在之前的文章中，我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情，包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法，揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱，比如：实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。
为了更好地理解此次更新，Twitter上一位16岁少年Pratham Prasoon，还自制了一张「Python 3.9新特性必知图」。
在 Python 的生态系统中，如果仅有官方认定的标准库，还不能说它是一个开放系统。开放系统的重要特征是每个开发者都有权编辑和发布模块（或包），人人能够为这个系统增砖添瓦。因此就有了标准库之外的模块（或包），统称为“第三方包”。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15565875.html
前言 操作系统：Ubuntu 22.04 ARM64 1. 安装openconnect-sso 先安装anaconda或者miniconda，然后运行如下命令 conda install -c conda-forge openconnect-sso 2. 解决openssl的bug 安装好后照理来说直接运行下面的命令就可以了 openconnect-sso --log-level DEBUG -s ngvpn30.vpn.nvidia.com -g SAML -u username@nvidia.com
在我装上Pycharm后，Pycharm自动使用Anaconda提供的环境，虽然Anaconda的包很全，但还是有缺少的包，当我使用pip命令安装需要的包时，确自动安装到了python3.9的安装目录下，而且命令行运行python时只运行python3.9 而不是Anaconda里面的python.exe。 最终我终于找到了让Pycharm运行python3.9而不是Anaconda的python3.7 方法。只需点击File，点击Settings，然后如下图
分子动力学模拟（Molecule Dynamics Simulation，MD），本质上是一门采样技术。通过配置力场参数、拓扑结构和积分器，对一个给定的体系不断的采样，最终得到一系列的轨迹。那么得到分子动力学模拟的轨迹之后，如何使用后分析工具进行轨迹分析，也是一项很重要的工作。目前来说，基于Python的开源工具MDAnalysis（简称mda）是一个比较常用的MD后分析工具。本文主要介绍基于MindSponge分子动力学模拟框架生成了相应的轨迹之后，如何使用MDAnalysis工具进行分析。
提要：py编译安装成功，hass安装成功，但安装好hass后使用hass命令启动失败，重启后无法进入系统 编译安装Python3.9 更新系统 # 刷新软件包目录 sudo apt update # 执行更新 sudo apt upgrade 安装依赖 本轮测试版可以跳过，eMMC附带的系统已经装好了依赖。 后续正式版不确定，最好装一遍。 sudo apt install gcc sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev lib
Python 3.9 已于 10 月 5 日发布，新版本的特性，你 get 到了吗？对于 Python 程序员来说，这又是一个令人兴奋的时刻。
在各种编程语言中都有可能会遇到这样一个报错：“段错误 (核心已转储)”。显然是编写代码的过程中有哪里出现了问题，但是这个报错除了这几个字以外没有任何的信息，我们甚至不知道是哪一行的代码出现了这个问题。
最新可能是受conda update conda的影响，发现使用conda涉及Python的操作时一直出现问题， 报错：
Python3.9对应的文件和链接最好删除干净；无法确认的文件和链接就上网搜一下 可以参考本文下方小伙伴的评论中列出来的文件
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》，是基于python3.8版本配置的tensorflow，最近实验过程中发现些问题没办法解决，无奈之下卸载了重装，结果随便捣鼓一下，整个假期就快没了
虽然现在Python编程语言十分的火爆，但是实际上非要用一门语言去完成所有的任务，并不是说不可以，而是不合适。在一些特定的、对于性能要求比较高的场景，还是需要用到传统的C++来进行编程的。但是C++的一个缺点是比较难找到很好的轮子，这也是很多人专用Python的一个重要原因。这篇文章我们要介绍的是一个比较特殊的场景——用C++的代码去调用Python函数中实现的一些功能。这样的话，如果代码的主体还是用C++完成的，而部分功能为了简便，引入一些Python中已经封装好的函数，这样就可以很好的结合两种语言各自的特点。而另一种工作方式：通过Python来调用一些C++或者Fortran中实现的高性能函数，可以参考这一篇博客。这两种不同的使用方法各有优劣，但是如果以Python为主导，就很难避开GIL的问题，这里我们就不过多的展开。
在过去的几十年里，Python 在编程或脚本语言领域为自己创造了一个名字。python 受到高度青睐的主要原因是其极端的用户友好性。
在过去的几十年里，Python 在编程或脚本语言领域为自己创造了一个名字。python 受到高度青睐的主要原因是其极端的用户友好性。Python 还用于处理复杂的程序或编码挑战。机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和数据科学等新兴领域也满足了学习这种语言的高需求。与 Java、C# 和其他语言等传统语言相比，Python 是一种强大的编程语言，迅速成为开发人员、数据科学家和 AI/ML 爱好者的最爱。
报错原因： argparse 是一个旨在解析从命令行传递的参数的模块，您可以使用 argparse 来编译 参数内容。如果 argparse 认为参数无效，则退出，这通常在 python 中通过调用 sys.exit() 来完成，这会引发 SystemExit 错误，这就是您所看到的。 所以问题是你试图从交互式解释器（看起来像 ipython）中使用 argparse，此时程序已经启动，所以应该已经解析了 args。
今天网上复制了一个代码，其中有个 import numpy as np，运行时提示需要安装 numpy 库，然后我按照网上的方法，按顺序点击 File –> Settings –> Project: pythonProject –> Python Interpreter ，然后找到 + 那里准备添加库，如下：
在一个模块中，您可以使用__name__变量来检查该模块是被导入还是被直接执行。如果一个模块是被导入的，它的__name__变量将是模块名。如果一个模块是被直接执行的，它的__name__变量将是'main'。
Evolutionary history and pan-genome dynamics of strawberry (Fragaria spp.)
