今天就说说Python的安装和它的开发环境,我安装的是Python3.5.2,也有很多人用的Python2.7,这两个版本有些地方都变了,但是差异可以学了Python3.5后去了解一下2.7的就差不多了 Python的安装 首先,我们先来安装Python3.5,这是它的下载地址,根据电脑的位数不同选择下载https://www.python.org/downloads/release/python-352/ 安装过程很简单,因为我已经安装过了,就不能做演示了,不会的话找度娘。 安装完成后我们就能找到它的ID
大部分第三方库都是在国外网站,如果直接使用pip install 包名,下载速度会很慢,这对一些大型包是很致命的,如果下载中断则需要重头再来。
于是产品经理收到了更多来自领导的需求,也就给我安排了更多的需求。但我毕竟能力有限,每天只能写那么几行代码,因此只能每天加班苦不堪言,整个人处于超负荷状态,感受到了 压力 。
在生物信息分析过程中常常会遇到各种错误,包括软件错误,文件错误,系统错误等,这些错误需要处理,否则分析无法进行,或者得到错误的信息。
本文介绍了Java核心库和Heap Dump的分析方法,包括使用MAT、HeapAnalyzer、VisualVM、JMC等工具进行分析和处理。
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
大约还有二十天假期时间,这二十天我准备跟进一个Flask入门系列,大致会分为10-12篇文章。虽然我以后不想做开发,但是Web开发热度还是挺高的,所以就用了一段时间学习了一下,下学期也会有与Web有关的课程,如果对Flask感兴趣的话,可以持续跟进,希望这个系列可以帮到伙伴们。
热启动:假入用户已经打开某个小程序,然后在一定时间内再次打开小程序,这个时候,就不需要重新启动了,只需要把后台小程序切换到前台来使用,这个过程就叫做热启动。
1.软件下载,蓝奏云 Navicat Premium v15.0.9 x64
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda。
大家都知道在性能方面,Linux系统是远远优于Windows系统的,所以我们整个分布式爬虫的部署也是在Linux的子系统centos上,所以大家都要有一定的Linux基础。
在我开发项目的过程中,后台将我需要的地图数据传过来,我这边是以json的形式接收,但是后台传过来的时候,只是将数据的byte数组直接扔给我,我这边解析出来,发现是一个string类型,我这边需要将这个数据封装成NSData,并写入到项目沙盒的Document文件夹下,后面再解析这个文件来把地图加载出来。 为此,我试了很多种方法将收到的string转为data,尝试了各种格式的互转。这个二进制流的处理还是没有得到解决,后来参考安卓的实现方法,在网上找到了一个base64的编码解码文件,将其导入项目,再解码,
前两天有小伙伴发了篇文章给我,让我验证一下靠不靠谱,标题写着《如何在 i5 上实现 20 倍的 Python 运行速度?》,我看了不以为然,八成又是个标题党。看了看发现是篇译文,歪果仁原文标题是 Ho
【导读】你可能在你的机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然,在进行实验的时候,一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏,因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标
Dlib是较流行的人脸识别的开源库,使用c++编写,里面包含了许多的机器学习算法,在python中也可以使用。Dlib保持着很好的更新节奏,文档也写得相当清晰,涉及到的资源都有标明在哪里下载,是一个优秀的人脸识别开源库。 在使用pip直接安装dlib时候大都会报各种各样的错误 Python的安装看这里: Linux环境安装Python3——以Centos7为例 笔者现在使用的环境为CentOS7.6、Python3.6.8 首先我们先使用pip安装下面几个库
因为换了一个公司,发现在这里有太多东西学了,而且技术大牛特别多,仿佛从原始时代进入了工业时代,所以一直在埋头学习,就好久没有更新文章了。
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境。最早发布于 2009 年 5 月,由 Ryan Dahl 开发。它使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 模型,让 JavaScript 运行在服务端的开发平台,能让 JavaScript 成为 PHP、Python、Perl、Ruby 等服务端语言的脚本语言。
Jenkins 就是常说的 CI 平台(持续集成)。持续集成(CI)是一种实践,可以让团队在持续的基础上收到反馈并进行改进,不必等到开发周期后期才寻找和修复缺陷。
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临渊羡鱼,不如退而结网。我们步步为营,从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦!
软件开发工作充满了挑战性。人无完人,对于程序员来说,写出有 bug 的代码是在所难免的。有些人很淡定,也有一些人会感到生气、沮丧、不安或气馁。在修复 bug 的过程中我们都经历了什么?这个值得我们一探究竟。
我个人习惯将Python安装在 /usr 目录下,我们首先将Python压缩包移动至指定文件夹,我们需要使用mv命令来移动
greenlet.h:8:20: 致命错误: Python.h:没有那个文件或目录
由于去年WebRTC-client已经初现成果,因此从开年复工起,我们就开始着力于WebRTC安卓版本的编译。编译WebRTC Android使用的是python2.7.x,出现错误提示如下:“UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xe6 in position 11: ordinal not in range”
pythonic之路(二) 十、多用生成器和生成器表达式 至于什么是生成器,可参看我的另一篇文章迭代对象、迭代器、生成器浅析 如果需要迭代处理的序列包含了无限的元素,比如串口读回来的数据流、某网站发帖信息流等,生成器是最好选择,否则用list类容器的话数据会占用完内存,除非不断地把旧值pop掉,但这样做显然没有生成器那么简洁清晰。 如果需要从一个很大的序列每次提取一个值来做非常复杂的运算,那么用list类容器一次性把数据全读入内存显然会降低运算效率,这时最好用生成器。 故,生成器是你python路上的挚
数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库!
