Python .whl文件(或wheels)是Python中很少讨论的一部分，但是它们对Python包的安装过程非常重要。如果您已经使用pip安装了Python包，那么很有可能是轮子(wheels)使安装速度更快、效率更高了。
翻译自：https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者：taopanpantao 链接：http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁，但如果你想要跳过这篇文章，并得到讨论的要点，你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话＃1：Conda是一个发行版，不是一个软件包管理器 现实：Conda是一个包管理器；Anacond
1. 单文件模块：直接把文件拷贝到$python_dir/lib 这是类库目录（可直接将单文件或单包放在这里）
setuptools是Python distutils增强版的集合，它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包，尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时，并不需要已安装setuptools，只要一个启动模块即可。
作为一个流行的开源开发项目，Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区，这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作，从其他人已经创建的解决方案中受益于常见（有时甚至是罕见的）问题，以及可以提供他们自己的解决方案。
源码地址：https://github.com/iOSDevLog/slmethod
Django 是一个高级的 Python 网络框架，可以快速开发安全和可维护的网站。由经验丰富的开发者构建，Django负责处理网站开发中麻烦的部分，因此你可以专注于编写应用程序，而无需重新开发。它是免费和开源的，有活跃繁荣的社区，丰富的文档，以及很多免费和付费的解决方案。
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
要搞的是这么一件事情，就是通过命令行去实现自动打包，然后上传到测试分发平台。 但是公司的app又不让上传到第三方的平台上，所以就又搞了一个测试分发平台。
【导语】Python 里各种丰富的标准库、第三方库和模块成为其广受欢迎的原因之一。而 PyPI 就是大家想第三方库前先要安装的一个仓库。作为使用者，它可以帮我们查找 Python 社区开发和共享的软件；而作为开发者，可以用 PyPI 分发自己的软件。从 2003 年创建 PyPI 到现在，整个社区又是如何发展的？现状如何？有哪些有趣的发现，本文将与大家一起进行初步探索。
近期我们开源了一个跨框架算法评测库 MMEval。在 MMEval 中，我们使用了一种叫做多分派的技术，来支持不同框架实现的自动分发。
有一个这样的问题：现要用 setuptools 把一个项目打包成 whl 文件，然后 pip install 在 Windows/Linux 两种操作系统上，但是该项目中有一些依赖库只有 Windows 上才有（例如 pywinauto、pywingui、pywinrm），那么问题是，如何实现打包文件的可兼容性安装？
python标准库内置了大量的函数和类，是python解释器里的核心功能之一。该标准库在python安装时候就已经存在。
期末考试结束了，公众号今天恢复更新，这是19年第一篇技术文。大学的期末考试经历了很多次，第一次这么认真的准备，当然是因为对自己的要求提高了，之前只想着及格就OK，这次对自己的要求是每科都90+（已经有一科完成这个小目标了）在Python考试中暴露了自己之前学习过程中的很多问题，所以打算这个寒假将之前自己所写的Python教程进行一次复盘，公众号会提供更加优秀的Python教程，同时还会对机器学习做一个简单的知识讲解，这个假期重点放在数据结构和算法上，大部分的推文会是LeetCode刷题和PTA刷题。今天这篇文章是贪心算法系列的第二篇--分发糖果。
在日常工作中，基本都是直接执行python脚本，但最近有个项目，需要提供给外部使用，而使用者又完全没有编程基础，不太可能自己安装python，安装各种依赖，所以将python项目打包为exe程序就显得尤为必要。
[TOC]1、SSH分发ansible自动化部署条件1.建议基于ssh密钥方式建立远程连接2.基于ssh口令方式建立远程连接（不建议）在部署之前需要保证和`受控主机ssh密钥远程连接`
最近感兴趣想将开发的项目转成Package，研究了一下相关文章，并且自己跑通了，走了一下弯路，这里记录一下如何打包一个简单的Python项目，展示如何添加必要的文件和结构来创建包，如何构建包，以及如何将其上传到Python包索引（PyPI）。
老大：新来的，我们现在有个需求就是由于版本更新修改资源文件、配置文件等等，需要可以通过网页实现上传文件，然后分发到一些指定服务器的某个目录下。
目前我已经拥有了2台linux服务器,后续为了项目之间的隔离以及软件的快速部署和应用,docker不可或缺.