也可以把对应的输入python改成python3.9这里就可以不适用py -3.9
https://docs.python.org/3.9/whatsnew/changelog.html#changelog
有句话说的好，“动态一时爽，重构火葬场”。因此，python在3.5版本的时候引入了类型注解，以方便静态类型检查工具，IDE等第三方工具。例如，在vscode中只要你安装了python相关的插件之后，当你在编写如下的代码的时候，是没有任何提示的。
原文有删改:https://docs.python.org/3.9/whatsnew/3.9.html
关于多进程库的改进，Python 3.9 向 multiprocessing.SimpleQueue 类添加了新方法 close()。 此方法可以显式地关闭队列。这将确保队列关闭并且停留时间不会比预期长。值得注意的是，一旦关闭队列，就不能调用 get()、put() 和 empty() 方法。
从字典更新/合并到添加新的字符串方法，再到引入zoneinfo库，都添加了许多新功能。
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）
在CentOS中使用yum安装python3时，总是安装不到需要的版本，在一些特定的环境下又需要特定版本的Python。然而网上的各种教程又良莠不齐(在此特别diss某某DN)，故本篇将详细整理一遍在CentOS7上编译安装Python3的过程。
近日，Python 3.9 发布，并开发了一些新特性，包括字典合并与更新、新的解析器、新的字符串函数等。
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
Python3操作MongoDB数据库 0. 写在前面 1. 安装开源驱动库pymongo 2. 参考 ---- 📷 ---- 0. 写在前面 Linux：Ubuntu Kylin 16.04 MongoDB：MongoDB3.2.7 Python：Anaconda With Python3.7 1. 安装开源驱动库pymongo ❝pymongo驱动程序可以直接连接MongoDB数据库 ❞ zhangsan@node01:~$ conda create -n py39 python = 3.9 zhan
如果你已经对 Python 有了初步的了解，比如阅读过《Python 大学使用教程》或者《跟老齐学 Python：轻松入门》，亦或者学习过老齐在 CSDN 等平台上发布的在线课程（参考：www.itdiffer.com），再阅读本文，会帮助你更深刻立即 Python 语言的特点，掌握 Python 语言的使用方法。
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境，每个项目都可以拥有独立的依赖包环境，而项目间的依赖包互不影响
Python3.10 在 2021 年的 10 月 3 号发布，目前已经过去好几个月了，关于它的新特性相信大家已经有所耳闻，不过我决定仍然不更新，目前我在用的版本是 Python3.8，没有任何不爽。下面说一说我不更新的理由。
今天读 PyCoder's Weekly（ PyCoder's Weekly 会收集和整理一周内关于 Python 的最新文章和讨论，并发送给订阅者的邮箱）时候，发现 Python3.9 最新的版本3.9.0a5已经可以用了，有些感慨 Python3.8 还没用起来，Python3.9 就要来了，遂写下此文简单聊下 Python 这门语言。
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序，快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源，提供了丰富的图表，所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
Python3.10 在 2021 年的 10 月 3 号发布，目前已经过去 1 个月了，关于它的新特性相信大家已经有所耳闻，不过我决定仍然不更新，目前我在用的版本是 Python3.8，没有任何不爽。下面说一说我不更新的理由。
环境：CentOS 7.6_x64 Python版本：3.9.12 FreeSWITCH版本 ：1.10.9
服务器为linux的centos系统具体7还是8我不太清楚,全程为没有网络环境,所以环境全部需要离线安装.这里不我建议使用Anaconda虚拟环境进行安装,因为是离线环境.最好是能够准备一台有网络的centos虚拟机进行安装包的下载,方便环境一致这样项目部署后环境一般不会出现问题.
由于Python的版本过多，且不同版本之间差异性较大。同时又因系统底层需要调用当前版本Python，所以不能随意变更当前系统Python版本。因此，在多版本共存的情况下，Python多环境管理工具非常重要，常见Python多环境管理工具有Pyenv和Virtualenv。
一般来说， 假如大家有一些R包安装非常困难，或者某个数据分析的流程基于了一系列R包，我们会使用conda来安装R语言及其配套的R包，比如：singlecelltk和singlecellsignalr，很简单的几句话代码，主要是安装适合自己用户的R语言环境及相关的R包：
# 只有一行代码，看上去很酷，缺点是这种hack技巧只有在字典的键是字符串时才有效。
众所周知，Chromium 目前是事实上的地表最强浏览器内核，Mitmproxy 是事实上地表最强的中间人代理工具。二者组合使用可以非常方便的进行控制与数据分离的自动化数据提取。不过在实际生产中大规模使用时，还是会或多或少的遇到了一些难以察觉的坑。。。
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