Python 是门多才多艺的语言,既可以写后端,也可以做数据分析,既可以智能化运维,也可以搞渗透,既可以写爬虫,又可以做机器学习深度学习。然而,Python 的缺点也很明显,它的速度有点慢。
既然要学习 Python,那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的,我们能用它干啥?这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它,提升我们的效率。
Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营,数据科学,网络开发,以及网络安全问题中。
按照发布计划,Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
Python的官方默认实现为CPython,即C语言实现(主要指解释器的实现,其他实现见Other Interpreter Implementations)。CPython的源代码可以从官网pyhton.org或者 github.com/python/cpython 获取,目前最新的稳定版本为3.8.0,于2019.10.14发布。这里,从官网 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 下载源码压缩包,如下图所示,
如果对 Python 源码感兴趣,那“窥探”其实现的最佳方式就是调教它,不,调试它。
MacOS 可以直接解压 zip 文件,但 rar 文件却需要下载软件,于是我用了解优,过了段时间提示我需要付费才能用。
本篇文章,我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片(M1 和 M2 CPU)的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。
揭秘Crashpad系统如何帮助Dropbox这样复杂的桌面程序捕获并报告崩溃,且兼容Python的多种语言。
尽管依赖问题非常棘手,但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理,避免成为一个调包侠。
OpenJDK原是Sun MicroSystems公司(下面简称Sun公司)为Java平台构建的Java开发环境,于2009年4月15日由Sun公司正式发布。后来Oracle公司在2010年收购Sun公司,接管了这项工作。
人工智能最火的语言,自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
Pyston团队宣布加入Anaconda 近日,Pyston团队宣布加入Anaconda,继续对他们的优化Python解释器进行开源开发。Kevin Modzelewski和?Marius Wacht
BeeWare项目在去年2月的时候,实现了Python应用程序可以在Android设备上运行。他们就定了更高的目标:是开发者可以用Python写应用程序,包括在IOS、Android、Windows、macOS、Linux、浏览器和tvOS上都很好的运行。
Python 是一门上层语言,创建者通过有意设计来隐藏背后复杂的细节 (builtins)。在解决项目问题时,很多问题也许能通过搜索引擎找到答案,但 Python 是一门迭代速度非常快的语言,搜索引擎与专业书难以获得实效性好且准确的答案,因此多了解其架构与核心原理,可以更好地理解Python语言的使用方式、提高编程技能和调试能力。
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
整理 | Carol 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 很多人认为 ,C 语言是一门“古董”语言。也有不少人认为,它没有 Python 简洁,没有 Java 安全,甚至有可能要退出历史舞台。而事实上,时至今日,C 语言凭借其在不同编译环境的稳定性、可移植性、快速的运行速度,仍在多个领域发挥着重要作用。 首先,Unix 就是用 C 语言编写的。虽然最初 Unix 采用的是汇编语言,但是 Unix 早在 1973 年就用 C 语言进行重写,这使得 Unix 在不同的机器上更具可移植性,并有助于其变
Rye 是Flask的作者Armin Ronacher最近推出的一个实验性质的Python包管理系统,目的是解决Python包管理目前面临的工具链碎片化的问题。
【新智元导读】Python官网静悄悄地发布了一条大消息:正式发布 Python 3.7.0!同时发布的还有Python 3.6.6稳定版。官网刚刚更新了可下载文档,还在用Python 2.7和Python3.5的你,赶紧用起来!
大家只需要修改your_code_here文件夹下面的RedisUtil.py就能完成本项目。
目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的,Python的版本号分为三段,形如A.B.C。其中A表示大版本号,一般当整体重写,或出现不向后兼容的改变时,增加A;B表示功能更新,出现新功能时增加B;C表示小的改动(例如:修复了某个Bug),只要有修改就增加C。如果对Python的历史感兴趣,可以阅读名为《Python简史》的网络文章。
目前官网只有 3.8 的下载包,3.9 需要自己编译 Cpython,可以参考我之前的文章里面有编译部分的内容,教你阅读 Cpython 的源码(一)
首先 Python 是一种面向对象的解释型程序语言,运行 Python 程序时是将 *.py 编译为独有的二进制编码 pyc 文件,然后对 pyc 中的指令进行解释执行,但是对 pyc 文件进行反编译也是比较简单的,可直接反编译为源码。
最近这段时间主要在不同平台测试模块的稳定性,目前播放这一块没发现问题,由于条件限制,除了FreeBSD平台没测试过,Windows 7,Debian 7.x和macOS Sierra都测试过了,由于Nginx官方对Windows支持不太好,没用Windows平台最强大的IOCP接口(使用的select),所以导致Windows平台上运行效率不太高,表现在推流等待时间长,3s+,首屏时间很长,4s+,select本身原因限制客户端个数,默认是1024。推流等待时间和首屏时间最短的是macOS Sierra,本机上测试时基本上是秒推秒开。昨晚专门注意了一下,在macOS Sierra下编译时,SO_REUSEPORT和TCP_FASTOPEN两项都支持,前者让Nginx的每个子进程都可以listen,都有一个专门的accept队列,解决了惊群效应;后者则是在发起SYN时就已经携带实际数据,而不是握手完毕后再传输实际数据。秒推秒开可能跟这两个选项有关。但是macOS Sierra并不支持将某个进程绑定到某个CPU上,所以可能进程上下文切换会有开销,系统负载较大时可能效率不如Linux。由于macOS Sierra是公司的电脑,所以未做压力测试。我的笔记本装的是Debian 7.x,因为内核版本较低,所以macOS Sierra上支持的两个选项都不支持。测试时推流等待时间和首屏时间都介于Windows 7和macOS Sierra之间,在服务器上测试时(系统CentOS 6.4,支持SO_REUSEPORT但是不支持TCP_FASTOPEN)跟macOS Sierra上差不多,但是考虑到服务器的CPU性能强大得多,所以负载不高情况下,macOS Sierra的表现是最好的。由于macOS Sierra是从Mac OS X更新来的,而Mac OS X的底层最初是在FreeBSD基础上开发的,所以推测在FreeBSD上的表现应该也不错。
