最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv.
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最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv. 1. v
Python的IDE很多,我常用的有两个,一个是Anaconda自带的Spyder,一个是本文要介绍Pycharm。Pycharm是JetBrains开发的跨平台编辑器。Pycharm提供了Python高效开发和应用所需的一切工具。
首先在整个应用上线前,应该有完整的单元测试去测试各模块的功能。通常需在写代码的过程中甚至之前需要写好单元测试,以便高效维护代码的设计结构。我们可以使用Python自带的UnitTest或者Django的TestCase,这里介绍下Django的TestCase。下图为Django TestCase的几个重要的基类:
Flask本身就可以直接启动HTTP服务器,但是受限于管理、部署、性能等问题,在生产环境中,我们一般不会使用Flask自身所带的HTTP服务器。
python web 部署 web开发中,各种语言争奇斗艳,web的部署方面,却没有太多的方式。简单而已,大概都是 nginx 做前端代理,中间 webservice 调用程序脚本。大概方式:nginx + webservice + script nginx 不用多说,一个高性能的web服务器。通常用来在前端做反向代理服务器。所谓正向与反向(reverse),只是英文说法翻译。代理服务,简而言之,一个请求经过代理服务器从局域网发出,然后到达互联网上服务器,这个过程的代理为正向代理。如果一个请求,从互联网过
这阵子组内流行使用 Django 写管理端程序。大家习惯了在 Windows 上使用 PyCharm 等 IDE 快速方便地进行开发,但是由于管理端使用了一些公司的公共组件,而这些组件又只提供了 Linux 上的 Python 接口,因此必须在 Linux 上运行 Django 程序。值得庆幸的是,大多数的 IDE 都提供了远程调试功能, PyCharm 也可以经过简单配置进行远程调试。
Python是一种面向对象的解释型编程语言,源代码与解释器CPython遵守GPL协议,Python语法简洁清晰。
有时候自己辛苦在自己电脑上搭建的环境,却只能自己使用,无法复用给同事,这就造成了团队劳动力的极度浪费。
官方提供的绘制时域波形的 block 名字叫做 QT GUI Time Sink,其底层实现是用 C++ 写的,但是我发现如果要是对收到的信号做一些其他的显示,例如在实现雷达测距的时候将 x 轴改为距离轴,y 轴改为主副瓣比,那么直接对 QT GUI Time Sink 这个模块做一些修改还是比较难的,因此就想通过 python OOT 实现一个简单的绘制时域波形的 block,并且这个 block 方便后面做自定义修改,例如修改成显示距离或者速度等等。
自从大数据火了,学习 Python 的人也出现了爆发式的增长。身边的小伙伴们纷纷加入了 Python 大营,无论是在互联网做开发项目的,还是在公司做财务报表的,各行各业各岗位都在努力学习 Python。
我曾经写过一个用 Python 发送 html 邮件及附件的程序,分享在了网络上,里面的收件人没有做隐藏处理,用的是我自己最常用的邮箱。然后,苦恼随之而来:我会不停的收到测试邮件(垃圾邮件)。问了其中一个发件人才知道有培训机构用这个教学,学员什么都不改直接运行,于是我就不停的收到邮件。
python web 部署 web开发中,各种语言争奇斗艳,web的部署方面,却没有太多的方式。 简单而已,大概都是 nginx 做前端代理,中间 webservice 调用 程序脚本。大概方式:nginx + webservice + script nginx 不用多说,一个高性能的web服务器。通常用来在前端做反向代理服务器。 所谓正向与反向(reverse),只是英文说法翻译。代理服务,简而言之, 一个请求经过代理服务器从局域网发出,然后到达互联网上服
web开发中,各种语言争奇斗艳,web的部署方面,却没有太多的方式。简单而已,大概都是 nginx 做前端代理,中间 webservice 调用程序脚本。大概方式:nginx + webservice + script
之前公司的项目部署主要使用的是 ansible 编排,说到 ansible 就不得不提到强大的 jinja 语法了。而后来公司又让各个服务把部署方式改成 SDK 安装的方式,这个转变就引发了一些重复利用文件的问题,最后的解决办法就是使用 yaml 和 jinja2 将原本属于 ansible 的模板文件充分利用起来了。这篇文章就来分享一下我在工作中使用到的 jinja 用法。
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
在上一节我们了解了 ChromeDriver 的配置方法,配置完成之后我们便可以用 Selenium 来驱动 Chrome 浏览器来做相应网页的抓取。 那么对于 Firefox 来说,也可以使用同样的方式完成 Selenium 的对接,这时需要安装另一个驱动 GeckoDriver。 本节来介绍一下 GeckoDriver 的安装过程。
经常我们做Linux运维配置的时候会重复查找一些教程,所以打算从运维层面开始做一些知识积累。先做一些简单的整理,后期再根据需求持续更新。
接触Django差不多两年了,从一开始转到python就开始用Django做项目,到现在依然是在Django上开发CMS。Django算是个重量级框架吗?我在思考。
Appium 是移动端的自动化测试工具,类似于前面所说的 Selenium,利用它我们可以驱动 Android、iOS 等设备完成自动化测试,比如模拟点击、滑动、输入等操作,其官方网站为:http://appium.io/,本节来了解一下 Appium 的安装方式。
下载anaconda的安装包,后缀名为.sh,然后在root用户下执行bash XXX.sh
自从大数据火了,学习Python的人也出现了爆发式的增长。身边的小伙伴们纷纷加入了Python大营,无论是在互联网做开发项目的,还是在公司做财务报表的,各行各业各岗位都在努力学习Python。
俗话说,工具善其事,必先利其器。在开始学习一门语言之前,选择一款适合的编辑器是相当重要的。
最近一直在干的活其实说起来也蛮水的,就是做一些简单的数据工作,现在还是最基础的写SQL语句,然后刷数据,然后导出csv,再放进Excel里面做数据透视的处理。 原来开发小哥还在的时候原来都是他在写SQL语句,在虚拟机上连接的远程数据库(为何要这么做....略费解),然后他走后,因为虚拟机上还在跑着另一个流程的引擎,所以我默默决定在本地的机子上安装plsql,但是在下并没有玩过oracle啊...然后就开始了简单的安装配置之路。 首先,本地并没有安装过oracle的客户端,所以我们需要先有一个oracle的客户端。 我们到oracle的官网,下载了instantclient,根据PC的位数来选择客户端,我用的是64位的client。 下载后的包解压到路径下,比如D:oracleclient。然后新建一个文件夹,命名为network,再新建一个下级文件夹命名为admin,然后新建一个文件命名为tnsnames.ora,这个文件提供了客户端服务名到指定的oracle服务器提供的数据库服务名的映射。 那么这个文件里面写什么呢?
