情况如上所示，当运行程序的时候，报错内容为：RuntimeError: dictionary changed size during iteration
为什么举例来说这个安装过程呢， 因为现在开发部署的主流linux就是CentOS，而大部分人目前所使用的版本是CentOS Linux release 7.x 该系统已经自带集成了 Python2.7版本及pip，如果没有也可以通过yum方式安装。而CentOS 6则自带Python2.6.6 且没有pip。而现行大多数的Python开源项目都要求Python在2.7及以上，所以如果你要部署项目的机器是CentOS 6， 则需要升级Python版本并安装pip。看起来就这点东西，但是在执行过程中会遇到许多问题，接下来一步一步给你讲解，让你从根上理解Python多环境安装。
卸载现有的Python和Yum 1、删除现有Python ##强制删除已安装程序及其关联 rpm -qa|grep python|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps ##删除所有残余文件 ##xargs，允许你对输出执行其他某些命令 whereis python |xargs rm -frv ##验证删除，返回无结果 whereis python 2、删除现有的yum、强制删除已安装程序及其关联 ##强制删除已安装程序及其关联 rpm -qa|grep yum|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps ##强制删除所有残余文件 whereis yum |xargs rm -frv 下载所需的rpm包 ##查看自己系统版本的命令 cat /etc/redhat-release #CentOS Linux release 7.8.2003 (Core) ##下载相应的包地址： http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003(自己系统版本号)/os/x86_64/Packages/ ##所需要的包 ##python python-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-iniparse-0.4-9.el7.noarch.rpm python-pycurl-7.19.0-19.el7.x86_64.rpm python-devel-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-libs-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm python-urlgrabber-3.10-10.el7.noarch.rpm rpm-python-4.11.3-43.el7.x86_64.rpm ##yum yum-3.4.3-167.el7.centos.noarch.rpm yum-metadata-parser-1.1.4-10.el7.x86_64.rpm yum-plugin-fastestmirror-1.1.31-53.el7.noarch.rpm ##创建目录python和yum用以存放rpm包 mkdir /usr/local/rpm ##使用wget分别下载python以及yum的rpm包（注意：一定要和系统的版本号对应） 地址如下 python wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-iniparse-0.4-9.el7.noarch.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-pycurl-7.19.0-19.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-devel-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-libs-2.7.5-88.el7.x86_64.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/python-urlgrabber-3.10-10.el7.noarch.rpm wget http://mirrors.ustc.edu.cn/centos/7.8.2003/os/x86_64/Packages/rpm-python-4.11.3-43.el7.x86_64.rpm
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
安装必要工具 yum-utils ，它的功能是管理repository及扩展包的工具 (主要是针对repository)
Python2.6 开始，新增了一种格式化字符串的函数 str.format()，它增强了字符串格式化的功能。
这是一个有趣的资源的集合，针对Python的有抱负的数据科学家的文章和教程的形式提供，旨在为您的数据科学之旅提供一些实用指导。
Python官方中文文档地址： https://docs.python.org/zh-cn/
Python的赋值操作一般都是存储对象的引用，而不是对象的拷贝。因为如果直接对对象进行拷贝，那么运行将会比较缓慢，而且我们实际开发大部分场景都是希望引用对象而不是拷贝对象。当然了，如果你明确要求拷贝，那么需要明确调用拷贝相关的函数。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
增删改查是处理数据最常见的方法，前两种说过了，这里就要说说python提供的两种修改列表元素的方法，一种是修改单个元素，还有一种的修改一组数据的方法。
Django awesome（Django 优秀资源大全） https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn（源地址） https://github.com/yinzhuoqun/awesome-django-cn（备用地址） v3.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/（官方-部分中文） v2.2.x LTS https://docs.djangoproject.com/zh-hans/2.2/i
python3 bloodyAD.py -d xie.com -u test -p P@ss1234 --host 10.211.55.4 addComputer machine 'root'
1、分布式计算：celery: https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/02_Using_Celery_to_distribute_tasks.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/03_How_to_create_a_task_with_Celery.html 2、分布式计算：SCOOP https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/04_Scientic_computing_with_SCOOP.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/05_Handling_map_functions_with_SCOOP.html 3\ 远程调用：pyro4 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/06_Remote_Method_Invocation_with_Pyro4.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/07_Chaining_objects_with_Pyro4.html https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter5/08_Developing_a_client-server_application_with_Pyro4.html
这里使用的就是切片这种手法来给list列表做整段元素修改的，在进行这种操作时，如果不指定步长（step 参数），Python 就不要求新赋值的元素个数与原来的元素个数相同；这意味，该操作既可以为列表添加元素，也可以为列表删除元素。
从项目开始，最好有一个虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们创建一个隔离或分离的环境。这将帮助我们避免项目间依赖关系的冲突。如果你在你的终端上执行pip freeze 你会看到你的计算机上所有已安装的包。如果我们使用virtualenv，我们将只访问特定于该项目的包。
