无论你是正在使用 Python 进行快速开发，还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ，或者是在优化现有的 Python 代码，以下这些 Python 项目都是应该使用的。
链接：https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处？ 如果你需要更快的 Python 应用程序，最简单的实现的方法就是通过 PyPy ，Python 运行时与实时（JIT）编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比，使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是，PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
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译者注：无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI，亦或者对Python代码进行优化，本文列举的6个库，都有可能会帮到你。
来自：开源中国 协作翻译 链接： https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文：6 essential libraries for every Python developer 原文链接：https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
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。
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
Enjarify 是一个将Dalvik字节码转化为等价的Java字节码，然后可以用一系列的Java分析工具去分析Android应用。之前我们一直使用Dex2jar来完成这个工作，不过Dex2jar已经算是一个非常老的工具咯。Dex2jar在绝大部分情况下都挺不错的，但是如果碰到了些模糊的特性或者特殊案例就会出错或者默默地吐出一些错误的结果。相比之下，Enjarify在设计的时候就考虑到了尽可能多的情况，特别是对于那些Dex2jar不起作用的情况下。另外，Enjarify能够有效地处理Unicode编码的类名、常量，隐式类型转换、正常处理流程中的移除处理啊等等。
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
操作系统位于计算机硬件与应用软件之间是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序。操作系统的功能为：控制硬件、把对硬件复杂的操作封装成优美简单的接口（文件），给用户或者应用程序去使用。我们以后开发的都是应用程序，应用程序无法直接操作硬件，但凡要操作硬件，都是调用操作系统的接口。
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。
哈喽，大家好！相信有很多在传统软件行业的小伙伴，日常接触JS、Java、C#这类语言多一些，很少用到Python。但是Python确实很香（例如：AI、数学、绘图等），早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说，只有系统、全面地科普一下Python基础知识，才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记，分享给大家。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本：PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7，即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍，此次更新的亮点有两个： ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持； ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性，可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy：一种基于 Py
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
WSL(Ubuntu)将Ubuntu和Win10无缝连接起来，让开发人员可以不使用虚拟机，就轻松地在同一个系统中使用win10和Ubuntu，你可以用它代替Cywin32和babun.
Python因其强大、灵活且易于使用等特性，而赢得了声誉。这些优点使其在各种各样的应用程序、工作流程和领域中得到了广泛应用。但是就语言的设计，也就是它天然的解释能力还有它的运行时的动态性而言，Python总是比C或C ++这样的机器本地语言慢一个数量级。
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛，比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解，得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多，难以快速的求解出答案，所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本，使
由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算的机器语言 机器语言属于低级语言
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说，目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。
python学习博客： http://www.cnblogs.com/haiyan123/p/8387770.html#lable1 http://www.cnblogs.com/alex3714 http://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/7278389.html https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。
