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。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别：首先，使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema（Protocol Buffer的具体编码方式），其序列化后得到的数据不是可读字符串，而是二进制流；其次，Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍，解析时间要快20到100倍。
查看系统中的python版本，如系统中没有python可以到 python.org 网站下载python，支持linux、windows、macos系统。下文可以看到系统已经安装过了python2.7版本。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
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
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
notice:我是使用的 腾讯云服务器（CentOS 7.5 版本的） 记录一下云服务器搭建 Python3 环境的采坑记录
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
pygame是一组功能强大而有趣的模块，可用于管理图形、动画乃至声音，可以轻松的开发复杂的游戏。使用pygame来处理在屏幕上绘制图像等任务，就不用考虑众多繁琐而艰难的编码工作，而可以将重点放在程序的高级逻辑上。 但是在安装pygame时，却遇到比较苦恼的事情，就是有很多版本该怎么选择一个适合电脑系统的版本呢？并且有pygame有众多的版本，版本的名称一大串，都代表什么意思呢？刚刚接触确实是一脸萌萌的，接下来就简要的介绍两种系统的安装吧，windowns和linux：
前言 之前写过一篇在windows下安装Tensorflow的教程。有小伙伴说之前不是说在Ubuntu装过么把那个也发一下，所以，补上一篇。 安装anaconda 还是老样子，新手小白一枚，直接上anaconda集成环境，避免安装各种包。 从anaconda官网下载linux的安装包，根据自己的需求选择就好。 在Ubuntu下打开Terminal（ctrl+alt+t），切换到Downloads目录下（或者你自己存放安装包的路径），执行： >> bash Anaconda3-4.2.0-Linux-
（下载地址：https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz） Centos6.5系统自带python2.6.6，需要升级到Python2.7 安装库文件：yum install zlib-devel openssl-devel sqlite-devel 下载：wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz 解压：tar zxvf Python-2.7.6.tgz 安装：
# curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.7.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
接下来一步最重要！ 这样才能使这次升级真正生效！否则python命令还是原来的2.6.6版
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误：
> pip就是python的包管理工具，解决了包直接的依赖关系。可以方便的管理第三方库(包).
网上关于python的交叉编译的文章很多，但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了，而且很多标题是第三方库的交叉编译，但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库，可参考性不强，最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑，记录一下！
在Linux系统上，保持Pip和Python版本的最新状态对于顺利进行Python开发至关重要。通过升级Pip和Python，你可以享受到最新的功能、修复的bug以及提升的开发效率。本文将为你提供在Linux上升级Pip和Python的详细指南，助你打造更强大的开发环境。
大多数python自带pip，因此首先可检查是否已经安装了pip。在python3中为pip3
一般的linux系统都会自带python环境，默认都是python2.7，但是python2.7已经不开源，不维护了，并且python3已经成为主流。学习python或者从事python工作当然要在python3环境下敲代码。
1、首先确认Linux操作系统中自带的python 版本时候与自己所需要的版本一致
编写｜shanyi 排版｜wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装，并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境，并自动下载安装依赖软件，版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本（cuda7.5_cudnn5_avx_openblas），需要执行： pip install
Python离线安装包的下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
使用docker安装jenkins环境，jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的，如果我们想执行python3的代码，需进容器内部安装python3的环境。
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折，你也会一度认为是不是自己选错了，但只要坚持，就算最后没有成功，但努力了就不会有遗憾。
Anaconda安装：Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境，避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件，python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
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。
Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用：
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
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
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
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库，虚拟环境能够独立于真实环境存在，并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境，每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境，对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
一、安装 Windows pip install 模块名 pip install 模块名==版本号 linux(root用户) pip install 模块名 pip install 模块名==版本号 linux(普通用户) sudo pip install 模块名 sudo pip install 模块名==版本号 注意 公司里基本你不会让你用root用户 二、卸载 Windows pip uninstall 模块名 linux(ro
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:
版本下载（清华镜像）：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
联盟有个小伙伴，为了督促自己学习进步，决定把自己以前学的python重新梳理下，并且以文章的方式展示出来，联盟专门做一起学python系列专栏，鼓励这位小伙伴学习，也欢迎大家监督，也欢迎后续的小伙伴参与进来，一起学习一，互相鼓励，传播正能量。 （一）基本配置 1、检查系统有没有内置python 很多的系统都内置了python，由于我编程用的都是linux系统，无论那个版本的linux，都可以在命令行上输入python，来检查有没有内置python，我用的系统是ubuntu，是内置了python2.7的，输
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便，请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装，安装的是3.6
我们在pycharm中更新pip常会有如下错误提示无法完成pip更新,但是pip不更新会影响其他扩展包的安装:
Hello，各位小伙伴们，大家好，在往期的教程中，我们说完了Windows上的Python pip换源。历史文章里边有写过两篇关于Windows下的pip换源系列，方法行之有效，还没有来得及换源的小伙伴们，得抓紧时间上车了。换源系列文章可以看这里：手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的、手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的（系列二）。今天，咱们就把Linux下的pip换源解决一下。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
解决方法 报错内容Command python setup.py egg_info failed with error code 1 in /tmp/pip-build-gl5x6y_i/cryptography/，执行sudo pip3 install --upgrade pip 可解决。
由于实验室需要，准备配置新的服务器，之前一直使用windows比较多，linux比较少，于是开始重新学习linux各种环境的搭建．
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了，足足有5G左右，我的云服务器才40G硬盘，实在是玩不起呐。
Tensorflow支持Windows/Mac/Linux等三种操作系统， 其中windows下python需要安装3.5以上的版本
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