程序本质回忆上次内容我们把python源文件词法分析 得到 词流(token stream)语法分析 得到 抽象语法树(Abstract Syntax Tree)编译 得到 字节码 (bytecode)字节码我们看不懂所以反编译 得到 指令文件(opcode)📷📷编辑指令文件是基于python虚拟机的虚拟cpu的指令集什么是python虚拟机呢？🤔在了解虚拟cpu之前我们先看看真实的cpu真实的cpu无论手机还是计算机最核心器件的器件就是cpu📷📷编辑这个东西是个实实在在存在的实体我们所说的pytho
程序本质回忆上次内容python3 的程序是一个 5.3M 的可执行文件我们通过which命令找到这个python3.8的位置将这个python3.8复制到我们的用户目录下这个文件还是能够执行的将这个文件转化为字节形态确实可以转化但是这个文件我们看不懂啊！！！😭📷📷编辑怎么才能看懂这些东西呢？🤔这个东西我们确实看不懂但是有人能看懂谁呢？真实的cpu无论手机还是计算机最核心器件的器件就是cpu📷📷编辑这个东西是个实实在在存在的实体这个cpu就能看懂这些字节码吗？cpucpu能看懂这些字节码！！！这
print("1982------Guido in cwi") print("1995------Guido in cnri") print("2000------Guido in beopen") print("2005------Guido in google") print("2012------Guido in dropbox") print("2020------Guido in microsoft")
前两天我们准备好了安装环境这些，那么今天我们要来认知一下，一个完整的Python程序到底要具备哪些东西，
Python 代码先被编译为字节码后，再由Python虚拟机来执行字节码， Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言， 一个Python语句会对应若干字节码指令，虚拟机一条一条执行字节码指令， 从而完成程序执行。 Python dis 模块支持对Python代码进行反汇编， 生成字节码指令。 先来一小段代码：
如果你曾经编写亦或只是使用Python语言，那么你可能已经习惯了看Python源码文件; 源码的文件名以.py结尾。或许你也已经注意到了另一种类型的文件，文件名以.pyc结尾，或许你已经听说过它们就是Python的“字节码”文件。（但在Python 3上却难觅其踪 -- 原因是它们不再与.py文件出现在同一个目录中，而是放在一个名为__pycache__的子目录中了）。或许你也已听说过这是一种程序加速机制。通过防止Python每次运行时都重新解析源代码从而加快程序运行。
解释运行程序 🥊回忆上次内容我们这次设置了断点设置断点的目的是更快地调试调试的目的是去除bug别害怕bug一步步地总能找到bug这就是程序员基本功调试debug我心中还是有疑问python3 是怎么解释hello.py 的？🤔纯文本我们的py文件是一个纯文本文件📷📷编辑打开我们的guido.py如果没有就新做一个这里面是一个个的字符print("1982------Guido in cwi")print("1995------Guido in cnri
Ubuntu1804系统在安装完成以后，自动就安装好了Python3.6版本，可以直接使用python3命令来运行python脚本。但是，每次使用都需要输入python3，而不是我们常使用的python指令，在这里，我们可以通过设置，直接使用python指令来代替python3指令。
1、双引号 把搜索词放在双引号中，代表完全匹配搜索，也就是说搜索结果返回的页面包含双引号中出现的所有的词，连顺序也必须完全匹配。百度和Google 都支持这个指令。例如搜索： “Python”。
最近在更新我服务器上的python以及pip版本的时候，碰见了令人头痛的问题，就是我执行了升级指令之后，升级也正常的Successfully Complete!了，但是我用python -V或者pip -V查看版本的时候，发现还是原来的版本，没有变化，解决了半天才发现问题所在，这里就记录一下，能帮助有需要的人。
python交换两个值得方法非常简单，即a,b=b,a，一步操作就交换了两个值，那么这是为什么呢？
在 Python 的環境中，許多人都習慣使用 PIP 指令來管理模組的安裝、更新與移除的動作。但是最近我一直遇到一個問題，就是下完 PIP 指令執行完後都會在最後出現要求更新 PIP 版本的訊息，例如：
如果你曾经写过或者用过 Python，你可能已经习惯了看到 Python 源代码文件；它们的名称以.Py 结尾。你可能还见过另一种类型的文件是 .pyc 结尾的，它们就是 Python “字节码”文件。这里转载一篇文章，专门讲解 Python 字节码的相关内容，给大家看看。
emmm，关于字节码混淆，最早碰到还是在校赛的时候，当时一脸懵逼，什么情况，怎么 uncompyle6 不能反编译 pyc 了，不过之后也就不了了之了，今天特地写此博文纪念 DASCTF Oct X 吉林工师魔法赛 中的一道 RE 题 —— 魔法叠加，出题人是真的阴间💩
