在VS这一款号称“宇宙最强”的IDE和编译器中，高度集成了对python语言的支持，并直接加入了机器学习的框架，只需要在安装的时候选择python模块就行（可以选择安装python2,、python3或者Anaconda）。VS2017安装好之后就可以新建python项目，在项目的python环境下可以管理多个python环境，还可以安装、删除或者更新python包，这点非常方便。比如安装numpy、scipy、TensorFlow、opencv等。在VS2017中写python也有不错的代码提示和补全功能。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 微软近日在官方博客宣布，已与与Anaconda达成合作，微软免费和跨平台代码编辑器 Visual Studio Code 已默认被包含在 Anaconda 发行版中。Python 用户现在可以在安装 Anaconda 的同时轻松安装 Visual Studio Code ，以提供出色的编辑和调试体验，微软还为 Anaconda 用户量身定制了专用功能。 当开发者首次安装Anaconda时，他们可以选择安装Visual Studio Cod
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器，然而编辑Jupyter Notebook离不开网页，很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近，微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook，就让我们看一下，他们是如何做到的，以及怎么使用吧。
ubuntu系统安装教程： https://xiaolong.blog.csdn.net/article/details/118395024
在当今互联网技术日新月异的背景下，Python作为一门简洁、高效、易学的语言，广受开发者欢迎。然而，由于Python解释器的特性，导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题，我们可以利用Python的扩展机制，通过C语言编写扩展，将高效的C代码与Python完美结合，提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展，实现无缝集成与高效性能。
在Python开发的世界中，正确的工具可以让你事半功倍。本文将向你介绍一些受欢迎的Python开发工具，以及如何使用它们来提高你的编程效率和代码质量。
查看Visual Studio Code Tips and Tricks，快速熟悉VSCode。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互，以及编译Python扩展和创建Python模块。
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。
如果，对于有一定经验的开发者而言，肯定会对这个问题不屑一顾。因为，对于熟练的Python开发者，不同开发工具只是效率高低的差异。到底哪一款好，主要取决于个人习惯，有的人会说Python完善的配置、零配置很好，可是也会有一些开发者认为vim更好。
微软最近发布了正式版Visual Studio 2017并公开了其下载方式，不过由于VS2017采用了新的模块化安装方案，所以微软官方并未提供ISO镜像，但是官方提供了如何进行离线下载的方案给需要进行离线安装的用户，只不过都是英文。本文将对官方指南中的一部分进行翻译（这里说一句：翻译的部分就是最基础的离线下载和安装方案，另外，即使如以前微软提供了安装镜像，也仅会包含Visual Studio的基本核心组件和部分官方扩展，而微软、安卓和苹果等平台的SDK、模拟器和第三方扩展功能等会在用户选择后联网下载。而VS2017的离线包是包含所有可选项的）。好了，接下来将会分为四部分来叙述，分别是离线下载安装文件、离线安装VS2017、更新离线文件包以及如何通过已下载版本来减少下载其它版本下载量的方法。
Python的很多库中都包含了C/C++的代码，在安装这种库的时候，尝尝会遇到这样的报错：
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
随着Python的广泛应用，使用一款高效的集成开发环境（IDE）变得尤为重要。而在众多IDE中，Visual Studio Code（简称Vscode）凭借其强大的功能和活跃的社区成为了许多开发者的首选。本文将深入探讨Python和Vscode环境的安装与配置，旨在帮助读者更好地搭建Python开发环境。
用VSCode编程是需要依赖扩展的。写python需要安装python的扩展，写C++需要安装C++的扩展。刚打开编辑器的时候，它一般会推荐一些扩展，你如果什么都不知道，可以先安装官方推荐的这些扩展：
centos7 默认的python版本是2.7，目前主流的python版本都是3.6或者3.7。centos的yum包管理器是基于python2编写的，所以不能直接删除，同时也要配置python环境版本为python3版本,而且需要两个版本共存。当时使用ubuntu16或者18是更好的选择，但是unbuntu容易出现更新崩溃的情况，不如centos稳定。
对于开发工具，仁者见仁智者见智，关键是自己喜欢，用着顺手就好，不用刻意去追求别人用的是什么工具。
一些开发者在使用Node.js模块时，可能会遇到类似于 "gyp verb ensuring that file exists: C:\Python27\python.exe gyp ERR! configure error gyp ERR! sta" 的错误。这个错误通常是由于缺少Python环境或设置不正确导致的。在本篇博客文章中，我们将提供一些解决这个错误的方法。
使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的，但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣，但是如何选择呢？
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 使用IDLE或者Python Shell来编写Python是非常适合于简单程序的，但是这些工具往往将大型的编程项目变成一个个充满绝望和沮丧的“坑”。使用一款集成开发环境甚至是一款好的专用的代码编辑器会让编程充满乐趣，但是如何选择呢？ 各位看官，不要畏惧，我们将在这里为您解释和揭开无数可供选择的神秘面纱。虽然我们无法决定哪一款最适合于你和你的项目，但是我们会阐明每一款的优缺点，帮助您作出最明智的决定。 为了浅显易懂，我们将我们的工具清单分为两部分，一部
