朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多，加上各种标准库，拓展库，乱花渐欲迷人眼，就想写一个快速的Python教程，一方面 保持言语的简洁，另一方面循序渐进，尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外，我在每一篇中专注于一个小的概念，希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础，语法基于Python 2.7，测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始，比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始，比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后，可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库三个方面的包(package)介绍： Python增强 系统互动 网络 第一类：Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步，通
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。
pip 是 Python 的包管理器。这意味着它是一个工具，允许你安装和管理不属于标准库的其他库和依赖。
Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以及IO的功能和性能，了解计算机工作的流程，了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap)，所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时，下面是重点： 1) 操作系统的进程管理，比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信，
系统：Windows 7 版本：Python 3.5 Python是一门简洁、优雅的语言，丰富的第三方库能让我们很多的编程任务变得更加简单。对于想要用Python进行数据分析，就需要强大的Python第三库如numpy、pandas、matplotlib、scipy必不可少，而Python本身除标准库外都需要另行安装，安装这些第三方库（包）成为许多人的问题，下面我们以安装requests包为实例来看如何安装这些包，如果需要安装其他包，请把requests替换为想要安装的包名即可。 安装第三方库 虽然Pyt
虽然Anaconda中自带很多库or包，但是还是有一些没有的，这种时候就需要我们来手动安装啦~
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）。
什么是 pip ？pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。本教程就是为 Python 新手介绍 pip。
在Python开发中，理解和管理项目的依赖关系是至关重要的。一个Python库可能依赖于多个其他库，同时也可能被许多其他项目依赖。正确地梳理这些依赖关系，有助于提高代码的可维护性和减少兼容性问题。本文将详细介绍如何从一个特定的库出发，寻找其依赖的库以及依赖它的库。
项目开发一直在docker的虚拟环境上，遇到了一个问题，就是把虚拟环境的包删掉（rm -rf xxx）之后，再重新拷贝一个（跟原来包一模一样的文件夹）进去发现pycharm再也找不到这个包了，后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题：
Pip是用于安装Python软件包的工具。 使用pip，您可以从Python软件包索引库（PyPI）和其他软件包索引中搜索，下载和安装软件包。
我们在使用Python进行编程时，难免需要用到Python的各种包，我们在不同的项目中需要用到不同的库，甚至需要用到同一个库的不同版本等，这些库，都是需要我们通过Python的库管理工具——pip来实现的，而pip这个工具也是Python初学者必须要学习掌握的一个工具，本文就来给大家介绍一下pip的常用命令。
Python是一种流行的编程语言，广泛应用于各种领域，如数据科学、Web开发、人工智能等。在Python的生态系统中，有大量的第三方库和包可以帮助开发者更加高效地进行开发。为了方便管理和安装这些第三方库，Python提供了一些强大的包管理工具。本文将介绍如何安装Python包管理工具，以便您能够在Python项目中方便地管理和使用第三方库。
前两天，我发现有个前同事写的 Shell 脚本经常在出问题，考虑这个脚本一直挺不稳定的，维护起来也挺头疼，原因是 Shell 脚本写稍微复杂一点的逻辑，代码就变得十分臃肿，对比 Python 真的太差劲了。
本文是对这句话的一个扩展。作为一个 Python 打包工具的开发者，非常痛恨 Debian 系统，所以我在回复 laixintao 时说道： Python 打包系统的混乱，Debian 系统是要居大功的。其实不止 Debian 是如此，下面开始吐槽，非常不严谨，吐槽完我就跑。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
在使用Python进行编程开发的过程中，我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的，但不管是何种原因，我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
这个错误出现的原因是你的Python环境与你要安装的包的要求不兼容。这可能是由于你使用的Python版本太低，或者因为你的Python环境缺少了必要的依赖项。 为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：
在ubuntu服务器下安装包的时候，经常会用到sudo apt-get install 包名 或 sudo pip install 包名，那么两者有什么区别呢？
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R
Python（蟒蛇，图标是两条蛇）是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在大多数平台的许多领域中成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
PIP是Python第三方库管理器，我们可以通过 pip 来安装不同的Python包。包是一个Python模块，可以包含一个或多个模块或其他包。即可以安装到应用程序中的一个或多个模块就是一个包。在实际的编程中，我们不必去编写每一个实用程序，很多有别人已经封装好的，我们可以导入到程序中直接使用。
Python Pip 是 Python 的包管理器，它允许您轻松地安装和管理 Python 包和库。在 Ubuntu 22.04 上安装 Python Pip 是非常简单的。
Python的强大之处除了它的简洁易用，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持。今天小编就带你看下Python有哪些常用第三库吧, 知道且用过超过10个的欢迎留言~
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
