有许多图形用户界面(GUI)工具包可以与Python编程语言一起使用。其中三巨头是Tkinter、wxPython和PyQt。这些工具包中的每一个都将与Windows、macOS和Linux一起工作,而PyQt具有在移动设备上工作的附加功能。
一旦你完成了一个优秀的 Python 图形用户界面( GUI )应用程序,下一步就是将其发布到不同的操作系统平台上,以供用户下载和使用。发布应用程序涉及到多个方面,包括准备应用程序、创建安装程序、处理依赖关系和发布到不同平台。在本篇博客中,我们将详细讨论如何发布 Python GUI 应用程序,以便用户可以在 Windows 、 macOS 和 Linux 等不同平台上使用它。
大多数编程语言包的生态系统都有两个层级(level):每个包都有一个或多个发布(release),每一次发布都可以用版本号(version)进行区分。Python 有第三个层级:每个发布都有一个或多个发行版(distribution),下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中,这些文件都是发布的同义词,但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的,因为使用最广泛的那些包,大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢?因为 Python 的特殊之处在于,它将 C 扩展(extension)视为该语言的一流特性,并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码,这种发行版(在其现代迭代中)被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译,因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外,由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统,所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此,用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本(release),而不是特定的发行版(distribution)。这可能会引起极大的不协调。例如,在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟(因为存在匹配的二进制发行版),在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装,它们的哈希值也不匹配,检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版,当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel,如果有多个发行版与此系统兼容,则选择最合适的 binary wheel,如果不兼容,则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后,该发布又有一个新的发行版,这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版,并会创建一包含这个发行版的新发布,所以在你上传最后一个发行版之前,一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序(buildbot)并行构建不同的发行版之后,这个问题变得更加常见,二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里,再去添加对新平台(或 python 的新版本)的支持时,这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时,会有以下一些问题:
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
【注】笔者使用的是 Arch Linux 系统,Arch Linux 上的中文字体安装可参考 Fonts。如果是其它 Linux 发行版,也可以这篇文章,其中很多中文字体都是开源的,在其它 Linux 发行版上一般也有对应安装包。
可以看到,是从pyenv也是官方网站下载编译安装的。warning提示的是害怕通过pyenv安装的python会使用提示的文件中的配置,从而影响新安装的python使用其中的配置,脱离了pyenv对python版本的管理目的。 Tips: 新手要明确一个概念,使用pyenv时是从python发行版的官网新安装的,和现有系统中的python版本没有一点关系,当前系统的旧版本依然好好的呆在它原来的位置。有了pyenv,系统有的旧版本被pyenv当作system版本来看待。pyenv安装的新版本都是放在了~/.pyenv/versions/目录下的。pyenv根据其设计原理就使用versions目录下的正确版本了。
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)。
在Python开发过程中,使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案,内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者,特别是对初学者友好。通过本文,您将学会如何高效解决pip版本匹配问题,确保项目顺利进行。关键词:Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误:
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。
在学习 Python 图形化处理基础篇之前,首先需要安装 Tkinter ,这是 Python 标准库中用于创建图形用户界面( GUI )的库。 Tkinter 提供了一个简单而强大的方式来构建 GUI 应用程序,无论你是初学者还是有经验的开发者,都会发现它非常有用。在本文中,我们将深入讨论如何安装 Tkinter 以及一些常见的安装问题。
Python(蟒蛇,图标是两条蛇)是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构,并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型,再结合它的解释性,使其在大多数平台的许多领域中成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
Chaya是一款功能强大的高级图像隐写工具,Chaya可以通过隐写术、数据加密和压缩技术保护广大用户的隐私安全。该工具使用了AES-256-GCM加密技术来对所有的Payload进行有效加密,并使用了LSB-LPS隐写技术来将加密数据嵌入到图像文件中,然后使用FLIF进行数据压缩,最后通过执行无损压缩来绕过各种数据检测。
