过去一个月里,我们对近1000个Python 学习项目进行了排名,并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程,希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
【导读】过去一个月里,我们对近1000个Python 学习项目进行了排名,并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程,希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
作者 | 空木 来源 | CSDN社区 Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。 包括: 一个强大的N维数
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软
原文地址:https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
周末时看到这篇不错的文章,其中介绍了诸多python第三方库和工具,与大家分享下,也算是门可罗雀的本号第一次转载文章。后续看到精彩的文章也会继续分享。
曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python。这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的。其实如果仔细留意微博,你会发现很多这方面的分享
本文介绍了如何从零开始学习人工智能,并使用Python实现一个决策树。首先,作者介绍了决策树的基本概念和算法,然后详细讲解了如何利用Python实现决策树。最后,作者展示了一个朴素的决策树实例,并介绍了后续可以进行的改进和拓展。
Ansible中的单元测试是确保角色按预期运行的关键。通过允许您指定针对不同环境测试角色的方案,Molecule使此过程更容易。使用Ansible,Molecule将角色卸载到配置器,该配置器在配置的环境中部署角色并调用验证器(例如Testinfra)来检查配置偏差。这可确保您的角色在该特定方案中对环境进行了所有预期的更改。
最近Python又火了一把,一是我大山东省小学六年级的教材中加入了Python的内容;二是从2018年起,Python也将成为浙江高考的内容之一;三是计算机二级考试加入了Python科目。 早先常常看到新闻,国外4-5岁的小孩开发APP,给MM开发游戏之类的。可以看到,国外对小孩编程的教育还是比较早的,通常也会使用python来编程,因为它简洁易用。亚马逊上早早的就有了Python for kids和Python Bytes: An ABC Introduction to Programming for T
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用。
遇到错误:configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH
在考试期间,除了您就坐位置的台式机之外,还将使用多个虚拟系统。您不具有台式机系统的 root 访问权,但具有对虚拟系统的完整 root 访问权。
《docker-compose真香》详细讲述docker-compose容器编排工具的用法,实际上容器编排yml文件在进化到版本3的时候,docker-compose更像是被定义为 适用于开发、测试环境的容器编排工具。
官方参考地址:https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
今天,将介绍一个开源数据可靠性工具,它很可能是市场上最简单的解决方案,任何数据团队都可以将其集成到自己的管道中,并在不到一天的时间内利用它!
作者以 SciTime 项目(一个对算法训练时间进行估计的包)的发布为例,详细解释了发布的每个步骤。
Ansible部署完之后会发现一直无法通过自动化启动Tomcat, 这是要将环境变量添加到系统文件 /root/.bashrc 与/root/.bash_profile。
Ansible的PlayBook文件格式为YAML语言,所以希望你在编写PlayBook前对YAML语法有一定的了解,否则在运行PlayBook的时候经常碰到语法错误提示,这里我们通过介绍批量部署LAMP为例,介绍一下LAMP.yml这个PlayBook的具体应用写法,如果你对YAML语言没有了解的话,请自行去百度学习.
Ansible是来越来越火的一款开源运维自动化工具,通过Ansible可以实现运维自动化,提高运维工程师的工作效率,减少人为失误。Ansible通过本身集成的非常丰富的模块可以实现各种管理任务,其自带模块超过上千个。更为重要的是,它操作非常简单,即使小白也可以轻松上手,但它提供的功能又非常丰富,在运维领域,几乎可以做任何事。
如果你和我一样,希望将编写的 Python 实用程序与同事共享,最好的方法是制作一个软件包:它很容易安装,而且不需要复制粘贴。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。使用前面介绍的Dockerfile我们很容易定义一个单独的应用容器。然而在日常开发工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。
考虑管理服务器机队的单调; 让它们全部更新,将更改推送给它们,复制文件等。事情可能会很快变得复杂和耗时,但它不一定是这样。
移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿,Android和iOS一度成为移动互联网应用平台的两大霸主,成为移动开发者首选的两门技术,HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置,可以说是后来者居上。 由于技术的限制难以催生出更多的新应用,互联网+的产品日渐饱和,移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展,下一个时代谁是主场?下一门应用技术谁来掌门?
本文介绍使用conda管理anaconda Python环境的相关命令。 conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n:name 表示新环境名称 python:使用python版本 –clone:从现有环境复制而来 删除环境 conda remove -n env_name --all 查看环境 conda env list 或 conda info -e 激活环境 cond
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
Kolla介绍 Kolla项目利用Docker、Docker-Compose、Ansible来完成部署OpenStack,目前Kolla已经能够完成一个all-in-one的开发环境的部署。从Kolla项目spec中的描述来看,主要是利用Docker容器的隔离性来达到OpenStack的原数据升级、回退再升级。整个升级、回退的过程更容易控制影响范围,降低整个OpenStack的运维复杂度。Kolla提供了生产级别的OpenStack Service Containers。基于社区的最佳实践,提供了更好、更快
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣,我已经编制了这些的排名(请参阅本页底部)以及一些区分它们的重要功能的概述。其中,从主页网站获取每种工具的描述,关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
Ansible 是近年来越来越火的一款开源运维自动化工具,通过Ansible可以实现运维自动化,提高运维工程师的工作效率,减少人为失误。
下面是一个基本的Ansible Playbook,用于在目标主机上安装Docker:
上篇文章我们讲了Docker的基础与实战,今天我们来聊聊Docker-compose的相关内容。
我们这里使用的是ansible来对zabbix-agent进行批量部署,当然在Linux上也可以使用脚本来完成部署
谈起构建一个云端项目,你会想到什么?复杂的服务器购买流程和配置、各种复制的环境依赖安装、Docker镜像的打包和构建,还是令人头疼的后期运维......
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
本章主要通过对 Ansible 经常使用的组件进行讲解,使对 Ansible 有一个更全面的了解,主要包含以下内容:
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。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。
目前市场上存在众多 API 测试工具,例如 Postman、SoapUI、JMeter 等,它们各具特色,广泛应用于 API 的开发与测试工作。
一直想自己编写一套电子书软件,方便不受时间、空间的限制,可以随时阅读。虽然有很多的电子书软件可以实现这样的功能,因为个人不太喜欢手机或者电脑安装太多软件。在无意中发现了一款神器,这里推荐给大家。
一款使用Python编写的图像内表格数据提取工具,可以高效识别PDF原件、扫描件、复印件、彩色(黑白)照片、截图内的数据表格,提取后转为Excel文件输出。
第三步:其他人拿到environment.yml文件后,将该文件放到工作目录下,可以通过以下命令用该文件创建环境
ansible官方文档: https://docs.ansible.com/ansible/2.7/index.html -> 搜索 python api。将example中的代码复制,执行。
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
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