本篇文章接上一篇,继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
C/C++ 工程提供 Python 接口,有利于融合进 Python 的生态。现在 Python 在应用层,有其得天独厚的优势。尤其因为人工智能和大数据的推波助澜, Python 现在以及未来,将长期是最流行的语言之一。
来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟甚至比 C 的速度还快,现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来,Python 一直是最热门的编程语言之一,它在数据科学和机器学习领域占主导地位,甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目,几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而,尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用,但和 C 或 C++ 等低级语言相比,它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状,C
本篇文章接上一篇[1],继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
原文有删改:https://docs.python.org/3.9/whatsnew/3.9.html
机器之心报道 机器之心编辑部 甚至比 C 的速度还快,现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来,Python 一直是最热门的编程语言之一,它在数据科学和机器学习领域占主导地位,甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目,几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而,尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用,但和 C 或 C++ 等低级语言相比,它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状,Codon 是一种
相信很多web前端开发的小伙伴和我一样,在想到要开发桌面端应用的时候会第一时间想到用Electron来开发。它可以让我们使用熟悉的HTML+JS+CSS来开发桌面应用。只需要一套代码,你的应用就可以轻松的运行在Windows,macOS,Linux三大操作系统上。
https://docs.python.org/3.9/whatsnew/changelog.html#changelog
近日,潜在某个技术交流群的我发现即将毕业的小伙伴在焦虑实习、校招,刚好本周 GitHub 热榜有个远程工作项目。不妨大家换个思路,“走”出去也许有更多的机会。当然,除了全球的远程工作集,本周远程工作特推也收录了 greatghoul 及其他小伙伴整理的超详细远程工作事项以及相关工作方向推荐。
在如今多样化的网络计算环境下,开发者们面临着将应用程序运行于不同操作系统和硬件平台上的挑战。本文旨在分享一些关键技巧和实际操作步骤,帮助您更好地理解并实现Python中的跨平台兼容性,使您编写出具有广泛适应性、可移植性强以及稳定高效的代码。
Nut 是Tinfoil用于USB连接和网络连接至服务器的应用程序,Windows可以直接下载exe程序,但是对于Mac或Linux,需要对源码编译,虽然官方给出了步骤和教程,但是过程中充满了“艰辛”,这里坐下相关记录和踩坑手册。
Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
想要实现跨平台编译且可运行的程序,那么我们就需要静态链接,这样生成程序才不会因为动态链接库的原因运行失败。
本周我们精选出社区问答进行整理汇总,各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏(点击主菜单中”定制服务“后可见)上寻求解决方案,希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
NoseyParker是一款功能强大的命令行工具,该工具可以帮助广大研究人员在文本数据中寻找敏感信息,可以用于网络安全攻防两端的安全测试过程中。
这是一款快速的CVE-2019-0708漏洞扫描工具。目前,公共互联网上大约有900,000台机器容易受到这种漏洞的影响,这还是一个命令行工具。您可以下载源代码并自行编译,也可以从上面的链接下载一个用于Windows或macOS的预编译二进制文件。
作者 | Motiejus Jakštys 译者 | 平川 策划 | 罗燕珊 本文最初发布于 Motiejus Jakštys 的个人博客。 免责声明:我在 Uber 工作,我的一部分职责是将 zig cc 引入公司。但这篇文章是我的观点,与 Uber 无关。 我日前在 Zig 的一场交流会上作了题为“Uber 引入 Zig”的 演讲。本文从技术和社交两方面简单介绍了“Uber 是如何使用 Zig 的”,而主要的篇幅是介绍“我把 Zig 带到 Uber 的经验”。 本文要点: Uber 使用
当开发者谈论开源时,通常会想到 GitHub,它不仅仅是一个代码托管平台,更是一个汇聚了全球开发者的社交中心。过去,开发者发布一款软件后,都是在自己的小圈子里默默努力和交流,现在通过 GitHub 平台可以方便地与全球的开发者分享、交流和协作。贡献者在这里展示自己的才华,追随者在这里寻找强者的脚印,等待着被世人认可的时刻。
上周 Python 官方发布了 Python-3.11.2 版本。经过了我差不多一周的测试,就我的模型来看其综合性能比 Python-3.10.8 版本提升 24%(好在这个程序还不能自动交易,不然就可以更快的亏钱了)。
pwntools是一个 CTF 框架和漏洞利用开发库,用 Python 开发,由 rapid 设计,旨在让使用者简单快速的编写 exploit。
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