箭头所指向的那个文件就是python包 所以说： 表层上：python包就是一个文件夹，里面存放的是一个个模块文件，这些文件里面写的就是我们实现的功能 逻辑上：python包的本质还是模块
今天聊一下，Python中模块和包的区别和联系，以及怎么创建自己的package，通过学习，你可以明白我们平时用Python的时候，到底import 了什么东西。我尽量讲的详细一点，大神可以点左上角X。 下面可以先照着我说的做一遍，做完之后，我再解释。 首先打开Pycharm（没用过的可以先百度安装，很简单），左上角点 File--> New Project 然后这里随便取个名字，我这里叫做 packages_demo 其实这里说随便，其实不管是什么编程语言，文件，函数的命名都是有讲究的，尽量取的
在python中，是用def来创建一个函数，实际上def只是完成了一个类似与赋值的操作---------把一个函数对象赋值给一个变量名，还记得我们之前说过在python中变量名只是一个标识符，相当于起到了一个指针的作用，它没有类型（明确这一点是很重要的），又因为python中的一切皆对象，函数当然也不例外，所以，函数被创建后就可以赋值给任意的变量名，也可以作为参数传递给另外一个函数，也可以作为函数的返回值。下面是相应的代码演示 函数赋值给任意变量名：
在安装python的相关模块和库时，我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”，前者是在线安装，会安装该包的相关依赖包；后者是下载源码包然后在本地安装，不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时，利用pip工具相当简单。但是在如下场景下，使用python setup.py install会更适合需求：
最为 python 的包安装工具，conda 与 pip 经常性的被使用，但却不甚了解两者之间的区别，现总结一下。
在Python的学习的过程中，需要不断的写代码，查看别人的代码的运行效果。在这个过程中，我们需要不断安装程序的依赖包。
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
当前最新的 CentOS 7.3 默认安装的是 Python 2 ，并且默认的官方 yum 源中不提供 Python 3 的安装包。有些用户想要升级使用 Python 3 但实际可能有各种各样的问题，导致出错，反观一下激进的 Fedora 社区，在23的时候，就将默认的版本修改成了 Python3 （如果我没记错的话）。
1.新建一个文件夹example，里面放入要打包的.py文件，以及必需的_init_.py.
这几天一直被Python安装可用但是pycharm用不了的安装包折磨，安装成功以后记录一下，省的再忘 首先说明直接在Python中安装包和模块的方法： 1、安装pip包（一般下载时都会自带），在安装成功的Python里面寻找easy_install工具，基本都在安装Python路径的Scrpits中，如图。
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具，R已经介绍的太多了，后续我们来玩玩python吧。从出身来看，R是统计学家写的，python是计算机科学家写的，两者的出生背景不一样，随着数据爆发，python也慢慢发展，逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包： python也有非常多的扩展包，不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的： numpy：提供最基本的数值计算，使向量化计算成为可能。 scipy：提供了包括最优化在内的科学计算函数，不用自己写啦。 pandas：提供了类似dataframe的
3. 编写Python代码(不建议在__init__中写python模块，可以在包中在创建另外的模块来写，尽量保证__init__.py简单）
1）通常情况下，包名就是文件夹，在同一个文件夹下的 go 文件，文件里的包名必须一致
os 属于 python内置模块，所以细节在官网有详细的说明，本道面试题考察的是基础能力了，所以把你知道的都告诉面试官吧 官网地址 https://docs.python.org/3/library/os.html
最近一直在干的活其实说起来也蛮水的，就是做一些简单的数据工作，现在还是最基础的写SQL语句，然后刷数据，然后导出csv，再放进Excel里面做数据透视的处理。 原来开发小哥还在的时候原来都是他在写SQL语句，在虚拟机上连接的远程数据库（为何要这么做....略费解），然后他走后，因为虚拟机上还在跑着另一个流程的引擎，所以我默默决定在本地的机子上安装plsql，但是在下并没有玩过oracle啊...然后就开始了简单的安装配置之路。 首先，本地并没有安装过oracle的客户端，所以我们需要先有一个oracle的客户端。 我们到oracle的官网，下载了instantclient，根据PC的位数来选择客户端，我用的是64位的client。 下载后的包解压到路径下，比如D:oracleclient。然后新建一个文件夹，命名为network，再新建一个下级文件夹命名为admin，然后新建一个文件命名为tnsnames.ora，这个文件提供了客户端服务名到指定的oracle服务器提供的数据库服务名的映射。 那么这个文件里面写什么呢？