Redis有5个基本数据结构，string、list、hash、set和zset。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构，把这5个数据结构都吃透了，你就掌握了Redis应用知识的一半了。
解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
网桥中的容器会独立分发ip地址，和宿主机隔离，如果需要在暴露容器，需要做端口映射。
Miniconda是Anaconda的压缩版，Miniconda只包含conda的核心内容，Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
apt与apt-get是Ubuntu最常用的软件安装指令，二者之间的差异其实很小，绝大部分的功能与语法是一样的，对初学者来说用 apt 可以少打几个字符，比较简单。如果想要深入探索二者之间的差异，请自行到百度上搜索。
玩具解释器 首先从一个玩具解释器开始，这个微型解释器只能做加法，而且值包含了三个指令，这三个指令是：
Docker镜像由只读层组成，每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的，每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
第一步克隆 Cpython 仓库到本地, 切换到我当前的版本, 我当前的版本号是 3.8.0a0
条件和循环 到目前为止，解释器仅仅只是简单的逐个执行指令。下面将会讲述需要多次执行某些指令，或者在特定条件下跳过它们的做法。在代码中编写循环和if语句时，解释器必须能够在指令进行跳转。Python在字节码中用GOTO语句处理循环和条件语句。再看一下函数cond的反汇编：
容器是应用走向云端之后必然的发展趋势，因此笔者非常乐于和大家分享我们这段时间对容器的理解、心得和实践。
在前面的博客中，我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案，使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话，我们有可能会发现容器并不是那么的必须：比如解决python库的依赖冲突问题，我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境；比如解决gcc的版本依赖冲突，我们可以手动配置和选择对应的版本；比如对于我们没有root权限和对外网络的环境，想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么，这些种种的问题，如果我们采用Singularity的方案，就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势，比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案，像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件（类似于Docker的Dockerfile，而且兼容Docker的镜像），去构造一个Pytorch专属的编程环境。
\python\python371\python.exe manage.py makemigrations
几个月前编写了一份python语言入门的博文，近期重新审阅了一遍发现编写的质量太过随意，可能对于一部分人并不是非常友好，故此重新编写Python语言的零基础教程。
一般情况下我们可以从公共渠道诸如 DockerHub 获取镜像上获取镜像，但是在实际生产过程中，往往需要定制化的镜像，例如修改一些配置文件，增加一些特殊的命令或软件等需求，这时就需要通过编写 Dockerfile 来生成自定义的镜像文件。
brew install opencv3 用来指明安装python3版本的opencv。
本文分享和总结微软公司的VSCode编程开发工具，构建Python工作环境，提升Python开发效率。阅读此文，你可以获得：
Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。Python 因其清晰的语法和简单的代码而在开发人员中很受欢迎，即使对于新手也是如此。对于那些刚刚开始编程职业生涯的人来说，学习Python是非常有利的。他们可以使用 Python 编程培训、博客、视频、模块和数千种其他资源来了解这种流行语言的各个方面。完成后，您将能够进行现代开发活动，例如GUI开发，网页设计，系统管理，复杂的金融交易或计算，数据科学，可视化等等。
哈喽，前面我们已经初识了 netmiko 模块。本文我们将通过实验，重点学习 netmiko 向设备进行推送指令，抓去回显的操作。
1、执行cmd指令，在cmd输出的内容会直接在控制台输出，返回结果为0表示执行成功。
由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算的机器语言 机器语言属于低级语言
Docker build命令用于构建Docker镜像。它从Dockerfile文件中读取指令，并根据这些指令来构建镜像。Dockerfile是一个文本文件，其中包含了一系列的指令，用于描述如何构建Docker镜像。Docker build命令的一般语法如下：
