2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
工具:django-pyodbc-azure django-pyodbc-azure这个工具是目前据我所知最好用的django链接mssql的库 它有很多版本,需要配合你的Django版本,来下载。附上网址:https://pypi.org/project/django-pyodbc-azure/1.11.0.0/ 可以从历史版本里看看说明文档,看是否适合你的django版本,这里看1.11版本的说明文档。
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上一篇文章,我们写到如何在centos7.5 安装sql server数据库,这篇来说明下如何使用python连接sql server数据库并完成数据库操作。
在现代的软件开发实践中,依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境,也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一,有着丰富的库和框架,这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
环境 CentOS7 问题 执行如下命令后报错: pip3 install pyodbc 报错信息如下图所示: 解决办法 1.安装环境依赖 gcc-c++,建议使用如下命令: yum install
在notepad++的程序根目录下,编辑shortcuts.xml文件。在 UserDefinedCommands节点下输入:
Python是一种计算机程序设计语言,它是一种动态的、面向对象的脚本语言。它是一种跨平台的,可以运行在 Windows,Mac和 Linux/Unix系统上。
在查看别人的Python项目时,经常会看到一个requirements.txt文件,里面记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。这个文件有点类似与Rails的Gemfile。其作用是用来在另一台PC上重新构建项目所需要的运行环境依赖。第一步我觉得就是看一眼readme吧~而后看一眼requirements.txt。说了很多遍了,python从某种意义上来讲就是活的库。
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
关于连接函数还有更多的选项,可以在pyodbc文档中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的细节
想搭建一套可以在国内访问的ChatGPT聊天系统,经过查找发现了这个川虎的ChatGPT Web 程序,发现这个界面挺好看,功能也多,就拿来在本地搭建了一下,下面说说我的搭建过程和碰到的问题。
OCR 的全称是 Optical Character Recognition,即光学字符识别,通俗点讲就是文字识别。在办公领域,最常用的就是识别图片上的文字,比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图,比如说你对着喜欢的几页书拍了照,想把里面的文字抠出来怎么办?
要说使用Python中最让人头疼的过程,不是程序崩溃代码报错,而是卡在安装某个依赖库上,因为报错的代码千篇一律但安装失败的情况千奇百怪,因此本文将介绍我在安装第三方库遇到问题时的一般操作。
Python .whl文件(或wheels)是Python中很少讨论的一部分,但是它们对Python包的安装过程非常重要。如果您已经使用pip安装了Python包,那么很有可能是轮子(wheels)使安装速度更快、效率更高了。
本文主要介绍使用pip安装扩展库时常见的错误。 (1)pip命令应该在命令提示符环境中执行,如果在Python开发环境中执行,则会出现下面的错误: (2)不存在要安装的扩展库,此时应仔细检查是否有拼写
官方文档有一句话:Windows users: while it should be possible to run Redash on a Windows machine, we don’t know anyone who did this and lived to tell. We recommend using some sort of a virtual machine or Docker in such case. 当时没有注意,后面掉在坑里了,若对 Redash 进行二开,务必不要使用 Windows:第一点 Redash 依赖的 Python 包在Windows安装,本地编译的时候各种报错,不过还算都能解决。最要命的是第二点,某些包依赖的标准库模块,Windows 上没有,比如 group pwd 等。经过一下午和包安装的战斗,总算解决了,最后信心满满的想跑起来的时候,各种模块找不到。
Python以第三方包丰富而著称,你想要的功能都能通过pip命令安装,避免什么都要自己重新造轮子尬尴。
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
有许多安装 matplotlib 的不同方法,最好的方法取决于你使用的操作系统,已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节(和潜在的复杂性),有几个方便的选项。
描述: 在Python中默认的包、模块管理工具是 pip, 使得其可以对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
python:spacy、gensim库的安装遇到问题及bug处理_汀、的博客-CSDN博客1.spacySpaCy最新版V3.0.6版,在CMD 模式下可以通过pip install spacy -U进行安装注意这个过程进行前可以先卸载之前的旧版本pip uninstall spacy如果安装失败可以,在以下地址下载对应的轮子https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ctrl+F查找对应python版本的wheel,注意安装错版本了https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python
最后通过该链接:http://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Database_Programming
在《零基础学编程021:获取股票实时行情数据》这一节里,我们利用urllib抓取新浪财经中的股票数据,可以取出谷歌股票的开盘价,回顾一下代码: import urllib.request as req with req.urlopen('http://hq.sinajs.cn/list=gb_goog') as f : hq = f.read().decode('GBK') v = hq.split(',') print(v[1]) 但我们很多时候并不需要也不应该从零开始构建一个程