1.编程语言： 机器代码-》微码变成-》高级语言 编译器[解释器]：把人类能够理解的，转换成机器能够理解的 编译器：必须转换成二进制代码才能运行 解释器：边解释[执行]，边运行 python非常接近于人类的思维方式 python也可以理解为脚本语言，但是比脚本语言的更强悍 也适合开发大型程序，也是一种完备的语言 python用来实现自动化运维：大材小用 python有很多框架：web,Django等 python缺陷： 第一次执行比较慢{首次编译成字节码bytecode}，第二次比较快 执行效率比c,C++低，但是开发效率高 pvm：python虚拟机 2.python执行过程： PVM:整个过程需要借助于 source code----->complier------>bytecode----->interpreter--->processor .py格式 .pyc格式 openstack是用python开发的 3.Python的实现 CPython:原始，标准的实现方式 Jython：用于Java语言集成的实现 IronPYthon:用于与.NET框架集成的实现 PyPy:python实现的python解释器 4.Python性能优化工具： Psyco:Python语言的一个扩展模块，可以及时对程序代码进行专业的算法优化 可以在一定程度上提高程序的执行速度，尤其是在程序中有大量的循环操作时 目前开发已经停止，由PyPy接替 PyPY:是python实现的python解释器：PyPY的图标特别有意思，一条蟒蛇自己咬着自己的尾巴 python语言的动态编译器，是Psyco的后继项目 可以运行在linux，32,64，MacOSX，windows-32中 Shed Skin: python编译器，能够将python代码转换成优化的C++代码 Python使用方式： 1.交互式python：输入命令python即可，只能一次执行 2.python文件：将编写的程序保存至(.py)中方便多次运行， python的此类包含了一系列预编写好的语句的程序文件称作“模块” 能够直接运行的模块文件通常称作脚本(即程序的顶层文件) 例如vim, //每一个文件都叫做一个模块都可以被调用， //顶层文件--作为整个程序的执行入口 3.或者使用IDE：集成开发环境 python实现子模块中自我测试，而不是在顶层文件中调用实现测试 第一个python程序 a.py #!/usr/bin/python //shebang，即执行脚本时通知内容要启动的解释器 import platform //通过import导入一个python模块platform print platform.uname() //打印platform模块的uname方法的执行结果 chmod +x a.py ./a.py python v2和v3之间的兼容性特别差 python v2流行度高 Python程序可以分解成模块、语句、表达式 和对象 程序由模块构成 模块包含语句 语句包含表达式 表达式建立并处理对象 表达式是“某事”，而语句是“做某事(即指令)"; 例如，“3+4”是某事，“print 3+4”则是做某事 语句的特性：它们改变了事物，例如，赋值语句改变了变量，print语句改变了屏幕输出等： 5.python对象 Python中一切皆对象，变量也是一个对象 面向过程： 以指令为中心，由指令处理数据 如何组织代码解决问题 面向过程：{更是和解决复杂问题} 以数据为中心，所有的处理代码都围绕数据展开 如何设计数据
对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
关于pypy这个东西，搞python有段时间的人应该都知道，我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看：
大家常说 Python 执行速度慢，今天给大家推荐一篇关于 PyPy 解释器，它能有效提升代码运行速度。
WSL用了一年，感觉还不错。尤其是在我的机器上pypy3.5版本的SHA512 pbkdf计算性能竟然超越了原生Linux和Windows。成为Python运行效率最高的平台，实在是匪夷所思的事情。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991年。
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
答：Python是一门解释器语言，代码想运行，必须通过解释器执行，Python存在多种解释器，分别基于不同语言开发，每个解释器有不同的特点，但都能正常运行Python代码。
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
PyPy是用Python实现的Python解释器，集成了一种即时 (JIT) 编译器。这与能够以革命性的方式改变 Java 性能的知名技术 HotSpot 属于同一种技术的不同形式。
Sccache[1] 是由 mozilla 团队发起的类 ccache[2] 项目，支持 C/CPP, Rust, nvcc 等语言，并将缓存存储在本地或者云存储后端。在 v0.3.3 版本中，Sccache 加入了原生的 Github Action Cache Service 支持；在后续的 v0.4.0-pre.6[3] 版本中，社区对该功能进行了持续的改进，目前已经初步具备了在生产 CI 中应用的能力。
本文关键字：DSL框架和自动化生成工具,pypy as dsl framework and jit framework
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
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俗话说:“工欲善其事，必先利其器”，对于初学者来说，想要学好Python，除了需要付出努力外，还需要一个顺手的兵器。一个好的IDE会帮助你方便地编写Python程序，使你的编程更加舒适。那么，对于刚入
本文关键字：在tinycolinux上编译pypy和hippyvm,pypy上的php,hippyvm on rpython, hippyvm vs phalanger
python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
前言 windows10 的环境，python3.8环境，使用celery 5.x 的版本，发现任务接收了，但是一直没执行，无返回结果。 早期的celery 3.x版本是可以支持windows 平台的，但是跟python3.8 不兼容了。 环境描述 以下是celery 官方文档上对版本的要求 Celery 5.2 版运行于 Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩ PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩ Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一个版本， Celery 5.x 需要
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，Python官方网站 。
Python是一种高级、通用、直译的编程语言，非常受欢迎，被用于各种领域的开发和科学研究。Python解释器是执行Python代码的核心组件，可以根据不同的需求和场景选择合适的解释器。本文将介绍几种常见的Python解释器及其特点，并提供代码示例来演示其用法。
在这篇文章中，我将讨论一个工具，用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此找到代码中的不妥之处，然后处理它们。 接下来我们将看看如何跟踪Pyt
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