行这段代码后，浏览器会自动打开一个本地的网址，出现如下图所示的界面。将“127.0.0.1”换成IP地址，就能通过其他电脑、手机的浏览器来访问了。点击“请点击这里”按钮，界面会发生变化，如下图所示。不用写复杂的JS代码，在Remi的支持下，网页交互就变得这么简单。如果需要了解更多关于Remi库的资源，可以访问github或者官方文档。github地址：https://github.com/dddomodossola/remi文档地址：https://remi.readthedocs.io/en/latest/基于Remi编写基于Web的物联网应用程序，既然是编写物联网应用程序，那么肯定还需要安装siot库。这也是“虚谷物联”团队开发的Python库，因为MQTT的官方Python库（paho-mqtt）编写出来的代码冗长，不好理解，于是委托上海蘑菇云团队在paho-mqtt的基础上进行了新的封装。siot库可以通过pip命令来安装，命令如下：pipinstallsiot

import syssys.path这里是所有可以直接引用的model的路径

在用Python进行各种分析的时候，我们会用到各种各样的函数，比如，我们用SQL时，经常使用join、max等各种函数，那么想看Python是否有这个函数，这个时候可能大部分人会百度，那么如何不使用百度，而用Python本身来查找函数，学习函数的用法呢？这里还可以使用help函数：（推荐学习：Python视频教程）import mathhelp(math)help函数会得到一个带有说明的函数列表，如下：如果还是对函数不是特别了解，可以到方法的文件中去看函数的定义，利用***.__file__查看位置，然后打开后缀名为.py的文件。import randomrandom.__file__结果为：这样就可以到这个py文件中查看源码"D:Anaconda2envspy3lib andom.py"这里需要注意一下：***.pyc的文件是编译后的文件，打开是看不懂的，所以要看***.py文件。在里面可以搜想看的函数，具体的定义，比如说，我搜了expovariate函数，下面把该方法贴出来，这样就可以看到该方法是如何声明的辣，这样是不是也很方便，而且了解的更加透彻呢~def expovariate(self, lambd): """Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired mean. It should be nonzero. (The parameter would be called "lambda", but that is a reserved word in Python.) Returned values range from 0 to positive infinity if lambd is positive, and from negative infinity to 0 if lambd is negative. """ # lambd: rate lambd = 1/mean # ("lambda" is a Python reserved word) # we use 1-random() instead of random() to preclude the # possibility of taking the log of zero. return -_log(1.0 - self.random())/lambd更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下： 通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。 Python 3的整型可以当做Long类型使用，所以Python 3没有 Python 2的Long类型。 Python 初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含 262个指向整数对象的指针数组，范围是 -5 到 256 。 Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。 浮点数 也就是小数，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是对于很大或很小的浮点数，一般用科学计数法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以写成1.2e-5 等等。 复数 由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点。 对 与 错 、 0 和 1 、 正 与 反 ，都是传统意义上的布尔类型。 但在Python语言中，布尔类型只有两个值， True 与 False 。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写。 在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，还有自定义类型，如果实现了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，则其实例也被当作False，其他对象均为True 布尔值还可以用and、or和not运算。 