模块(Module)是我们用来组织 Python 代码的基本单位。很多功能强大的复杂站点,都由成百上千个独立模块共同组成。
pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
Requests是用python语言编写,基于urllib,采用Apache2 Licensed 开源协议的HTTP库。
现在python3是趋势,很多公司已经逐渐使用python3,但是对于爬虫来说,我们现在仍需用2.7,所以现在我们安装Python2.7.9版本
调度器:相当于一台电脑的CPU,主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器:包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址,防止重复抓取URL和循环抓取URL,实现URL管理器主要用三种方式,通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器:通过传入一个URL地址来下载网页,将网页转换成一个字符串,网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie,requests(第三方包) 网页解析器:将一个网页字符串进行解析,可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息,也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观,将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息,当文档比较复杂的时候,该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序:就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
DirectX修复工具V4.1版现已正式发布,欢迎下载。传送门:标准版、增强版、在线修复版
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
所谓的超集 其实就是最终将你写的TypeScript编译成javascript去执行,因为浏览器上能跑的脚本语言是javascript,这个本质要搞清楚
一、认识爬虫 1.1、什么是爬虫? 爬虫:一段自动抓取互联网信息的程序,从互联网上抓取对于我们有价值的信息。 1.2、Python爬虫架构 调度器:相当于一台电脑的CPU,主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器:包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址,防止重复抓取URL和循环抓取URL,实现URL管理器主要用三种方式,通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器:通过传入一个URL地址来下载网页,将网页转换成一个字符串,网页下载器有urllib2(Python官方基础模块)包括需要登录、代理、和cookie,requests(第三方包) 网页解析器:将一个网页字符串进行解析,可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息,也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式(直观,将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息,当文档比较复杂的时候,该方法提取数据的时候就会非常的困难)、html.parser(Python自带的)、beautifulsoup(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序:就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
在一个阳光明媚的清晨,我打开窗户呼吸了一口新鲜空气。阳光灿烂,岁月静好,又是一个约女朋友出去爬山吃饭看电影的好日子。
调试是开发App的必备技能,毕竟任何一个比较复杂的App都不可能一次编码成功,如果App的预期与自己期望的不同,或由于某些原因异常中断,就需要查中断的原因,这些都需要调试程序。
最近,朋友圈时不时会流行起某个测试类小游戏,比如你的性格图谱啦,你是三体中的哪个角色啦,你有什么超能力啦……昨天晚上在某个群里,又被一个测测你是什么书的小游戏刷屏了。 讲真,这个游戏还真不赖,制作得很
事故背景:前几天因项目需要,在服务器上搭建python-mysql模块,结果没安装好,于是乎想卸载重装,遂在网上查询卸载python的方法,结果一不小心直接把系统的python删了个干净……….
昨天有腾讯云备案核查电话告诉我域名tooladdr的页面底部展示的备案号有问题需要改好,我当时没多想就说tooladdr这个域名不准备续费和使用了,于是电话就表示给我取消接入。
Python还比较年轻,这几个小软件很小,但找齐不那么容易,官网上可能由于对方有部分库遗失下载不下来,各处收集,全部收齐上传在此,且在命名时已按照逐一安装的顺序编好了号,需要的下载下来按序号安装!
事故背景:前几天因项目需要,在服务器上搭建python-mysql模块,结果没安装好,于是乎想卸载重装,遂在网上查询卸载python的办法,结果一不小心直接把系统的python删了个干净……….
通过python使用pyqt编写了一个界面程序,并使用pyinstaller将其打包成exe文件
该博客主要记录了TensorFlow Object Detection API的安装流程。默认读者已经安装好了TensorFlow
示例基于Centos7安装Hue,安装前需要安装大量的软件和包,因为python和c必须的依赖包
和SQL注入等攻击方式一样,文件包含漏洞也是一种“注入型漏洞”,其本质就是输入一段用户能够控制的脚本或者代码,并让服务器端执行。
上节,我们尝试制作了一个登陆页面前端,有的小伙伴反馈说有点跟不上前端开发这块,这是正常的,而且公众号又不是什么直播课程,是没有跟不跟的上之说,哪怕一周敲出来一节课的内容也无所谓。不过的确前端开发对我们测试来说一直是一块黑洞,很少有人掌握这里的技术,或者说我们做出来的东西有点丑,不过这正常,如果好看的话,基本都去做前端开发了。
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