1.最开始处OpenCV bindings requires "numpy" package.应该是opencv模块和numpy发生冲突
⚠️注意了：你要编译成exe，建议你省心点的在windows上用pyinstaller，如果你要mac app的，那就用mac编译。
2、刚好今天有读者向我提问的时候，看到有这么道题，写出你使用过的模块，并简单描述一下。
在很多情况下，编程人员是在Linux环境下完成的编程任务，但是更多的使用人员是在Windows环境下的，比方说，在参考链接1的文章中提到：
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处？ 如果你需要更快的 Python 应用程序，最简单的实现的方法就是通过 PyPy ，Python 运行时与实时（JIT）编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比，使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是，PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
01 Pyinstaller是什么 PyInstaller is a program that freezes (packages) Python programs into stand-alone executables, under Windows, Linux, Mac OS X, FreeBSD, Solaris and AIX. Pyinstaller相比于同类的优势： 1）支持Python2.7, Python 3.3-3.6 2）生成的可执行文件字节数更小 3）对第三方包的支持非常好，只需
1、安装扩展库的几种方法。 首先可能需要使用 pip install --upgrade pip 来升级本机的pip程序。然后在命令提示符环境（即cmd方式）执行下面的命令（以numpy为例）： python -m pip install numpy 安装numpy扩展库 pip install numpy 安装numpy扩展库 pip install --upgrade numpy 升级numpy扩展库 如果有的库无法安装，或者安装以后无法正常使用，这时
链接：https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
译者注：无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI，亦或者对Python代码进行优化，本文列举的6个库，都有可能会帮到你。
无论你是正在使用 Python 进行快速开发，还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ，或者是在优化现有的 Python 代码，以下这些 Python 项目都是应该使用的。
对于第三方依赖包较多的项目（比如需要import torch,tensorflow,cv2,numpy,pandas,geopy等等）而言，这里最好打包的方式是只将属于自己的代码转成C++，不管这些大型的第三方包！
来自：开源中国 协作翻译 链接： https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文：6 essential libraries for every Python developer 原文链接：https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
有时候你做好了一个小游戏或者小程序想要打包发送给别人玩或者用的时候，直接发过去，如果别人没有python环境的话，那肯定是用不了的，这时候你需要将程序打包成exe程序。
这次也是由于项目需要，要将python的代码转成exe的程序，在找了许久后，发现了2个都能对python项目打包的工具——pyintaller和nuitka。
“如何将Python脚本转换为.exe文件？” 每个python开发人员在想与外部共享他们开发的python应用程序时都会问这个问题。在此，我们将详细介绍如何使用python模块（即pyinstaller）将python程序转换为可执行文件。
这段时间应老师的要求，给实验室写了一个基于 PyQt5 的小工具。然而源码发过去人家还不要，一定要打包成可执行软件。
这是因为cv2要求的numpy版本与你装的numpy版本不一样，导致冲突；网上很多说升级numpy，但你把numpy升的再新，cv2要求的版本却是旧的好吗？
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
尝试后发现，对引用了numpy等第三方库的python代码，会报找不到模块xxx的错误，上网查证后发现此问题基本难以解决
最近写一个小脚本，源代码200多行，引入了 openpyxl、requests库，写完打包exe之后居然有64MB的大小，真是奇了葩了。网上查找各位大神的做法，自己又动手填了N个坑之后，总算找到缩小exe文件的方法了，这种方法必须使用到pipenv，详细记录如下：
Xwlt import xlwt workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') worksheet.write(0,0,'hello') workbook.save('student.xls') Sqlite import sqlite3 conn = sqlite3.connect('test.db') c = conn.cursor() sql = ''' insert
具体原理简单来说就是，训练一个神经网络，每层网络逐步提取越来越高级的图像特征，通过分析一些特定层的输出发现，当它识别到了一些特定的模式，就会将这些特征显著地增强，而且层数越高，识别的模式就越复杂。
Python最近成为了开发人员最喜欢的语言之一。无论你是专业的，业余的，还是一个初学者，你都可以从Python语言及其程序包中受益。Python已经被证明是当今最具活力的面向对象的编程语言之一。这就是为什么即使是世界顶级公司也广泛使用这种语言的原因。Python面向对象的设计非常干净，而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java，C和C++集成。 这种语言的力量主要在于它的多功能包。无论你是寻找创建后台的支持，还是想设计一个CMS，这种语言可以提供帮助。Python
