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
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。
链接：https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
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使用两个线程，一个使用pyaudio录音，一个使用pillow不停地截屏保存图片，最后再把音频和所有图片合成为视频文件。中间过程需要一定的硬盘空间。
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
这个话题已经在 Hacker News 上引发了热烈的讨论（评论 400+），感兴趣的读者可以去围观或参与一下。
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了，原文讲的内容偏理论，干货比较少。我们可以再深入一点点，了解pypy的真相。
前提：python是一门编程语言，免费开源 CPU就是中央处理器，（中央处理器作用就是处理某些指令或者是处理某些运算数据）。 内存的作用就是临时存储数据，CPU要处理的数据就是放在内存当中，内存的读写速度远远高于硬盘的读写速度。 目前python版本都是基于3.0以上版本去开发 准备一台电脑，在python官网下载python软件（选择windows x86-64 executable installer），直接安装（在安装的时候，注意勾选上 Add Python 3.7 to PATH 添加python3
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一、官网下载安装包并且已经安装好Python，提供两个下载地址，一个是官网，一个是网盘（3.6和3.7版本（64位））
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息，确定自己的显卡型号： $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号，比如我的输出为： 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
在写爬虫的时候总是遇到一些以图片的形式展示的信息，因此要怎么解析图片上的信息呢？在Google上查了一下，需要安装pytesseract和pillow（我用的python3.7）和Tesseract-OCR
解决的问题 在WIN10环境下，安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境，减少库依赖冲突 不需要安装VC啦！ 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+，同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新，现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性，可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖，是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑，暂未有更好的应对策略 考虑重
文章背景：最近在学习pyautogui模块中的处理屏幕，想要通过运行python代码，获取鼠标光标处像素的RGB颜色值。python代码如下：
WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包，Wheel是Python发行版的标准内置包格式。在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件，这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。
CentOS6系统会自带一个较低版本的python，一般不使用系统自带的python版本，因为系统很多组件依赖于python比如yum，如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境；我们需要再安装较高版本的python，而且在开发多个项目时，可能需要多个版本的Python，此时在进行Python版本切换时会比较麻烦，pyenv就提供了一种简单的方式。
wordcloud.WordCloud 类是用于生成词云图像的主要类常用参数及示例
之前听到过别人有说过Python只是一个玩具做不了大项目，我当时是嗤之以鼻的，不说豆瓣这样的公司采用Python做的网站，GitHub上那么多大项目都是用Python写的，怎么能说Python只是一个玩具呢。直到我参与维护一个Python项目。
Python官网：http://www.python.org/ Python文档地址：http://www.python.org/doc/ Python模块仓库 https://pypi.python.org/pypi
文章背景：最近在看Pythonb编程快速上手第18章，关于用GUI自动化控制键盘和鼠标，需要安装pyautotogui模块。在安装过程中遇到了一些问题。我的环境是：win10+py3.7+anaconda3。
Python 3 与 Python 2 不完全兼容。作者以 Perl 语言和创造了世界上早期个人电脑的 Commodore 为例，分析了缺乏向后兼容性和分离版本是如何导致失败的。
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛，比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解，得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多，难以快速的求解出答案，所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本，使
亲测，TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本，所以我们可直接选择cuda10.0的版本
前言 windows10 的环境，python3.8环境，使用celery 5.x 的版本，发现任务接收了，但是一直没执行，无返回结果。 早期的celery 3.x版本是可以支持windows 平台的，但是跟python3.8 不兼容了。 环境描述 以下是celery 官方文档上对版本的要求 Celery 5.2 版运行于 Python❨3.7、3.8、3.9、3.10❩ PyPy3.7、3.8 ❨7.3.7❩ Celery 4.x 是支持 Python 2.7 的最后一个版本， Celery 5.x 需要
