1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖，等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行，直接复制，yum下载，注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
相信大家应该都接触过Linux操作系统（Ubuntu、Centos等），那么在使用的Linux操作系统需要使用一些远程ssh工具，尤其是公网服务器。
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。
首先访问http://www.python.org/download/去下载需要的python版本。我使用的是python2.7.5版本
本系列教程是讲述Django框架的，如果你正在看本教程那么你应该对Django已经有了初步的了解，简而言之Django就是一个基于Python的Web开发框架。在学习Django之前最好有Python基础，如果没有Python基础但是有别的开发经验（例如Java、.NET）学习Django也是非常容易的。下面让我们开始经典的HelloWorld。
之前在linux上安装python3的时候，为了让不影响linux环境原有的python2的环境，选择的方法都是下载对应的linux环境的python包，不过
1. 首先去官网 https://www.python.org/downloads/source/下载 Gzipped source tarball
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
俗话说，欲先善其事，必先利其器。作为一个小白，当选择了一门语言来学习的时候，我们的电脑得安装这个语言。「Python」 是一门编程语言，可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序，他主要有以下用途：
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。
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。
1、默认情况下，Linux会自带安装Python，可以运行python –version命令查看，如图：
Linux默认python命令指向的是/usr/bin下的python，这个python指向同目录下python2，以及pip默认也是python2的pip，想修改成pip指向pip3，开始实现操作。
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。
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
Python是一种高级编程语言，它具有易学易用、跨平台等优点，因此在开发中得到了广泛的应用。
Linux/Unix的系统上，一般默认的 python 版本为 2.x，我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中。
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！
教程地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/python/
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。
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，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。
看了很多资料介绍如何将python移植到嵌入式设备当中，但总感觉杂乱五章，还移植不成功，但是经过我的多方摸索，成功的探索出了一条阳光大道，供各位网友借鉴参考。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 我们在Linux的概念与体系，多次提及进程的重要性。Python的os包中有查询和修改进程信息的函数。学习Python的这些工具也有助于理解Linux体系。 进程信息 os包中相关函数如下： uname() 返回操作系统相关信息。类似于Linux上的uname命令。 umask() 设置该进程创建文件时的权限mask。类似于Linux上的umask命令，见Linux文件管理背景知识 get
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
记得上次写python的学习笔记是三个月以前了，期间看过，也放下过，这次要坚持下来，一鼓作气，吃下python。
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。
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。
其实Windows，Linux环境都是可以的。前期开始学习一般都是从Windows平台开始学起的，后期在转到Linux平台下开发 目前linux版本常用16版 18版。
0x01. 前言 emmmmmmm...你只需知道这是一门用途很广的语言，上到大数据AI，下到Linux运维，都可以使用Python，当然，黑客也用Python。 0x02. 环境安装 学习Python之前，希望你具备了一定的Linux基础，一定的C语言基础，所有的操作都是在Linux上完成，Python的版本是Python3 (注：Python2将在2020年停止支持)。 为啥是在Linux上？ 因为Windows有大量的非ASCII字符，举个栗子：比如英文的|
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹，用于存放生成的可移植文件：
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，Python官方网站 。
从你开始学习编程的那一刻起，就注定了以后所要走的路—从编程学习者开始，依次经历实习生、程序员、软件工程师、架构师、CTO等职位的磨砺；当你站在职位顶峰的位置蓦然回首时，会发现自己的成功并不是偶然，在程序员的成长之路上会有不断修改代码、寻找并解决Bug、不停测试程序和修改项目的经历。
2018年的第一天，祝大家365天元气满满！ 话不多说，先打响新年第一炮（不好意思，我又污了=.=） ***本系列内容仅用于技术分享，请勿对号入座*** 之前有讲过要分享一些云平台渗透的经验，其中最有意思的就属这个python shell了。 首先经过fuzzing发现了这样一个console口： 根据路径判断，这个应该是python的交互式shell，也就是我们平时在cmd命令行敲“python”之后出来的一个console，试了一下，果然是： 📷 但是执行系统命令的时候就返回不正常了，要么是0，要么是2
学习python的第一步，就是要学习python开发环境的配置，在配置好python开发环境后，你需要再安装一款比较趁手的编辑器，事实上，python解释器本身就可以进行一些编辑，但是为了更高效率地开发python相关项目，我们可以借助一些编辑器来提高我们的生产力。
在很多情况下，编程人员是在Linux环境下完成的编程任务，但是更多的使用人员是在Windows环境下的，比方说，在参考链接1的文章中提到：
刚开始研究python，一直在纠结是学2.0还是3.0，听说2.0版本将在2020年后被淘汰，于是就有了安装3.0的需求。
我是在Kali Linux下来学习Python3的，所以在这里简单说下怎么配置Python3的环境。 Windows下配置Python环境请自行百度啦~ 我用的是Kali Linux 2017.1，这里面是自带了python2以及python3，所以都是配置好的。 如果是低版本的Kali，可以参考以下步骤来配置。 📷 访问http://www.python.org/download/ 选择适合的源码压缩包 下载及解压 扩展： Linux下各种后缀压缩包的解压方法： 1、*.tar 用 tar –xvf 解压
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
PyInstaller将Python应用程序及其所有依赖项捆绑到一个包中。用户可以在不安装Python解释器或任何模块的情况下运行打包的应用程序。
Shell脚本语言是实现Linux/Unix系统管理及自动化运维所必须的重要工具，Linux系统的底层以及基础应用软件的核心大都涉及Shell脚本的内容。
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。
Python是一种计算机程序设计语言，第一个公开版本发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件。语言免费使用，甚至全部源代码也免费开放。Python具有丰富和强大的库。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。
Python作为一门跨平台语言，能够在不同的操作系统上很好的运行。当前主流计算机的操作系统有Windows，Mac OS，Linux三种，而在不同操作系统上安装Pyhton环境会有些许不同。 选择Python版本： Python目前有两个版本，一个是2.x版本，一个是3.x版本，两个版本互不兼容。但由于3.x版本越来越流行，所以我们都应该选择3.x版本进行安装。 一、Windows安装Python Windows操作系统并没有内置Python环境，需要独立安装。 1.下载Python 进入Python官网
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991年。
5 make make altinstall //此处不能用install安装，因为install不区分版本，会出现多版本混乱的问题
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
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
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？
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