在Eclipse上安装和搭建Python开发环境需要以下五步完成： （第一步）下载最新的Eclipse安装包。 我是基于Python版本python-3.6.4。python-3.6.4要求的Eclipse高版本，我选择了最新的Eclipse版本：eclipse-java-oxygen-2-win32-x86_64.zip 下载eclipse-java-oxygen-2-win32-x86_64.zip，可以到Eclipse官方网站：https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-packages/ 在这个页面选择版本系列：Eclipse IDE for Java Developers
包，Package，是一种Python模块的集合，从文件组织形式上看，包就是一个文件夹，里面放着各种模块（.py文件），也可以有子文件夹（子包）。包名构建了一个Python模块的命名空间。比如，模块名A.B表示A包中名为B的子模块。这种使用加点的模块名可以让你写的软件包里面的模块名称和其它软件包里面的模块名称一样，但又不相互冲突。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权，pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
Anaconda是一个开源的python发行版本，是现在比较流行的python数据科学平台，可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时，比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境（tensorflow）等，会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误，然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同，混在一起的兼容性也很麻烦，Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开，还有可视化界面管理起来十分方便。
包是从逻辑上来组织模块的，也就是说它是用来存放模块的，如果想导入其他目录下的模块，那么这个目录必须是一个包才可以导入。
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候，总是要先安装Python、配置环境变量，然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作，对于初学者来说着实不易。
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
我们首先导入了math模块，然后利用math模块中的sqrt函数计算了4的平方根。让我们再细致一点来看待这个问题。 我在之前提到过，其实import也是执行了一个赋值操作，它把我们需要导入的目标模块对象赋值给了对应的变量名，例如上例就是把math模块对象赋值给了math这个变量名，然后math所指向的模块对象中的内容（函数、最外层的变量）都可以认为是math这个对象的属性（方法），所以我们可以用object.attr的形式来访问。
也许有些小伙伴看了上一篇文章之后，发觉Python是真的很简单。但是不知道学了到底有什么用，其实应用非常的广，像是网络的前端后端、机器学习、计算机视觉，甚至你需要去批量抓取一些数据等等，都是Python的主战场，甚至有很多公司开始把用Matlab写的算法改为用Python来实现。如果你下定决心来学习Python，那么这个系列的文章就可以带你从零走向Python的巅峰。
最近公司有个项目，我需要写个小爬虫，将爬取到的数据进行统计分析。首先确定用 Python 写，其次不想用 Scrapy，因为要爬取的数据量和频率都不高，没必要上爬虫框架。于是，就自己搭了一个项目，通过不同的文件目录来组织代码。然而，这就绕不过模块和包，遇到了一些必踩的问题，一番研究之后，记录如下。
同一个目录下直接写import xx就好了，xx为自己要调用的模块名字，虽然会有下划线报错，其实，没有错，仍然可以调用，之前一直都被报错吓住了
最近在学习Golang的过程中，当看到闭包的应用的时候，突然感觉到一种非常熟悉的感觉。虽然我自己在写代码时候一般会避免使用闭包形式，主要是觉得语法太花哨，可读性比较差，还有一个原因就是我也不太熟。这次刚好趁着学习Golang，一起复习一下已经学过的语言的闭包应用中把方法当做参数的应用。再查完资料之后，发现其实还是有一些应用场景的，以后有机会我会多在工作中应用。
上次写的一个终端里面斗鱼TV弹幕Python版本和Ruby版本，并且发布到PIP和RubyGems上面.在发布PIP包的时候，居然Google不到一篇可以非常好的讲解这个流程的文章.于是整理这篇文章，并且方便后来自己检索，并且方便他人找资料. 自推荐下依照本文定制的命令行工具danmu.fm的github地址： https：//github.com/twocucao/danmu.fm 本文的目的也是非常简单： 写一个Python命令行工具，并且发布到PIP上面.并且在这个过程中给出我自己的一些思考. 如何分
''' foo/ bin/ #存放项目的一些可执行文件，当然你可以起名script/之类也可 foo foo/ #存放项目源代码 1,源代码中所有模块、包都应该放在此目录。不要置于顶层目录 tests/ # 2,其子目录tests/ 存放单元测试代码 3，程序入口最好命名为main.py __init__.py test_main.py __init__
