源码地址：https://github.com/iOSDevLog/slmethod
最近感兴趣想将开发的项目转成Package，研究了一下相关文章，并且自己跑通了，走了一下弯路，这里记录一下如何打包一个简单的Python项目，展示如何添加必要的文件和结构来创建包，如何构建包，以及如何将其上传到Python包索引（PyPI）。
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
Python中我们经常会用到第三方的包，默认情况下，用到的第三方工具包基本都是从Pypi.org里面下载。
本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版，适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息，然后详细说明了如何下载和安装Anaconda，最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
不知道大家有没有注意到，两三年前用python的时候python2和python3简直是势不两立，python3调python2的package很难不报错。但是近两年python3调python2的package几乎不会报错。原因有两个，第一就是早期的很多package本身就是纯python2写的，完全没有做python3的兼容，但是后来的很多package在写的时候就考虑了python2和python3的兼容问题，会分别写一个python2的版本和一个python3的版本。第二个原因就是随着python2和python3兼容性问题日益凸显，很多专门解决兼容性问题的package，诸如future，past，six等，也日渐成熟，这极大的简化了两个版本互相兼容的工作，有时甚至只需要加一行代码就可以让python3支持python2的项目。
这是一个系列文章，主要分享python的使用建议和技巧，每次分享3点，希望你能有所收获。 1 python2代码转换成python3代码 python2代码： #!/usr/bin/env pytho
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。
这两天学习了用python的requests模块发送HTTP报文，然后以CTF题为例进行脚本练习。
使用jenkins管理我的python代码，因为使用的是python3.5的版本，先在ubuntu上使用virtualenv生成一个python3.5的虚拟运行环境
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的，所以如果你无法编译源代码，那么安装它可能会很痛苦（这在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，甚至在Linux上也是如此）依赖）。 Conda从二进制文件安装，这意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包，也有一些差异。 例如，pip建立在setuptools之上，而conda使用它自己的格式，这有一些优点（比如静态，而且Python不可知）。
注意：以下教程是让centOS7里面的Python2和Python3共存，并不是替换Python2。 一、检查系统是否有gcc gcc –version ——查询是否安装 gcc -v ——查询版本
首先介绍下Sqlserver 机器学习服务： 机器学习服务介绍： https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/machine-learning/sql-server-m
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
来源：Python程序员 ID：pythonbuluo Python3的使用量在过去几年有了明显增加，但它仍有很长的路要走。使用Python的大公司倾向于在其基础架构上运行Python2.7代码，Facebook也不例外。在PyCon2018大会上，Facebook的工程师贾森‧弗里德讲述了该公司在过去四年左右的时间里，Python3从几乎无人问津到成为该公司主流Python版本的全过程。他在帮助公司实现这一目标中发挥了重要作用，他的演讲（视频地址：https://www.youtube.com/watch
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本，最常见的是python2.6或python2.7版本，默认的python被系统很多程序所依赖，比如centos下的yum就是python2写的，所以默认版本不要轻易删除，否则会有一些问题，如果需要使用最新的Python3那么我们可以编译安装源码包到独立目录，这和系统默认环境之间是没有任何影响的，python3和python2两个环境并存即可。
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
大家搜索django并看到本文的时候，相信已经知道django是用来干嘛的了，我也就不在多说废话了。django是一个新一代的web框架基于Python，它可以让你专注于内部逻辑而不用考虑许多外部因素也能很容易的调用本地静态文件。。 Web框架为应用程序提供了一套程序框架， 这样你可以专注于编写清晰、易维护的代码，而无需从头做起。 简单来说，这就是Django所能做的。django自带后台和登录系统，还有很多模板，降低耦合度，当你能理解django的精髓的时候你就会觉得开发一个网站是如此简单。
不得不说，对于写代码这件事，真的必须就是在电脑上才会有很好的体验。手机上写Python代码，那种感觉确实不敢想。
在我们找到一个漏洞之后，可能会想着去fofa上搜语法进而扩大战果，而有些漏洞利用起来十分繁琐，这时候就需要一个exp来批量帮我们进行扫描工作，接下来就介绍一下如何进行exp的编写，这个过程中最重要的还是体现编程思想。
答：Python 是⼀⻔语法简洁优美,功能强⼤⽆⽐,应⽤领域⾮常⼴泛,具有强⼤完备的第三⽅库，他是⼀ ⻔强类型的可移植、可扩展，可嵌⼊的解释型编程语⾔，属于动态语⾔。 拿 C 语⾔和 Python ⽐： Python 的第三⽅类库⽐较⻬全并且使⽤简洁,很少代码就能实现⼀些功能， 如果⽤ C 去实现相同的功能可能就⽐较复杂。但是对于速度来说 Python 的运⾏速度相较于 C 就⽐较 慢了。所以有利的同时也有弊端，毕竟我们的学习成本降低了。
最近在项目中需要将结果导出到HTML中，在网上搜索的时候发现了这个库，通过官方的一些文档以及网上的博客发现它的使用还是很简单的，因此选择在项目中使用它。 在使用的时候发现在Python3中有些问题，网上很多地方都没有提到，因此我在这将它的使用以及我遇到的问题和解决方案整理出来供大家参考 本文主要参考pyh中文文档 下载的样本也是该文中提到的地址