使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了，甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS 不同，在 Windows 上做开发总会遇到很多挑战，不论是文件编码、环境控制还是项目编译，开发过程中总会有一些神奇的收获。
文章来源：机器之心 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 在 Windows 上怎样做 Python 开发？是像大神那样使用纯文本编辑器，还是用更加完善的 IDE？到底是用自带的命令行工具，还是需要装新的 Terminal？本文将带你了解如何利用微软官方维护的 MS Terminal 与 VS Code，来为 Python 开发保驾护航。 使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了，甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS
停止使用 Python3.7 吧，虽然不太影响，但风险自担。因为即便是巨头微软，也决定要逐步放弃对 Python3.X 的官方支持。
你也许会觉得： AI 程序员这么优秀，是因为他们聪明，而我只能笨鸟先飞，勤能补拙喽，当然不是！只要你掌握 AI 程序开发，还怕老板不追着你加工资？！
在本篇博客中，猫头虎博主将深入探讨集成开发环境（IDE）的概念、优势及其在编程领域中的重要性。文章内容针对从初学者到经验丰富的开发者，解析不同IDE的特点，让每位读者都能找到适合自己的工具。本文将涵盖关键SEO词条：IDE入门、编程新手、集成开发环境、代码编辑器、调试工具、流行IDE比较、Visual Studio、Eclipse、PyCharm、IntelliJ IDEA、新手编程指南。
微软官方又推出了新得插件,名字叫Pylance,这个名字是向 Python的Lancelot致敬。
rem 编译64位boost rem 一直以来都是在Win32环境下Build和使用boost，但现在基本上每天都在64位Win7下工作， rem 所以很有必要把这几天的经验总结下来。和32位环境不同， rem x64环境下编译得先从开始菜单启动Visual Studio的Visual Studio 2008 x64 Win64 Command Prompt进入命令提示符， rem 而不是随便打开任意一个命令行窗口就行。然后转到boost根文件夹，运行bootstrap.bat生成x64版的bjam.exe。然后运行命令： rem bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 threading=multi link=shared address-model=64 rem 即可生成DLL版平台库，如果要编译静态库版就把shared改为static。 rem 只生成一个库的话加上例如–with-python得编译选项，避免生成东西太多、时间太长。 rem 要有address-model=64属性，如果没有这个属性的话，会默认生成32位的平台库，加入这个选项才能生成64位的DLL。 rem 如果要生成Boost.Python库，需要先下载安装x64版的Python安装包，我用的版本是3.2.3。 rem 在使用这个库编写Python扩展DLL时，默认是使用动态库版的Boost.Python，要使用静态版的必须 rem 在C++项目中定义BOOST_PYTHON_STATIC_LIB宏，这样就不用在使用或发布扩展时带着boost_python-vc90-mt-1_50.dll一起了， rem 当然扩展DLL的尺寸会大些，如果做实验没必要这样，编译又慢生成的文件也大。 rem vs工具链版本：vs2003 : msvc-7.1，vs2005 : msvc-8.0，vs2008 : msvc-9.0，vs2010 : msvc-10.0
那么，作为多年的程序员，或者准备着成为新一代程序员的读者们，该如何为智能时代做好准备，成为 AI 时代的程序员呢？
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
突然间要编写或者调试几个 C++ 的小程序，动用 Visual Studio 创建一个解决方案显得大了些。如果能够利用随时随地就方便打开的 Visual Studio Code 来开发，则清爽很多。
VS Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，轻量级指的是下载下来的VS Code其实就是一个简单的编辑器，强大指的是支持多种语言的环境插件拓展，也正是因为这种支持插件式安装环境开发让VS Code成为了开发语言工具中的霸主，让其同时支持开发多种语言成为了可能。俗话说的好工欲善其事必先利其器，安装一些实用插件对自己日常的开发和工作效率能够大大的提升，避免996从选一款好的开发插件开始。以下是我整理的一些比较实用的VS Code插件希望对大家有用，大家有更好的插件推荐可在文末留言🤞。
显著提升了在运行包含多个测试项目的大型解决方案期间的性能。 在我们的实验室中，超过 10,000 个 MSTest 的解决方案执行单个测试的速度提高了 82%！
非常非常简单的一个程序，主要就是计算1加到100的值，我们将它重命名为test.py，记住后缀名是改为py，然后保存。
其他各种配置可以见Full Listing of Options and Their Descriptions — flake8 6.0.0 documentation
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 “工欲善其事，必先利其器”，如果说编程是程序员的手艺，那么IDE就是程序员吃饭的家伙了。 一个优秀的IDE，最重要的就是在普通文本编辑之外，提供针对特定语言的各种快捷编辑功能，让程序员尽可能快捷、舒适、清晰的浏览、输入、修改代码。对于一个现代的IDE来说，语法着色、错误提示、代码折叠、代码完成、代码块定位、重构，与调试器、版本控制系统(CVS)的集成等等都是重要的功能。以插件、扩展系统
今天在虚拟机下在学习scapy的东西，其中一个例子中需要安装一个python的visual模块，期间报了N多的错误，一个个解决其中的依赖问题，到后面被卡住了
当配置C#开发环境时，安装.NET Core是一个重要的步骤。以下是安装.NET Core的基本过程：
所需环境：64 位的 Windows10，Windows8/7 64 位下也能安装。机器要有至少 30G 的硬盘空间。
Visual Studio Code 是一个免费的开发工具，比较轻量，很多人都会用。
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
一方面，你获得了超过 6000 万次安装 Visual Studio Code 的 Python 扩展。
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