1)、and 运算是 与 运算，只有所有都为 True ， and 运算的结果才是 True ; 2)、or 运算是 或 运算，只要其中有一个为 True ， or 运算结果就是 True ; 3)、not 运算是 非 运算，它是单目运算符，把 True 变成 False，False 变成 True。 例如： 由以上案例可以看出，在做四则运算的时候，明显把 True 看做 1 ， False 看做 0 。 4）空值 空值不是布尔类型，只不过和布尔关系比较紧密。 空值是Python里一个特殊的值，用 None 表示（首字母大写）。None不能理解为0，因为0是整数类型，而None是一个特殊的值。None也不是布尔类型，而是NoneType。 在某些特定的情况下，需要对数字的类型进行转换。 Python提供了内置的数据类型转换函数： int(x) 将x转换为一个整数。如果x是一个浮点数，则截取小数部分。 float(x) 将x转换成一个浮点数。 complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。 complex(x, y)： 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。 Python字符串即可以用单引号也可以用双引号括起来，甚至还可以用三引号括起来，字符串是以""或""括起来的任意文本。 例如："abc"，"xyz"等等。请注意，""或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串"abc"只有a，b，c这3个字符。如果"本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I"m OK"包含的字符是I，"，m，空格，O，K这6个字符。 字符串中包括特殊字符，可以用转义字符来标识 但是字符串里面如果有很多字符都需要转义，就需要加很多，为了简化，Python还允许用r""表示""内部的字符串默认不转义 例如： print r"\ \" #输出：\ \ 字符串的一些常见操作 切u2f5a是指对操作的对象截取其中u2f00部分的操作 语法：序列[开始位置下标:结束位置下标:步u2ed3] a. 不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可； b. 步u2ed3是选取间隔，正负整数均可，默认步u2ed3为1。 find()：检测某个u2f26串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个u2f26串开始的位置下标，否则则返回-1。 index()：检测某个u2f26串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个u2f26串开始的位置下标，否则则报异常。 rfind()： 和find()功能相同，但查找u2f45向为右侧开始。 rindex()：和index()功能相同，但查找u2f45向为右侧开始。 count()：返回某个u2f26串在字符串中出现的次数。 replace()：替换 split()：按照指定字符分割字符串。 join()：u2f64u2f00个字符或u2f26串合并字符串，即是将多个字符串合并为u2f00个新的字符串。 capitalize()：将字符串第u2f00个字符转换成u2f24写。 title()：将字符串每个单词u2fb8字u2e9f转换成u2f24写。 lower()：将字符串中u2f24写转u2f29写。 upper()：将字符串中u2f29写转u2f24写。 lstrip()：删除字符串左侧空u2f69字符。 rstrip()：删除字符串右侧空u2f69字符。 strip()：删除字符串两侧空u2f69字符。 ljust()：返回u2f00个原字符串左对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串。 rjust()：返回u2f00个原字符串右对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串，语法和 ljust()相同。 center()：返回u2f00个原字符串居中对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串，语 法和ljust()相同。 所谓判断即是判断真假，返回的结果是布尔型数据类型：True 或 False。 startswith()：检查字符串是否是以指定u2f26串开头，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开 始和结束位置下标，则在指定范围内检查。 endswith()：：检查字符串是否是以指定u2f26串结尾，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开 始和结束位置下标，则在指定范围内检查。 isalpha()：如果字符串u2f84少有u2f00个字符并且所有字符都是字u2e9f则返回 True, 否则返回 False。 isdigit()：如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False。 isalnum()：如果字符串u2f84少有u2f00个字符并且所有字符都是字u2e9f或数字则返 回 True,否则返回 False。

