许多开发人员编写了他们自己的模块,将 Python 的功能扩展到了与 Python 打包在一起的标准模块库之外。安装第三方模块的主要方法是使用 Python 的 PIP 工具。该工具从 Python 软件基金会的网站pypi.python.org/安全地下载 Python 模块并安装到您的计算机上。PyPI,或者 Python 包索引,是一种免费的 Python 模块应用商店。
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译,如果没有安装直接编译会出现以下错误
Python黑帽编程1.3 Python运行时与包管理工具 0.1 本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好。教程同时提供图文和视频教程两种方式,供不同喜好的同学选择。 0.2 前言 前两节里,我们完成
python模块 就是python的程序模块 顶层文件 模块文件1 模块文件2 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块。模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件。一个文件被看作一个独立的模块,一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。每个模块都有自己的名称空间。 python允许“导入”其它模块以实现代码重用,从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统。python中,模块也是对象;在一个模块顶层定义的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性。 python的程序架构 一个python程序通常包括一个顶层程序文件和其它的模块文件(0个、1个或多个) 顶层文件:包含了程序的主要控制流程 模块文件:为顶层文件或其它模块提供各种功能性组件。模块首次导入(或重载)时,python会立即执行模块文件的顶层程序代码(不在函数内的代码),而位于函数主体内的代码直到函数被调用后才会执行。python也自带了很多模块,可以使用help(module)查看,这些被称为python标准库文件。 模块的执行环境 模块是被导入的(import),但模块也可以导入和使用其它模块,这些模块可以用python或其它编程语言写成。 模块可内含变量、函数以及类来进行其工作,而函数和类可以包含变量和其它元素。 建议:在顶层文件可以出现大量的控制流语句,而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类,这样程序在执行时效率才会高。 python导入模块 在导入模块时只能使用模块名,而不能使用带.py后缀的模块文件名 import语句:导入指定的整个模块,包括生成一个以模块名命名的名称空间 import module1[, module2[, ... moduleN ]] 建议一个import语句只导入一个模块 import module as module_alias from-import语句: 常用于只导入指定模拟的部分属性至当前名称空间。 from module import name1[, name2[, ... nameN ]] 例:from random import choice,randint,random 建议:在顶层文件可以出现大量的控制流语句,而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类,这样程序在执行时效率才会高。 import 和 from - import是赋值语句 import和from 是可执行语句,类似于def,因此,它们可以嵌套在if测试中,出现于def中等等 python执行到这些语句时才会对其进行解析,这意味着,所有来自模块的属性仅在import语句执行后才能使用。 import 和from 都是隐性赋值语句 import 将整个模块对象赋值给一个变量名;from将一个或多个变量名赋值给导入此模块的模块中的同名对象 模块就是名称空间:模块的名称空间可以通过属性__dict__或dir(M)获取;模块属性可通过点号(.)运算符获取,格式为M.attr;模块是一个独立的作用域(本地变量就是全局变量) import的工作机制 import语句导入指定的模块时会执行三个步骤: (1) 找到模块文件:在指定的路径下搜索模块文件 (2) 编译成字节码:文件导入时就会编译,因此顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃,只有被导入的文件才会留下.pyc文件。 (3) 执行模块的代码来创建其所有定义的对象:模块文件中的所有语句会依次执行,从头至尾,而此步骤中任何对变量名的赋值运算,都会产生所得到的模块文件的属性。 注意:模块只在第一次导入时才会执行如上步骤。后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象。reload可用于重新加载模块。 模块搜索: python解释器在import模块时必须先找到对应的模块文件 程序的主目录;PYTHONPATH目录(如果设置了些变量);标准链接库目录;任何.pth文件的内容(如果存在.pth文件) 这四个组件组合起来即为sys.path所包含的路径,而python会选择"在搜索路径中的第一个符合导入文件名"的文件。 import sys sys.path 返回一个路径列表,该路径列表是python解释器需要搜索的路径顺序列表
早期运维工作中用过稍微复杂的Puppet,下面介绍下更为简单实用的Saltstack自动化运维的使用。 Saltstack知多少 Saltstack是一种全新的基础设施管理方式,是一个服务器基础架构集中化管理平台,几分钟内便可运行起来,速度够快,服务器之间秒级通讯,扩展性好,很容易批量管理上万台服务器,显著降低人力与运维成本;它具备配置管理、远程执行、监控等功能,一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func;通过部署SaltStack环境,可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令,根据不同业务特性进
笔者长期在ARM-LINUX嵌入式平台使用C语言开发。硬件IO操作只能用C确实没办法,但是应用程序用C简直就苦逼了,程序复杂一点,各种越界、指针错误、诡异死机、segment fault、内存泄漏、core dump、编译找不到头文件、依赖库,解析个字符费老劲,轮子太少纯靠白手起家。自从把Python移植到嵌入式平台,用C写完IO的Python扩展库然后用Python写应用程序完全就是摧枯拉朽般存在。
搭建FTP,或者是搭建网络文件系统,这些方法都能够实现Linux的目录共享。但是FTP和网络文件系统的功能都过于强大,因此它们都有一些不够方便的地方。比如你想快速共享Linux系统的某个目录给整个项目团队,还想在一分钟内做到,怎么办?