Snap、Flatpak 和 AppImage 等通用软件包的最大问题之一就是管理它们。大多数内置的软件包管理器都不能全部支持这些新格式。
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库,它建立在最新的研究基础之上,从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量,目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器,用于标签的卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护,虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信,如果公开分享,会让帮助更有价值,可以让更多人从中受益。(Github官方地址:
无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。
Django是一个基于Python的web开发框架,在实际生产环境中部署的时候,还需要用Apache容器来部署。这里记录下如何在Debian系统中用Aapche和mod_wsgi模块来部署Django项目。
root用户使用yum install -y python-pip 时会报如下错误:
作为一个流行的开源开发项目,Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区,这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作,从其他人已经创建的解决方案中受益于常见(有时甚至是罕见的)问题,以及可以提供他们自己的解决方案。
主要是因为下面这两个原因,所以决定从源码编译安装去折腾一下 tkinter,以下是一些记录。
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
RTA全称为Red Team Arsenal,该工具是一款功能强大的企业网络资产安全漏洞扫描工具。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
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CentOS 克隆自 RHEL,无需付费即可使用。CentOS 是一个企业级标准的、前沿的操作系统,被超过 90% 的网络主机托管商采用,因为它提供了技术领先的服务器控制面板 cPanel/WHM。
Linux 下可以使用 img2pdf 工具来将图片转为 PDF 文件。如果你的 Linux 发行版上没有安装 img2pdf,可以使用包管理器(Ubuntu 上的 apt、ArchLinux 上的 pacman 等)手动安装,或者直接使用 pip 进行安装 pip install img2pdf。img2pdf 的基本语法格式如下:
理解什么是Linux的发行版,然后选择适合自己的版本,掌握安装Linux的步骤,建立对Linux的确切认识。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
知其然,知其所以然。使用爬虫,必须要先理解爬虫的原理,先说下爬虫的基本流程和基本策略。
自从知道了qiime2有了图形界面,一直期待自己能安装测试一下,无奈安装了ubuntu和debian两个linux发行版都在npm安装包的过程中报错失败了,看官网的截图是ubuntu的,我却没有成功。于是我总觉得我的黑果应该可以安装成功。因为某果很封闭,软件统一性较高,我是这样觉得的,软件体验应该比较好(PS.我不是果粉,对苹果持中立态度,也坚信开源,所以我在大神的资料下装了黑果,也足够用了)。而各种linux发行版虽然比较自由,也存在着碎片化,虽然debian、ubuntu、cent等已经足够简单易用,并且兼容性不错了,但是linux/gnu生态仍需要加油啊!
在Linux系统上,保持Pip和Python版本的最新状态对于顺利进行Python开发至关重要。通过升级Pip和Python,你可以享受到最新的功能、修复的bug以及提升的开发效率。本文将为你提供在Linux上升级Pip和Python的详细指南,助你打造更强大的开发环境。
IDLE代表集成开发环境。它是Python的IDE,使用Python语言本身编写,基于Tkinter,并绑定到Tk小部件集。IDLE最适合初学者,因为它有一个简单的IDE特性列表。因此,它在教育环境中非常流行。
我敢打赌你使用过 Linux 上的 ls 命令,它是你 学习 Linux 时首次接触到的命令之一。
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。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,具有20多年的发展历史,成熟且稳定。
序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anacon
前几天,我们刚下发了毕业设计的题目,我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究,这将会是一个系列文章,截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上,我们一块学习,让我们嗨起来~。
本文是对这句话的一个扩展。作为一个 Python 打包工具的开发者,非常痛恨 Debian 系统,所以我在回复 laixintao 时说道: Python 打包系统的混乱,Debian 系统是要居大功的。其实不止 Debian 是如此,下面开始吐槽,非常不严谨,吐槽完我就跑。
由于许多包的存放服务器在国外,国内安装比较慢,因此本文总结了常见的包(例如Python包,Linux不同发行版的包)在国内的开源镜像,加速你的下载,提高安装体验。下面总结了PyPi,Anacoda,NPM, Docker,RubyGems和Linux的国内镜像,并且在GitHub上放置了本文提到的所有的包的配置文件,直接下载使用,具体使用说明访问这里。
今天我们将学习如何安装、设置和使用Jupyter Notebook。Jupyter Notebook在过去几年中变得非常流行,它允许您创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和Markdown文档。这些都可以直接在浏览器中运行。如果您开始使用数据科学、数据分析,这是一个必不可少的工具,让我们开始吧。
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
Linux 上最常用的命令行进程监控工具是 top 和它那色彩斑斓、功能丰富的表弟 htop。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
Python 是世界上最流行的编程语言之一。简单易学的语法,使得 Python 成为初学者和有经验的开发者一个公认的选择。
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