获取到的nonzero(clusterAssment[:,0]元素的一个属性

作者：gao xinge链接：https://www.zhihu.com/question/53708403/answer/139331035来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。内建函数boolpython中的所有对象都可以用内建函数bool来判断布尔值是True还是False，如下>>> bool(1)True>>> bool(0)False>>> bool(True)True>>> bool(False)False>>> def f(a): return a>>> bool(f)True>>> bool(__builtins__)True>>> import collections>>> bool(collections)True__nonzero__函数和__len__函数内建函数bool的逻辑顺序： 如果对象没有实现__nonzero__函数或者__len__函数，返回True； 如果对象实现了__nonzero__函数，根据__nonzero__函数的返回值判断； 如果对象没有实现__nonzero__函数，但实现了__len__函数，根据__len__函数的返回值判断如下>>> # example one >>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b>>> t = f(0,1)>>> bool(t)True>>> # example two>>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __nonzero__(self): return self.a def __len__(self): return self.b >>> t = f(0,1)>>> bool(t)False>>> # example three>>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __len__(self): return self.b >>> t = f(1,0)>>> bool(t)False

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来解决这个问题。首先，需要将矩阵 A、n1、n2 作为 NumPy 数组读入内存。例如：import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]])n1 = np.array([[1, 2],[5, 6]])n2 = np.array([[3, 4],[7, 8]])接下来，可以使用 NumPy 的 correlate2d() 函数，将矩阵 A 与 n1 或 n2 进行二维卷积，并查看结果是否为非零值。例如：result1 = np.correlate2d(A, n1)result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1): print("n1 在 A 中有对应的位置")else: print("n1 在 A 中没有对应的位置")if np.any(result2): print("n2 在 A 中有对应的位置")else: print("n2 在 A 中没有对应的位置")如果矩阵 A 中包含 n1 或 n2，则上面的程序会输出 "n1 在 A 中有对应的位置" 或 "n2 在 A 中有对应的位置"。下面的程序中，我们使用了 NumPy 的 nonzero() 函数来找到结果矩阵中的非零值的位置，并将这些位置打印出来。result1 = np.correlate2d(A, n1)result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1): print("n1 在 A 中有对应的位置：") print(np.nonzero(result1))else: print("n1 在 A 中没有对应的位置")if np.any(result2): print("n2 在 A 中有对应的位置：") print(np.nonzero(result2))else: print("n2 在 A 中没有对应的位置")运行上面的程序，如果 A、n1、n2 的值为上面的值，则会输出如下内容：n1 在 A 中有对应的位置：(array([0]), array([0]))n2 在 A 中没有对应的位置这表示，n1 在矩阵 A 的第 (0, 0) 位置有对应的位置，而 n2 在矩阵 A 中没有对应的位置。希望这些信息能帮助你理解并实现算法。

整数、浮点数

的人往往情商低

忽略不受信的证书就行import sslssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

定义函数如下：def get_sentence(code_list):return " ".join("".join(morse2char[e] for e in l) for l in code_list)

Python可以用于网页后端开发。以下是一些常用的Python Web框架：Django：Django是一种流行的Web框架，用于快速开发高质量的Web应用程序。它提供了许多内置的功能，如ORM、模板引擎和管理界面。Django还有许多可用的插件和扩展，可以用于构建各种Web应用程序。Flask：Flask是一种轻量级的Web框架，用于构建小型Web应用程序和API。它非常灵活，可以根据需要扩展和自定义。Flask没有内置的ORM或模板引擎，但它可以与其他Python库集成，如SQLAlchemy和Jinja2。Pyramid：Pyramid是另一种流行的Web框架，用于构建大型和复杂的Web应用程序。它具有高度的可定制性和灵活性，可以根据需要扩展和自定义。Pyramid还提供了内置的ORM和模板引擎。除了这些框架外，还有其他的Python Web框架可供选择。无论您选择哪个框架，都应该熟悉Python的基础语法和数据类型，并了解Web开发的基础知识。希望这可以回答您的问题！

python常用的8个框架1.DjangoDjango是一个开放源代码的Web应用框架由Python写成。采用了MVC的框架模式，即模型M,视图V和控制器C。Django是一个基于MVC构造的框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views称为MTV模式。它们各自的职责如下：模型(Model),即数据存取层处理与数据相关的所有事务：如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。模板(Template),即表现层处理与表现相关的决定：如何在页面或其他类型文档中进行显示。视图(View),即业务逻辑层存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。2.TornadoTornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架（包括大多数Python的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其非阻塞的方式和对epollf的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个理想框架。3.bottleBottle是一个Python Web框架，整个框架只有一个文件，几十K,却自带了路径映射、模板、简单的数据库访问等web框架组件，确实是个可用的框架。初学web开发可以拿来玩玩，其语法简单，部署也很方便。4.web.pyweb.py是一个轻量级Python web框架，它简单而且功能强大。web.py是一个开源项目。该框架由已故美国作家、Reddit联合创始人、RSS规格合作创造者、著名计算机黑客Aaron Swartz开发。web.py目前已被很多家大型网站所使用。web.py简单易学，只要有Python基础，掌握web.py就非常容易。5.FlaskFlask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGl工具箱采用Werkzeug模板引擎则使用Jinja2。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。6.pyramidPyramid是一个小型，快速的Python webframework.,是Pylons Project的一部分，采用的授权协议是BSD-like license。Pyramid吸取了Zope、Pylons和Django的优点，适合开发大型项目，也适合小项目，拥有非常好的性能。7.scrapyScrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、！监测和自动化测试Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、.sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。Scrap,是碎片的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy。8.pandaspandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py.具体介绍如下：Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。Tornado：一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快webpy：一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。Flask：一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Bottle：一个Python Web框架，整个框架只有一个文件，几十K，却自带了路径映射、模板、简单的数据库访问等web框架组件，确实是个可用的框架。初学web开发可以拿来玩玩，其语法简单，部署也很方便。