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、 glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。 Python 版本说明 Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的
工作中需要自行编译一个Python二进制程序,并尽量减少该程序依赖的库文件,使之在相同CPU架构上有更良好的可移植性。先找了下网上的资料,都不太详尽,经过探索最终还是成功了,这里记录一下过程以备忘。
将此whl文件下载成功后,放置于目录:D:\python\python3.6.2\Scripts下【这个是我本地python安装目录,大家在实际操作过程中,替换为自己本地python的安装目录即可】
将此whl文件下载成功后,放置于目录:D:\python\python3.6.2\Scripts下
curses 是一个在Linux/Unix下广泛应用的图形函数库,作用是可以在终端内绘制简单的图形用户界面。
1、需求背景 为什么要这样干呢?因为 Python 虽然号称跨平台,但是一些和操作系统相关的函数 API,windows 下也还是只能干瞪眼用不了,比如 import fcntl 这在 windows 下是没法用的,这就给开发测试带来了不便,在两个异构系统上,没法无缝切换 work。因此,能想到的就是利用 windows 上的 Cygwin 模拟 linux,然后 Pycharm 去调用 Cygwin 下的 Python 即可。 2、配置环境变量以及 PyCharm 参数 2.1 环境变量 CYGWIN
Python是一种高级,面向对象,动态,多用途,独立于平台的编程语言,即多范式语言。它用于数据分析、机器人和人工智能、机器学习等领域。Python 支持多种编程范式,包括面向对象编程、结构化编程和某些函数式编程功能。Python还支持合约编程和逻辑编程,但只能在扩展的帮助下。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
在Linux里面是我们安装的适用于Linux系统的软件 在某种语言里(eg:Python)就是这个语言的软件
在windows下安装的python是带tab键自动补齐的而Linux自带的python版本过久,从新安装后没有tab键补齐功能,而且在交互模式下不小心打错了很麻烦。
安装有python2和python3多版本的情况下,我们使用pip安装模块容易出问题:
要能够使用import tab,最主要的是要有readline模块。默认python2.6虽然没有装tab模块,但是装了readline模块的。如下:
在交叉编译python3之前需要在ubuntu主机上安装对应的x86版本,因为交叉编译时需要用到python解释器。ubuntu16.04下安装python3.10.5
最近想要实现通过脚本循环再Linux下运行shell命令,经过探索发现使用Python语言有几种解决方案,在此简单记录。
1.最近手头有个脚本用于远程批量传输文件的。由于系统本身环境兼容不是很好,所以开始升级配置环境。
我们分享的 python 入门是根据公司实际自动化项目,抽出来的需要快速掌握的 python 基础知识以及掌握知识的方法。
PyHero是用python编写的软件,可让您从命令行控制GoPro HERO,HERO2,HERO3和HERO4!