一套新的Linux环境，需要部署个python写的程序，逻辑就是读取EDB数据库，进行一些数据的操作。由于连接的是EDB，需要pg的库psycopg2，当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/)，但是本地安装，可能会碰见一些问题，其实主要是一堆依赖包的问题。
今天查了很多资料，梳理一下Python的知识面。 Python 的语法非常简洁，写起来就像写英语一样，不仅简单而且可以高效地实现面向对象编程。与 C/C++/Java 相比，可以用很少的代码写出同样的
本文主要学习闭包的定义和调用，理解闭包的作用，闭包在编程中会起到简化代码的作用，是一个很重要的知识点，让我们来详细看看。
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功，但是方法之下必定有BUG，所以还有一部分人（电脑）无法配置成功，有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包！！！ 在此，小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法，安装Python.更重要的是，你的所有安装包的过程，都会变得很简单并且，有很多常用的库已经是装好了的！！！ 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下： https://www.continuum.io/downloads
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能（一些已经造好的轮子），你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。（类似 C 预约的 include）
虽然Anaconda中自带很多库or包，但是还是有一些没有的，这种时候就需要我们来手动安装啦~
随着我们对 Python 的逐步学习，相信 Python 的强大你也感觉到了，它主要体现在 Python 的「模块」上，因为 Python 不仅有很强大的标准库，还有数不胜数的第三方模块（或者包，库），并且许多的开发者还在不断的贡献着自己的新模块。
1.Hello world 安装完Python之后，打开IDLE(Python GUI) ，该程序是Python语言解释器,你写的语句能够立即运行。 我们写下一句著名的程序语句： 并按回车，你就能看
安装完Python之后，打开IDLE(Python GUI) ，该程序是Python语言解释器,你写的语句能够立即运行。
记得上次写python的学习笔记是三个月以前了，期间看过，也放下过，这次要坚持下来，一鼓作气，吃下python。
目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构，已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上，能看到大家对Python目录结构的讨论。
今天遇到的新单词： plugin n插件 core n核心 archive v存档 upload v上传 properly adv适当的 statement n声明
参考自：http://wiki.ros.org/rospy_tutorials/Tutorials/Makefile
朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多，加上各种标准库，拓展库，乱花渐欲迷人眼，就想写一个快速的Python教程，一方面 保持言语的简洁，另一方面循序渐进，尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外，我在每一篇中专注于一个小的概念，希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础，语法基于Python 2.7，测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始，比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始，比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后，可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
easy_install 这应该是最古老的包安装方式了，目前基本没有人使用了。下面是 easy_install 的一些安装示例
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
1、内置模块（标准模块、标准库、内置库等多种叫法）：python自带的模块，可能将近300个吧
新版本的Rstudio, 需要R包:reticulate在1.10以上, 如果是1.09会报错, 而如果你的R是microsoftR是老版本的话, CRAN不是默认的镜像, 安装不成1.10版本. 解决方法: 使用github安装:
压缩包是互联网上软件发布的标准格式，同时对于系统管理很有用处。当我们需要将多份文件发送给别人的时候，最好通过压缩包的形式发送，还有在备份某些文件的时候，为了减少磁盘空间的占用，也需要对备份的数据进行压缩。
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
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