以下资料按字母表顺序排列 Abseil : https://abseil.io/docs/python/quickstart Abseil 是用于构建 Python 应用程序的 Python 库代码，主要用于处理程序的命令行输入。 Airium : https://pypi.org/project/airium/ Airium 是一个简单易用的 Python 库，让用户能够用 Python 语言书写 HTML 代码。 BeautifulSoup : https://www.crummy.com/
JSON(JavaScriptObjectNotation)格式最初是为JavaScript开发的，但随后成了一种常见文件格式，被包括python在内的众多语言采用。模块JSON让你能够将简单的python数据结构转储到文件中，并在程序再次运行时加载该文件中的数据，还可以使用JSON在python程序之间分享数据。更重要的是，JSON数据格式并非python专用的，这让你能够将JSON格式存储的数据与使用其他编程语言的分享。很多程序都要求用户输入某种信息，如让用户存储游戏首选项或提供可视化的数据。不管专注的是什么，程序都把用户提供的信息存储在列表和字典等数据结构中。用户关闭程序时，你几乎总是要保存他们提供的信息。它的典型结构如下:
OpenBSD是一个多平台的，基于4.4BSD的类UNIX操作系统，是BSD衍生出的三种免费操作系统（另外两种是NetBSD和FreeBSD）之一，被称为世界上最安全的操作系统。
之前讲Python3（3.6.x）基础的过程中，Python3.7发布了，当时说很多第三方库没更新全，现在可以安装了。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具。提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能
或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。
安装python cd /opt yum install cmake gcc gcc-c++ gtk+-devel gimp-devel gimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devel libpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-devel jasper-devel jasper-utils swig pyt
前言：写这篇文章主要是介绍一下python的环境搭建和pycharm的安装配置，适合零基础的同学观看。这篇文章你会学到python的环境搭建和python比较好用的IDE pycharm的安装与基础配置。
作者：豌豆花下猫，某985高校毕业生， 兼具极客思维与人文情怀 。公众号Python猫， 专注python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台
当谈到 Python 的更新历史时，通常是指 Python 主要版本（Major Versions）的发布历史。Python 从 1991 年（居然跟我同岁）的第一个版本开始，经历了多个主要版本的更新。以下是 Python 的主要版本更新历史：
本人刚开始接触python，在oj上解一些简单的题，欢迎交流，不喜勿喷. OJ地址链接：acm.sdut.edu.cn http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/showprobl
我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。 没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。
文末也有关于如何定位一组元素的方法。不过有的小伙伴反映不方便查找，现把该部分内容单独列出。
Django集成LDAP认证有现成的django-auth-ldap模块可以使用，本文也主要以这个模块的使用为主，先安装模块
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
Python 中函数的参数类型比较丰富，比如我们经常见到 *args 和 **kwargs 作为参数。初学者遇到这个多少都有点懵逼，今天我们来把 Python 中的函数参数进行分析和总结。
Ubuntu apt-get和pip源更换 更新数据源为国内，是为了加速安装包的增加速度。 更换apt-get数据源 输入：sudo -s切换为root超级管理员； 执行命令：vim /etc/apt/sources.list； 使用命令：%d 清空所有内容； 清华数据源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 选择相应的版本复制内容，点击“i”键进入编辑文本模式，粘贴内容到vim编辑窗体，点击“ESC”键进入编辑模式，输入“:wq”保存离开；
我们在日常生活中经常看到二维码，QR码节省了很多用户的时间。 我们也可以用python库qrcode为网站或个人资料创建独特的QR码。
今天网上复制了一个代码，其中有个 import numpy as np，运行时提示需要安装 numpy 库，然后我按照网上的方法，按顺序点击 File –> Settings –> Project: pythonProject –> Python Interpreter ，然后找到 + 那里准备添加库，如下：
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》，是基于python3.8版本配置的tensorflow，最近实验过程中发现些问题没办法解决，无奈之下卸载了重装，结果随便捣鼓一下，整个假期就快没了
首先需要安装python-ldap的模块 http://www.python-ldap.org/。 在这里用的是windows系统，当然比较容易，下载地址 http://pypi.python.org/pypi/python-ldap/。
#!/bin/bash yum install -y wget cd /etc/yum.repos.d/ mkdir bak mv * bak wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo wget http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel openssl-static ncurses-devel sqlit
因为自己打算开始学图像视觉的知识，所以，就从OpenCv开始学起，没想到，一开始就被这个装环境搞得有点烦了，这里做一个记录，我觉得还是跟网上现在随便搜下来的一些教程不同的，特别是我会教你怎么比较快速的安装一些东西，不然，你应该是会觉得很烦的，比较要安装OpenCv的很多库都是在国外，所以下载速度很慢，好的，现在我们正式开始。
拷贝 imx-android-10.0.0_2.5.0.tar.gz 到一个文件夹里并解压，进入:
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法（Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1）
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
Python标准库：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html#library-index
conda是一个包，依赖和环境管理工具，适用于多种语言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
librosa是处理音频库里的opencv,使用python脚本研究音频，先安装三方库librosa。
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议，滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于 TCP 协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似，环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理，甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
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pip是我们最常用的Python第三方库安装工具，不管是什么库，我们只需要一条pip install命令就能安装，但是现在经常出现一些安装超时的问题，这是为什么呢？
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