Django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。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
将较为高级的计算机语言L1转化为较为低级的计算机语言L0（计算机实际执行的语言），这一转化过程称为程序翻译，翻译的工具称为编译器。然后交给计算机执行。L1这种就叫编译型(翻译型)编程语言，有C/C++、Object-C、Golang等
pip 是一个安装和管理 Python 包的工具，python安装包的工具有easy_install, setuptools, pip，distribute等。distribute是setuptools的替代品，是对标准库disutils模块的增强，我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包，特别是对其他的包有依赖的包。distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。而pip是easy_install的替代品
我们的业务需要使用公司内部的一个平台做报表展示，公司内部的一个平台支持的数据库都是正式环境或者IDC环境，这使得我们的业务逻辑也需要部署到正式环境或者IDC环境。自从自研资源上云后，鹅厂内部使用IDC资源时不再推荐使用方单独申请IDC资源，而是推荐使用容器服务进行资源的申请和使用。具体来说，就是我们需要把我们的业务先在测试环境上使用docker做成镜像，再把镜像上传到镜像仓库，再从容器服务中把我们的镜像给启动起来。因此，我们就有了使用docker的诉求。
首先我简单的介绍下django；django官网解释就是如下：Django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。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web 等。
首先我简单的介绍下django；django官网解释就是如下：Django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。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
组件是模块化构建块，可以插入任意数量的信号处理应用程序中以执行特定且可重用的功能。组件完全由其接口、属性和功能定义。示例包括调谐、滤波和抽取宽带信号的组件以及执行 FM 解调的组件。某些组件不可避免地需要自定义实现，但大多数信号处理功能可以重用和共享。
最近一段时间一直在复习Web基础知识，光看生硬的知识点也无趣，就想着边刷题边复习吧，正好看到群里在推荐CTFHub这个平台，于是我就开始刷CTFHub技能树啦🎈 Web前置技能 HTTP协议 HTTP是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写,是用于从万维网（WWW:World Wide Web ）服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据（HTML 文件, 图片文件, 查询结果等）。 更多详细请看：HTTP教程
python语言是在20世纪90年代诞生的，算算到现在已经是25岁的大叔级的语言了(跟它同一个时代的还有一个鼎鼎大名的java是在1995发行的， 红了几十年).但是Python真正成名比java晚了很多年，其实也主要是应用领域的时代变迁.(猜测为啥，对了大数据的出现)
Python .whl文件(或wheels)是Python中很少讨论的一部分，但是它们对Python包的安装过程非常重要。如果您已经使用pip安装了Python包，那么很有可能是轮子(wheels)使安装速度更快、效率更高了。
这里我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境，推荐安装Python3.6，本书就是用Python3.6代码写成的。（译者：我使用的也是Anaconda，Python版本是3.5，与3.6没有任何使用上的差别）
Python3.6+OpenCV3.3开发环境搭建 当前Python语言随着人工智能时代的到来很火，很多人都希望我出一些Python与OpenCV相结合的文章。本文就是开篇之作，“工欲善其事，必先利其器”，做Python开发推荐使用PyCharm IDE，如果之前没有接触过Python，建议直接使用Python3.6 + OpenCV3.3这两个最新版本，既然选择学习，就要从当前最新版本开始，而不是在那里找古董，在技术领域古董只有被扔到垃圾桶。所有要把有限的时间花在正确的技术上。 工具下载与安装 本人的环境
DVGA（Damn Vulnerable GraphQL Application）是一款针对Facebook的GraphQL技术的安全学习工具，该项目中包含大量Facebook GraphQL技术的不安全实现，即故意留下了大量的漏洞，以供广大研究人员探索和学习GraphQL技术的安全性。
一般来说，Confluence 数据库可以从 Administration Console 或者 Confluence Setup Wizard 中进行恢复。
5、解决 “NameError: name 'xrange' is not definedw” 错误提示
OpenStack是目前我所知的最大最复杂的基于Python项目。整个OpenStack项目包含了数十个主要的子项目，每个子项目所用到的库也不尽相同。因此，对于Python初学者和未接触过OpenStack项目的人来说，入门的难度相当大。
python诞生于1989年，创始人 吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。python是一种 C和shell 之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。 如下是最新的TIOBE排行榜（https://www.tiobe.com/tiobe-index ）
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护python包. 本文介绍 pypiserver 在ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护Python包. 本文介绍 pypiserver 在Ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
近年来，机器学习变得愈加火热，中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多问题，诸如软件安装，Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的，不知如何下手，网上的资料都比较单一，为了回报社会，让大
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