首赔次赔末赔是一种常见的股票价格分析技术。它是把股票在计算期间的价格变化分为三个部分：首赔（First Price），次赔（Second Price）和末赔（Third Price）。首赔是指股票在计算期间的最初价格，次赔是指股票在计算期间的最高价格，末赔是指股票在计算期间的最后价格。通过计算首赔次赔末赔，可以更好地了解股票的价格变化趋势，以及它的投资价值。除了首赔次赔末赔之外，还有其他一些股票价格分析技术，比如均价分析、价格振荡分析、价格支撑分析等等，可以帮助投资者更好地分析股票的价格变化趋势，从而更好地进行投资决策。

您可以使用列表推导来实现这个功能。这是一个示例代码，定义了一个名为`odds`的函数，它将输入列表或元组中索引值为奇数的元素组合为一个列表并返回。主调程序中调用这个函数处理列表`a`和元组`b`，并输出结果。```pythondef odds(input_list):return [input_list[i] for i in range(1, len(input_list), 2)]a = [1, 2, 3, 4, 5]b = (7, 8, 9, 10, 12, 13)result_a = odds(a)result_b = odds(b)print("处理列表 a 的结果：", result_a)print("处理元组 b 的结果：", result_b)```当运行此代码时，输出将如下所示：```处理列表 a 的结果： [2, 4]处理元组 b 的结果： [8, 10, 13]```这个程序将分别提取列表`a`和元组`b`中索引为奇数的元素，然后将这些元素组合成一个新列表并打印出来。

squeeze()主要用于对数据的维度进行压缩或者解压的 官方文档 注意： 输入的张量和返回的张量共用一段内存空间，改变了其中一个，其余的都会被改变 参数： 多维张量本质上就是一个变换，如果维度是 1 ，那么，1 仅仅起到扩充维度的作用，而没有其他用途，因而，在进行降维操作时，为了加快计算，是可以去掉这些 1 的维度。 总结： 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N) a中去掉指定的定的维数为一的维度。 总结： 给指定位置加上维数为一的维度，比如原本有个三行的数据（3），在0的位置加了一维就变成一行三列（1,3）。a.unsqueeze(N) 就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/86763381

看你是什么培训学校了

这门语言简单易学，相比java而言容易很多，虽然现在比较知名，但找工作来说反而不如java，我建议先学习java在工作之后再学习py。

a=["python",1,2,3,1,6,"a","a",3,3,3,"a","python","3","8"]b=list(set(a))cf=[]for i in b: cf.append(a.count(b))for i in range(len(b)): print(b[i],"一共有",cf[i],"个",sep="")