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
Python作为2019年必备语言之一，展现了不可替代作用。对于所有的数据科学工作者，如何提高使用Python的效率，这里，总结了30种Python的最佳实践、技巧和窍门。希望这些可以帮助大家在2020年提高工作的效率，并且在此过程中学习到一些有用的东西。
编译 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） Python 的运行速度快吗？虽说不同场景不同定论，但整体而言，它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时，一提到速度，就成为众多开发者头疼的问题。 为了解决这一难题，麻省理工学院的计算机科学家出手了，他们共同研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器，可以将 Python 代码转化为本地机器代码，而不会对运行时的性能产生影响。 当前，Codon 已经在 GitHub 上
1. Python 解释器 脚本语言，解释性的语言 C ，C++ ，java 需要编译，但是python 不需要 CPython 官方网站安装 IPython 基于CPython PyPy Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython python 与 pycharm 的关系 python的.py 程序又python来执行，这里python真的是个解释器，是个应用程序，windos是指的python.exe,Linux 下指的是python这个命令 粗暴解释 pycharm 只是个写
实际写代码前，环境的搭建有时需要花费好多时间，来回折腾。最让人感觉没有成就感的就是各种版本冲突，以前linux 安装多版本 Python 还要各种ln 链接，使用不同的别名，假设 Python 2.7 使用python ，那么Python 3.7 你就得使用python37,对于一些使用python安装脚本的软件来说，也是冲突不断。pyenv是一个forked自ruby社区的简单、低调、遵循UNIX哲学的Python环境管理工具, 它可以轻松切换全局解释器版本, 同时结合vitualenv插件可以方便的管理对应的包源. pyenv可以切换Python，设置默认shell默认版本，可以为某个特定目录设置特定版本等
Cartopy 利用强大的PROJ.4,numpy和shapely库，并包括基于Matplotlib构建的编程接口，用于创建出版质量地图。cartopy 的主要特点是其面向对象的投影定义，以及在这些投影之间转换点、线、向量、多边形和图像的能力。 一、下载相关wheel 网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cartopy
WSL(Ubuntu)将Ubuntu和Win10无缝连接起来，让开发人员可以不使用虚拟机，就轻松地在同一个系统中使用win10和Ubuntu，你可以用它代替Cywin32和babun.
关于pypy这个东西，搞python有段时间的人应该都知道，我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看：
代码地址：https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance
选自pythonfiles 机器之心编译 参与：Panda 前段时间，Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑，将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码
（1）.针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求，搭建一个可用无污染的深度学习环境。
TIOBE上python排在第三，而且还在上升。 Java 占据了世界上绝大部分电商、全融、通信等服务端应用开发，而C占据了世界上绝大部分贴近操作系统的硬件编程。
在使用Python进行图像处理时，你可能会遇到问题，提示cannot import name '_imaging' from 'PIL'。这个问题通常是由于安装的Pillow库与其他库或系统中的冲突导致的。下面我将向你介绍一些解决这个问题的方法。
总结了这段时间在PyPy上的折腾，早上给同事分享了一下，不过关于PyPy里面还有很多东西需要去理解。这里先把简单介绍版拿出来，其实是做成一个html5的ppt的rst源码。稍后找个地方放ppt，效果应该不错。
注：compressobj返回一个压缩对象，用来压缩不能一下子读入内存的数据流。 level 从9到-1表示压缩等级，其中1最快但压缩度最小，9最慢但压缩度最大，0不压缩，默认是-1大约相当于与等级6，是一个压缩速度和压缩度适中的level。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如squeezenet，mobilenet，shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
在做杂项题目利用python脚本对图片进行处理时，发现代码无论怎么调试都调试有误，然后换了一个代码发现自己pycharm中未装pil.
昨天按照大佬的代码，做了一个微信全家福的图片，后面好多人问我是怎么做的，索性我就出个详细的教程吧，我python也是三脚猫功夫，有不对的地方，还请各位大佬手下留情。
1.好像不支持python3.8。直接从setting里面安装时不行的，按其它教程（https://blog.csdn.net/lyz21/article/details/104295042）从官网https://pytorch.org/get-started/locally/，拷贝链接用pip下载，一直报找不到版本。后来发现，python3.8的原因，改成python3.7可以了，但会一直连接超时。
首先，我们需要知道什么是并发，这里的并发指的是“并行发送请求”，意思就是一次性发出多个请求，从而达到节省时间的效果！那么并发和不并发的区别在哪呢？简单来说就是这样子的：
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