最近把之前的服务器做了转移,重新部署,竟然发现有些生疏,在此做下总结以便日后可以熟悉点,亦可以帮助有需要的人。这里只写大流程可能会遇到一些问题可以参考 Linux 下部署Django项目你可能会遇到的问题!
最近在学习 python,使用 flask 实现了个个人博客程序,完了想部署到服务器上。因为是新手,一路磕磕绊绊最终把它基本搞定。网上资料对新手感觉都不太友好,都是零零碎碎的,所以我整理了一下,一方面作为我自己的记录,方便以后查阅,另一方面也希望能帮助到跟我一样的新手。
最近在做一些老的金融模型迁移工作,遇到了一个比较头疼的问题。在使用pip安装一个叫quadprog的包时候,报了一个gcc找不到文件的错误。
我们都知道 Python 作为一门强大的语言,能够适应快速原型和较大项目的制作,因此被广泛用于 web 应用程序的开发中。
DHT22 是一款温度与湿度传感器,它有3个针脚,左边的第一个引脚(#1)为3-5V电源,第二个引脚(#2)连接到数据输入引脚,最右边的引脚(#4)接地。
搜一搜:如果从来没有搜索过,在这里点击一下它,历史记录是空的。但是如果曾经搜索过,那一定有历史记录。如果不是第一次点击它,用自动化脚本再次点击的话,不会让你输入进去,会报错。
本文介绍了如何快速在云端服务器上配置Jupyter Notebook环境,并创建和运行一个简单的Python程序。通过使用腾讯云和Jupyter,用户可以快速地创建和共享包含代码和说明文档的文档。
框架就是一个项目的半成品,我们做项目的时候只需要按照框架约定要求,在指定位置写上自己的业务逻辑代码。
因近期有开发人员在跑脚本时占用系统内存太多导致系统其它进程宕掉,所以需要对系统进程进行扫描监控,如果检测到占用系统内存大于5G的进程就直接kill掉,但是担心误杀,所以暂时只做扫描并记录日志,进行观察,脚本如下:
在我刚翻译完的 Python 打包系列文章中,作者提到了一个神奇的测试工具 tox,而且他本人就是 tox 的维护者之一。趁着话题的相关性,本文将对它做简单的介绍,说不定大家在开发项目时能够用得上。
安装编译过程需要的依赖性(进入到安装包路径下) cd /opt/ cd Python-3.6.4/ yum install gcc -y
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流,也用 Windows 系统,尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器,把书中提及的实验做一做,方便大家学习记录,方便交流。
博客:https://www.jianshu.com/u/9fcd71535294
前两天看到张善友老师的一篇文章《先定个小目标, 使用C# 开发的千万级应用》,里面给出了一张腾讯OA基础服务中redis运行情况的一张监控图,然后想到自己的项目中前不久也上了redis缓存,所以也想找个监控工具。搜索一番,决定使用RedisLive来做监控。
computer language:用于人与计算机之间的通信。 由字符、数字、语法规则组成。
嘿,各位小伙伴大家好,最近后台很多小伙伴加小编微信,说是想使用Pycharm,除了简单的安装Pycharm和设置Pycharm解释器之外,Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程,安装好Pycharm后如何配置Python解释器简易教程,有个活动模板配置,小编觉得也还是蛮重要的,这里整理出来给大家学习。如果想学习一些Pycharm的使用技巧,在后台的精选文章栏目里边有专门的文章系列,可以去学习一下的,
Visual Studio作为宇宙最强IDE,目前已更新到2019版,启动界面变成如下样式。其中还集成最新的 python 3.7,以后用Python的小伙伴再也不用担心没有好用的编辑器了。
通过vscode连接远程Linux环境做深度学习项目,conda依然是非常棒的虚拟环境管理工具。
@弈心大佬的实验主要是基于 linux 系统、思科设备或 GNS3 模拟器完成。这里小编采用eve-ng+linux来模拟。
Scrapy框架,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本,最常见的是python2.6或python2.7版本,默认的python被系统很多程序所依赖,比如centos下的yum就是python2写的,所以默认版本不要轻易删除,否则会有一些问题,如果需要使用最新的Python3那么我们可以编译安装源码包到独立目录,这和系统默认环境之间是没有任何影响的,python3和python2两个环境并存即可。
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