python学习手册 📷 一、python 安装和配置 下载安装包 首先需要在官网 https://www.python.org/ 下载python的安装包，python的安装包分为windows 、苹果操作系统两部分。其中windows也分为32/64位的安装包，请对应下载即可。我本地是使用是：python-3.6.0-amd64.exe python64位安装包：（3.6版本的） 进行安装 可采用默认安装 📷 【注意】 1、在安装时注意把[ Add Python 3.6 to PATH] 这个选项
去年发生了一些令人震惊的攻击，这使得开源软件供应链的安全性备受质疑。成千上万的计算机被一个免费的安全软件工具CCleaner故意损坏，同一周内一群黑客向Python Package Index（PyP
导读 ｜ python学习手册 一、python 安装和配置 下载安装包 首先需要在官网 https://www.python.org/ 下载python的安装包，python的安装包分为win
我们从最常用的 Python 包入手，去解答上述这个问题。最初，我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来，深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
可以从https://thrift.apache.org/download下载Thrift源文件：
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
https://pan.baidu.com/s/14x2Cno96vp67qPz0Ee4weA
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目，每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境，你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本，避免它们之间的冲突。
Pipenv，它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans，是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。
在这一部分，我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开，在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str 和unicode，Python3只
嵌入式 Python 允许将 Python 与 IRIS 数据平台的本地编程语言 ObjectScript 一起使用。当使用嵌入式 Python 在 IRIS 类中编写方法时，Python 源代码与编译后的 ObjectScript 代码一起编译为在服务器上运行的目标代码。与使用网关或 Python的 Native SDK 相比，这允许更紧密的集成。还可以导入 Python 包，无论它们是自定义的还是公开的，并在ObjectScript 代码中使用它们。 Python 对象是 ObjectScript 中的一等公民，反之亦然。
今天遇到的新单词： editor n编辑，作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配，发布 wrapper n封装 volume n音量
Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对 Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化shell下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tcl一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件，如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件，我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台，在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。 Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。 PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容： xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。 Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。 还有其他 和他同级别的还有 PyHtml PySGML PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。 PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。 NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。 PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它，你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。 PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。 Psyco ———— 一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。 Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。 smtplib模块 ———— 发送电子邮件。 ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序，用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。 xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。 下面这些就不详细介绍，只列出名字和功能 adodb ———— ADO数据库连接组件 bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件 chardet ———— 编码检测 Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容 cherrypy ———— 一个WEB framework ctypes ——
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
Python的版本众多，而且其内部的库Package也五花八门，这就导致在同时进行几个项目时，对库的依赖存在很大的问题。这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理，方便进行开发，就需要进行虚拟环境的配置。 一方面：我们初学python的时候，下载第三方库的时候其实是在全局或者是整个系统中都可以使用，但对于一些项目来说，需要的库可能是与你电脑中安装的库不同版本的库，然而，一个系统不能包含两个不同版本的库，所以需要使用虚拟环境； 另一方面：以后工作中你跟别人交接项目的时候会存在不同库的版本，所以我们需要使用虚拟环境，新手来说是不必在意的，但是最好早点学习。
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