adodb：我们领导推荐的数据库连接组件 bsddb3：BerkeleyDB的连接组件 Cheetah-1.0：我比较喜欢这个版本的cheetah cherrypy：一个WEB framework ctypes：用来调用动态链接库 DBUtils：数据库连接池 django：一个WEB framework docutils：用来写文档的 dpkt：数据包的解包和组包 MySQLdb：连接MySQL数据库的 py2exe：用来生成windows可执行文件 Pylons：我们领导推荐的web framework pysqlite2：SQLite的连接组件 pythonwin：Python的Windows扩展 setuptools：无奈，PEAK的一套python包管理机制 sqlalchemy：数据库连接池 SQLObject：数据库连接池 twisted：巨无霸的网络编程框架 wxPython-2.6：因为需要保持与linux相同的版本才没用最新的，GUI编程框架 pypcap：抓包的 python-dnet：控制网络安全的其他设备 pyevent：Python的事件支持 pydot：画图的，graphiz sendpkt：Python发包 simplejson：JSON的支持 DPKT：raw-scoket网络编程 Cx-oracle：连接oracle的好东东 Mechanize：爬虫连接网站常用 PIL：图像处理工具包 reportlab for PDF 文件。 PyQt4 for GUI界面 feedparser： rss解析 chardet：编码检测 scons: 项目构建工具，写好了模板用起来还是很方便的 scapy: 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google “Silver Needle in the Skype” pefile: windows pe文件解析器 winpdb: 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了 pywmi: 省了好多折腾功夫 pylint: 培养良好的编码习惯 下面是准备用的,不做评论: pygccxml pyparsing pymacs idapython paimei pysvn pyLucene wikidpad
Python 无限恶搞朋友电脑，别提有多爽了，哈哈，打造自己的壁纸修改器，电脑无限锁屏， 无线弹窗，都在这里！！！
当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个numpy的数组，用来训练算法模型。
python的源代码要在没有安装/配置Python相关开发环境的电脑上运行，那么就需要使用工具对源代码进行打包，在windows上运行则必须打包成exe可执行文件，现在常用的打包工具有:
千图成像也就是用N张图片组成一张图片的效果。制作方法有很多的，最常见的如用ps、懒人图云、foto-mosaik-edda这些制作。
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
逗号分隔值（逗号分隔值，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔;记录每条由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，常见最的的英文逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（注）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后，陆续又出现了对于人工智能应用的攻击，主要分为两种：一是白盒测试，即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下，这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果；二是黑盒测试，即上述情况未知的情况下进行攻击，这时候采用的攻击手段主要是对抗样本，对抗样本（adversarial examples）这一概念在Szegedy et al. (2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本现在已经广泛应用于人脸识别、声纹识别等相关应用场景。
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
看着这图确实很普通，也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图，你需要掌握以下几个代码编辑方法：
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题，关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表"，这个问题背后有个非常好的解决思路，让代码替我们做重复的工作，从而减轻工作量，减少出错。
4、打包完成后，在你的项目目录中会生成一个dist文件夹，里面包含了打包后的可执行文件。
Bokeh 是用于现代 Web 浏览器的交互式可视化库。它为我们提供了通用常见的可视化图表，外观优雅，简洁。并且能在流数据集上提供高性能的交互式图表。
先尝试了PyInstaller ，打包时一直提示 no module named gtk 而gtk 又依赖pygobject ，尝试安装几次之后失败放弃
PyInstaller 是一个非常受欢迎和强大的工具，它可以将 Python 程序转换成独立的可执行文件，适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统。
前段时间在制作词云制作小工具的时候，直接在命令行用pyinstaller -F 工具.py指令打包成功后，启动exe可执行文件的时候各种报错。
写的一些爬虫，不想太麻烦的使用pyqt5来写界面，就简单使用pyinstaller来做一个.exe的文件
3.心大的人，直接从别的地方把文件拷贝到另外一个地方，实际路径发生了变化，导致scripts\pyinstaller-script.py文件中引用的文件还是原先的路径
在windows平台学习python的过程中，你肯定会遇到需要把.py脚本打包成.exe的情形，如此，至少有两方面的好处：第一，你的代码保密性更好，其他人不能直接看到python代码；第二，打包后的exe程序无需再安装相应的模块即可直接使用；其中，第二条是我们做打包工作的主要考虑，方便工具的分发和使用。
很多时候，我们需要在 windows 环境编写和执行 python 脚本，但是去搭建一整套 python 运行环境看上去就过于繁琐了，即便是拥有 python 运行环境，脚本的执行也并不方便。 如果能把 python 脚本封装在一个可执行的 exe 文件中，通过双击运行，就会方便很多了。 pyinstaller 就是用来完成这个工作的，本文就来介绍 pyinstaller 的使用，让你将自己的 python 脚本封装成可执行文件。
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