作为一个流行的开源开发项目,Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区,这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作,从其他人已经创建的解决方案中受益于常见(有时甚至是罕见的)问题,以及可以提供他们自己的解决方案。
本篇教程已过时请移步–> Pydroid6.0汉化版发布适配Android 13安装更简单
发送邮件是个很简单的需求,但是在实际的使用中依然碰到了很多坑,因此创建了zmail这个项目,让你使用python发送邮件的过程尽可能简单。
Python以第三方包丰富而著称,你想要的功能几乎都可以通过pip命令安装,避免什么都要自己重新造轮子尬尴。
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若有些网址设有反爬机制,请求若没有headers就会报错。 可以通过chrome浏览器的F12-network查看request的headers,将该网页的headers信息复制下来使用。
可以通过chrome浏览器的F12-network查看request的headers,将该网页的headers信息复制下来使用。
转载自:Python中文社区 ID:python-china 发送邮件是个很简单的需求,但是在实际的使用中依然碰到了很多坑,因此创建了zmail这个项目,让你使用python发送邮件的过程尽可能简单。 GitHub:https://github.com/ZYunH/zmail 其他轮子的缺点: 服务端拒信:首要问题。很多其他的轮子需要自己构造MIME和邮件头(通常优化了过程),但经常遭遇拒信,具体原因是其没有正确的定义邮件头,诸如From和To的头信息在使用SMTP时每家服务商检查都会有细微的差
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛,特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子,使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库,为了完成其他任务,所需的第三方模块和库需要另行安装,这个过程往往较为繁琐。
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的,所以如果你无法编译源代码,那么安装它可能会很痛苦(这在Windows上尤其如此,但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库,甚至在Linux上也是如此)依赖)。 Conda从二进制文件安装,这意味着有人(例如Continuum)已经完成了编译软件包的艰苦工作,因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包,也有一些差异。 例如,pip建立在setuptools之上,而conda使用它自己的格式,这有一些优点(比如静态,而且Python不可知)。
Django是一个高级Python Web框架,鼓励快速开发和清理,实用的设计。由经验丰富的开发人员构建,它可以解决Web开发的大部分麻烦,因此您可以专注于编写应用程序而无需重新发明轮子。 并且是免费和开源的。
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。
最近学习了一下关于用wxpython来构建窗口GUI程序,关于wxFormbuilder和wxpython的用法,理解的还不是很透彻,强行此文。因此本文适合新人,请大牛们多多指教,谢谢
最近感兴趣想将开发的项目转成Package,研究了一下相关文章,并且自己跑通了,走了一下弯路,这里记录一下如何打包一个简单的Python项目,展示如何添加必要的文件和结构来创建包,如何构建包,以及如何将其上传到Python包索引(PyPI)。
用腾讯云轻量服务器带的系统镜像CentOS8.0系统安装paddlepaddle 直接 $ pip install paddlepaddle 然后在Python解释器里面输入 import paddle 然后就会有错误: ImportError: cannot import name 'collections_abc' 或者其他等等,原因可能是轮子的版本太旧了,需要更新一下。 简单粗暴的卸载再装上( $ pip uninstall six $ pip install six $ pip uninstall
去年临近跨年的某一天,一个包管理器突然在脑海中形成了蓝图。粗略地估计了一下我的编码能力,我认为这在我的能力范围之内,于是尽管年底非常忙,还要忙着晋升答辩的事情,我还是腾出空(摸鱼)写下了我的第一行代码。
假如你已经有了编程基础,那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的,而在于语言范式(OO,FP还是Logic),语言的生态(如:依赖管理和包发布等)和工具(编辑器,编译器或者解释器)这些方面,请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解,那么最后的困难之处就是...细节,它是魔鬼。
每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准,而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下,两者如果结合在了一起?
所有的 Python 开发者都清楚,Python 之所以如此受欢迎,能够在众多高级语言中,脱颖而出,除了语法简单,上手容易之外,更多还要归功于 Python 生态的完备,有数以万计的 Python 爱好者愿意以 Python 为基础封装出各种有利于开发的第三方工具包。
PDM 在最近发布了 2.0.0 版本,新特性已基本完成。本文将介绍这次更新的内容。详细改动日志在这里可以看到。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
Lxml是基于libxml2这一XML解析库构建的python库,它使用C语言编写,解析速度比Beautiful Soup更快,在windows下安装相对比较复杂。下面是在win10上面安装lxml的步骤。
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。
如果你的包已经上传成功,那么当你登录PyPI网站后应该能在右侧导航栏看到管理入口。
在AI盛行的当下,我辈AI领域从业者每天都在进行着AIGC技术和应用的探索与改进,今天主要介绍排到github排行榜第二名的一款名为localGPT的应用项目,它是建立在privateGPT的基础上进行改造而成的。
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