资源是否应该扩容。本章通过运用Python 第三方系统基础模块,可以轻松获取服务关键运营
这个专题讲解Python相关方面的内容,首先是运维方面,例如数据库,Linux等,后续会有Web,爬虫等。
Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
Python是一种高级编程语言,广泛应用于许多领域,包括数据科学、人工智能、Web开发等等。在Linux系统中,Python可以使用subprocess模块调用操作系统命令,实现与Linux系统的交互。
Ansiable 是新出现的自动化运维工具,基于 Python 开发,集合了众多运维工具(puppet、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible 是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents,因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。
多编程语言都有一个特殊的函数,当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main(),并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面,Python解释器从文件顶部开始执行脚本,并且没有自动执行的特殊函数。
市面上有很多自动化工具。我可以举几个例子,例如 Puppet、Chef、CFEngine、Foreman、Katello、Saltstock、Space Walk,它们被许多组织广泛使用。
linux 基础配置 python3的linux环境编译安装 1.linux下安装软件的方式 -首选yum工具,方便,自行解决软件之间的依赖关系,自动下载且安装 1.配置yum源(就是一个软件仓库,里面放了一堆rpm软件包) 可以选择阿里云源,清华yum源 配置第一个仓库,里面有大量系统常用软件 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7
paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接。
1.pycurl模块支持 需要安装pycurl模块支持 如果是在Windows的pycharm上运行,需要使用pip install pycurl命令安装pycurl模块;如果要在Linux环境上运
目前 Linux 下有一些使用 Python 语言编写的 Linux 系统监控工具 比如 inotify-sync(文件系统安全监控软件)、glances(资源监控工具)在实际工作中,Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对 Linux 服务器的监控。 本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 内存 网络的监控脚本的编写。
1.系统编程:提供API(Application Programming Interface,应用程序编程接口),能方便地进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具
在日常工作学习生活中,我们常见的系统有三种:Windows、Mac、Linux。而Linux常见的有Redhat、Ubuntu、Centos。
linux系统下部署Django 1、Python3安装 2、setuptools安装 3、django安装
当我们在用python来处理两个整数(无小数)相除的时候,计算结构的小数部分被截取掉了,只留下整数的部分。有些时候这个功能很有用,但是当我们仅仅需要普通的除法的时候,结果就与我们期望的不符。
本次将向大家介绍如何在本地搭建Python开发环境。 Python可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X。 你可以通过终端窗口输入 "python" 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。 Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等等。) Win 9x/NT/2000 Macintosh (Intel, PPC, 68K) OS/2 DOS (多个DOS版本) PalmOS Nokia 移动手
Linux下默认系统自带Python2.X的版本,这个版本被系统很多程序所依赖,所以不建议删除,如果使用最新的Python3那么我们知道编译安装源码包和系统默认包之间是没有任何影响的,所以可以安装Python3和Python2共存。
Python3 环境搭建 本章节我们将向大家介绍如何在本地搭建 Python3 开发环境。
Python本身自带了一套工具distutils ,用于发布 Python 应用程序。但 distutils 没有提供定义其它依赖包的功能,setuptools 的真正优点并不在于实现distutils 所能实现的功能——尽管它的确增强了distutils的功能并简化了setup.py 脚本中的内容。setuptools 最大的优势是它在包管理能力方面的增强。它可以使用一种更加透明的方法来查找、下载并安装依赖包;并可以在一个包的多个版本中自由进行切换,这些版本都安装在同一个系统上;也可以声明对某个包的特定版本的需求;还可以只使用一个简单的命令就能更新到某个包的最新版本。 简单来说,Python setuptools可以看做是增强版的distutils,用来管理Python的各种包。
其实这段代码从实现上看没有任何问题,也非常完美,不过这里有一个问题。项目使用了Python语言,而Python语言拥有强大的API后援团。对于复制文件这样的基础操作,不可能没有现成的API,难道非要写n行代码才能搞定吗?尽管代码实现没有任何问题,但有现成的API(这里指的是官方原生的API)为何不用呢?而且Python的API都是经过成千上万人验证的,出错几率很低。如果自己写代码,很可能会引入未知的bug。所以,这里对广大初学者的建议是:如果有现成API,应该尽量使用现成的API,没有必要什么都自己实现(想炫耀自己牛叉的除外)。
学Python喊了很长时间了,总是因为各种各样的理由搁置,昨天想起来前同事推荐过一本Python的书《Python核心编程》第二版,就火速买了一本,Python的学习也算是个开始了。 当然了,我学习还是蛮浮躁的,总是喜欢循序渐进,深入浅出那种,希望短时间的学习能够看到成效,比如做出几个demo,写出几个算法之类的。 所以我把书先放下,换了个思路来想,如果我学习一门语言,怎么样会和目前的工作结合起来更多呢,bingo,那就调用MySQL吧。 其实mysql模块有点类似于JDBC的一种角色
一 Python模块简介 1 模块化 一般来说,编程语言中,库,包,模块是同一种概念,是代码组织方式 python中只有一种模块对象类型,但是为了模块化组织的便利,提供了一个概念: 包 模块(module):指的是python的源代码文件 包(package):指的是模块组织在一起放入和包名同名的目录及相关文件 ---- 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织,彼此间独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块 ---- 模块在物理形式上表现为以.py 结尾的代码文
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