Python简介 计算机语言 人与计算机之间交互的语言 机器语言 一定位数组合二进制的0和1的序列，被称为机器指令，机器指令的集合就是机器语言 与自然语言差异太大、难学、难懂、难记、难差错. 汇编语言 用一些助记符号替代机器指令，称为汇编语言，ADDA,B指的是将寄存器A的数与寄存器B的数相加得到的数放到寄存器A中. 汇编语言写好的程序需要汇编程序转换成机器指令 汇编语言只是稍微好记了写，可以认为就是机器指令对应的助记符，只是符号本身接近自然语言. 程序 算法+数据结构=程序 数据一切程序的核心 数据结构是
centos7默认安装的是python2.7，然而python2基本上要淘汰了，所以有必要安装最新的python3
1、Emqx #!/bin/bash docker stop emqttd-docker-v2.3.11 docker rm emqttd-docker-v2.3.11 docker run -tid --name emqttd-docker-v2.3.11 -p 1883:1883 -p 8083:8083 -p 8883:8883 -p 8084:8084 -p 18083:18083 -p 6000:6999 emqttd-docker-v2.3.11 2、MySQL #!/bin/bash dock
与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。 为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。 为什么会这样？ Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是： Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。 全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。 很多操作都被转换为单个字节码指令。 使用dis包可以很容易
1.ES6常用语法之变量的定义 1.块级作用域 <script> if (1){ var username = 'zhangsan'; // 块级里面，var定义的变量全局可以使用 let age = 22; // 块级里面 let 定义的变量只能在块级里面使用 console.log(age) // 块级内部可以正常打印 } console.log(username); /
近期自己做了一个小demo要分享给朋友，但是朋友又没有python环境，所以打包成exe。下面就记录一下自己打包exe方法
简介 Dockerfile是一个文本格式的配置文件，用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像 ---- 指令及说明 指令 说明 FROM 指定基础镜像 且必须是第一条指令 MAINTAINER 指定镜像作者 RUN 运行指定的命令 默认/bin/sh -c CMD 指定容器启动时要执行的命令 LABEL 设置镜像标签 ADD 把文件复制到镜像中 类似scp COPY 编译时复制本地文件到镜像中 WORKDIR 设置RUN CMD COPY ADD指令的工作目录 不存在则创建 ENTRYPOINT
前几天我看到了一则IT圈的新闻：Anaconda推出PyScript：在 HTML 嵌入Python代码
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作，刚好平时也会涉及到这方面的使用，那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
我们将从一组基本例子和它的语法开始，还将讨论与 for 循环关联的 else 代码块的用处。
一篇技术文章如今仅仅是理论上讲得天花乱坠，却不能自己撸出东西来，那么它写的再好，也只能算纸上谈兵。继上一篇 《我们天天都在使用的套套符命令，Shell 在里面到底动了什么手脚？》收到大量读者粉丝的点赞之后，我觉得很有必要自己来实现一下套套符的功能。这个功能就是实现下面这样的管道通信，可以将多个指令的输入输出串接起来。
掌握一门编程语言最好的办法或许是将它的编译器设计出来。毫无疑问那些开发Python编译器的人应该是世界上对Python了解最深刻的人群之一。我用python开发过不少程序，但是每次反思或复盘的时候总是感觉对Python的认知还不到位，由此也看了很多讲Python的书，但看的时候感觉好像懂了，但过了一段时间后又忘了，也就是说单纯看书很难将某一项技术完全内化。当然技能的掌握必然要从实践中来，但是我发现在使用Python开发程序时，我总是使用它的一部分功能就够了，或者说居于我的思维模式限制，我在使用python开发时总是落入一个套路，这使得我只能掌握python技术的冰山一角，就如同井底之蛙一样只了解一小块内容，为了能够打破认知局限，让我自己能更全面的对python的设计原理有更深入的了解，我打算尝试做一个能运行的python编译器。
上述解释器的路径是poetry在创建虚拟环境产生的，所以要能找到，一般大家都一样，下面的作为参考：
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