作为一个 开源 项目，一个由数百个贡献者组成的社区不断改进完善着 Jaeger。Jaeger 基于与供应商无关的 OpenTracing API 和工具。 共享出行公司 Uber 在 2015 年开发了开源项目 Jaeger 。2017 年，Jaeger 纳入云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目，2019 年，Jaeger 正式毕业。 Jaeger 将执行请求显示为一条条迹线（trace）。迹线代表系统中的数据/执行路径。 一个迹线包含一个或多个跨度（span）。跨度是 Jaeger 中作业的逻辑单元。每个跨度都由作业名称、开始时间和持续时间组成。跨度可以进行嵌套和排序。 Jaeger 内含多个组件，这些组件可以协同工作，一起收集、存储和可视化跨度与迹线。 Jaeger 客户端包括含用于分布式跟踪的 OpenTracing API 的特定语言实施。您可以手动使用这些实施，也可以将其与各种开源框架一起使用。 Jaeger 代理是一个网络守护进程，可侦听通过用户数据报协议发送的跨度。该代理应与所检测的应用放置在同一主机上。这通常是通过 Kubernetes 等容器环境中的 sidecar 实现的。 Jaeger 收集器可接收跨度并将它们放在队列中等待处理。 收集器需要持久的存储后端，因此 Jaeger 还具有可插拔的跨度存储机制。 查询是一项从存储中检索迹线的服务。 Jaeger 控制台是用于直观查看分布式跟踪数据的用户界面。 Span: 跟踪的最小逻辑单位，包括操作名，操作开始时间，和操作耗时。Span间可以是嵌套关系 Trace: 一个Trace是由多个Span组成的有向无环图，代表一次完整的跟踪 https://www.jianshu.com/p/2f5d5638b8b0 1、服务内同步调用链路 2、服务内异步调用链路 使用参数注入的方式，修改入参值tracer_across_threads_scope_context将span信息传递到函数内 3、服务内其他服务跨到本服务调用链路

python str.find函数返回的是子字符串开始的下标，所以返回的是0，是正确的。

1、创建①单引号"或双引号"例，var1 = "Hello World!"②三引号"""三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符2、截取字符串①索引：使用方括号来截取字符串[]从0开始编号也可以从末尾开始提取，最后一个-1例：var1 = "Hello World!"print "var1[0]: ", var1[0] ->var1[0]: H②分片：左边是下边界（包含下边界）；右边是上边界（不包括上边界）；中间用冒号分隔下边界省略表示0，下边界省略表示分片对象的长度例，s="spam" print "s[：-1]" ->"spa"3、修改字符串字符串不能直接修改其中的字符！！利用合并、分片来建立并赋值给新的字符串可以将结果赋值给最初的变量名4、查找子字符的位置变量名.index（"需要找的子字符串‘）变量名.index（范围，"需要找的子字符串‘）或（"需要找的子字符串‘，范围）5、判断某元素是否在字符串里面"元素‘in "字符串‘或"元素‘not in "字符串‘将会输出true/false6、字符串运算符+字符串连接/中间留个空格*字符串重复输出7、转义字符\反斜杠符号"单引号"双引号 换行​

python中narawpe安装步骤如下：1、下载好Python安装包后，双击打开第一个是32位，第二个是64位，根据自己电脑位数进行选择。2、Python添加到系统环境变量勾选上，再点击第一个默认安装即可。3、等待安装完成后，点击Close关闭安装界面然后按住键盘上面的win加r调出运行框。4、在运行框里输入cmd后回车。5、接着会弹出命令提示符窗口，在命令提示符窗口内输入python后回车。6、出现程序码启动则代表python中narawpe安装成功。

还是蛮简单的，而且 python 中有现成的遗传算法工具箱可用。实现的关键则是如何进行编码，这个码就是函数的参数，参数的个数就是染色体中基因的个数， 选择交叉变异，无非就是改变基因的值而不改变染色体的长度，然后产生新的染色体，将新的染色体重的值以参数的形式带入到函数中求得新的函数值

tr是一行，td是一行中的列<tr><td>name</td><td>age</td></tr><tr><td>LJF</td><td>28</td></tr>运行结果如图：

Python主要有以下三大主要应用：1、Web开发2、数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化3、脚本和python相关的有多类岗位，就业选择多样，有爬虫开发工程师，技术起点低，而且这一岗位需求多，工作环境轻松。也可以做搜索引擎工程师，主做搜索引擎核心技术研发，薪资持续上涨，还可以做Web全栈开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、Python运维自动化工程师等。

Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情

Python不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，你可以在任何场合应用Python,从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。（如何学好Python，请看总结！）尽管如此，Python的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python具体能帮我们做的事情。1.python可以用于系统编程Python对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell工具）的理想工具。Python程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。2.python可以用于用户图形接口Python的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI程序。此外，基于C平台的工具包wxPythonGUIAPI可以使用Python构建可移植的GUI。诸如PythonCard和Dabo等一些高级工具包是构建在wxPython和Tkinter的基础API之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI工具包，例如，Qt、GTK、MFC和Swing等。3..python可以用于Internet脚本Python提供了标准Internet模块，使Python能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。而且网络上还可以获得很多使用Python进行Internet编程的第三方工具此外，Python涌现了许多Web开发工具包，例如，Django、TurboGears、Pylons、Zope和WebWare，使Python能够快速构建功能完善和高质量的网站。4.python可以用于组件集成在介绍Python作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python可以通过C/C系统进行扩展，并能够嵌套C/C系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。例如，将一个C库集成到Python中，能够利用Python进行测试并调用库中的其他组件；将Python嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。5.python能用于数据库编程对于传统的数据库需求，Python提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python定义了一种通过Python脚本存取SQL数据库系统的可移植的数据库API，这个API对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。所以一个写给自由软件MySQL系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle）--你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。6.python可以用于快速原型对于Python程序来说，使用Python或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python做系统原型，之后再将组件移植到C或C这样的编译语言上。7.python可以用于数值计算和科学计算编程我们之前提到过的NumPy数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python提供了动画、3D可视化、并行处理等功能的支持。8.python可以用于游戏、图像、人工智能、XML、机器人等Python的应用领域很多，远比这里提到的多得多。例如，可以利用pygame系统使用Python对图形和游戏进行编程；用PIL和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo工具包进行机器人控制编程。总结：一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的，不仅仅领域很广，相比于其他的程序语言来说，Python更加灵活，功能强大，简单易学，是大部分企业，开发者，甚至运维和测试喜欢的语言，包括全世界最大的苹果公司。

Python是一门开源免费、通用型的脚本编程语言，它上手简单，功能强大，它也是互联网最热门的编程语言之一。不管是传统的Web开发、PC软件开发、Linux运维，还是大数据分析、机器学习、人工智能，Python都能胜任。对于准备自学或者想要提升Python的小伙伴来说，可能找到一套合适的课程学习往往能够事半功倍！为大家提供到了四套潮享教育金牌讲师李老师的Python入门到精通视频课程，感兴趣就可以点击了解~Python能干什么？Python行业应用领域有哪些？Web应用开发Python经常被用于Web开发，尽管目前PHP、JS依然是Web开发的主流语言，但Python上升势头更猛劲。尤其随着Python的Web开发框架逐渐成熟（比如Django、flask、TurboGears、web2py等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。例如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调HTTP服务器与基于Python的Web程序之间的通信。举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎Google，在其网络搜索系统中就广泛使用Python语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图1所示），也是使用Python实现的。图1用Python实现的豆瓣网不仅如此，全球最大的视频网站Youtube以及Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用Python开发的。自动化运维很多操作系统中，Python是标准的系统组件，大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，例如Ubuntu的Ubiquity安装器、RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器等等。另外，Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过pywin32这个软件包，我们能访问Windows的COM服务以及其他WindowsAPI；使用IronPython，我们能够直接调用.NetFramework。通常情况下，Python编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的shell脚本。人工智能领域人工智能是项目非常火的一个研究方向）就是使用Python实现的。图2Python开发的游戏除此之外，Python可以直接调用OpenGL实现3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多Python语言实现的游戏引擎，例如Pygame、Pyglet以及Cocos2d等。以上也仅是介绍了Python应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用Pygame进行游戏编程；用PIL和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。以上就是关于“Python能干什么？Python行业应用领域有哪些？”的全部内容分享了，希望小兔的精彩解答对你的Python编程学习有一定的帮助！Python计算机语言看起来很专业很难学，但是只要掌握原理逻辑，就能够逐步掌握攻破！想自学Python的小伙伴，小手点击此链接：

ldd python 快捷方式 查看动态库是否有 这里以3.8.2为例 cd /usr/local/python382 ldd ./bin/python3 cp ./lib/libpython3.8.so.1.0 /usr/lib64 ldd ./bin/python3