大家好，我是蔡顺峰，白鲸开源的数据工程师，同时也是Apache DolphinScheduler项目的committer和PMC成员。今天我想和大家分享的主题是工作流实例的生命周期。
Django是一种基于Python开发的开源的高级Web应用框架，使用Django，使你能够以最小的代价构建和维护高质量的Web应用。Django 本身基于 MVC 模型，即 Model（模型）+ View（视图）+ Controller（控制器）设计模式，MVC 模式使后续对程序的修改和扩展简化，并且使程序某一部分的重复利用成为可能，Python 加 Django 是快速开发、设计、部署网站的最佳组合。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/82940813
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护python包. 本文介绍 pypiserver 在ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
10、服务器集群：192.168.0.110(master)，192.168.0.111(slave1)，192.168.0.112(slave2)
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护Python包. 本文介绍 pypiserver 在Ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
文章目录 python 中游戏开发扑克类 分发扑克牌《十三水》 结果 python 中游戏开发扑克类 分发扑克牌《十三水》 import random import operator def auto(): pokers=[] poker=[] for i in ['♥','♠','♦','♣']: for j in ['A','2','3','4','5','6','7','8','9','10','J','Q','K']: poker.append(i)
一旦你完成了一个优秀的 Python 图形用户界面（ GUI ）应用程序，下一步就是将其发布到不同的操作系统平台上，以供用户下载和使用。发布应用程序涉及到多个方面，包括准备应用程序、创建安装程序、处理依赖关系和发布到不同平台。在本篇博客中，我们将详细讨论如何发布 Python GUI 应用程序，以便用户可以在 Windows 、 macOS 和 Linux 等不同平台上使用它。
作者： zifanwang 发布于2020-05-07
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
OpenStack是目前我所知的最大最复杂的基于Python项目。整个OpenStack项目包含了数十个主要的子项目，每个子项目所用到的库也不尽相同。因此，对于Python初学者和未接触过OpenStack项目的人来说，入门的难度相当大。
Django 采用了 MVT 的软件设计模式，即模型（Model），视图（View）和模板（Template）。
Sitadel实际上是WAScan的升级版，不过是Python版本（>= 3.4）的，这样有助于研究人员根据自己的需要去进行自定义开发，并引入新的功能模块。
早在 2018 年 5 月的 Google I/O 大会上，Google 就介绍了 Android App Bundle（AAB）格式，作为其现代化开发的一部分。今年 8 月，AAB 格式将成为全新上架到 Google Play Store 应用的默认格式，已经上架的老应用暂时不会受到影响。
热心网友回答了他：GIL就是全局解释器锁，它是导致Python中的多线程程序运行速度和单线程程序差不多的原因。
Python是一个面向对象的编程语言，如果只用函数来开发，有很多面向对象的优点就错失了（继承、封装、多态）。所以Django在后来加入了Class-Based-View。可以让我们用类写View。这样做的优点主要下面两种：
程序员可以方便地注册函数到某一个命令, 用户输入命令时, 路由到注册的函数, 如果此命令没有对应的函数, 执行默认函数 分析 :
Django的MTV模式本质上与MVC模式没有什么差别，也是各组件之间为了保持松耦合关系，只是定义上有些许不同，Django的MTV分别代表：
我们知道MLSQL支持SKLearn,TF等流行的算法框架，不过虽然支持了多个实例同时运行，但其实每个模型都需要跑全部数据。有的时候数据太大，确实是个问题，所以这个时候还是需要引入Cluster的。MLSQL基于Spark，所以问题就变成了如何在Spark里集成TF Cluster了。TFoS 已经实现了类似的功能，但遗憾的是，TFoS完全是用Python编写的，并且每次都需要启动一个新的Spark 实例来运行，overhead 是比较高的。
PyInstaller 是一个非常受欢迎和强大的工具，它可以将 Python 程序转换成独立的可执行文件，适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统。
勿在浮沙筑高台。业务量的增长、业务形态的进化都需要坚实强劲的 IT 系统支撑。业务内容对市场是透明的，但是 IT 系统不是一朝一夕能建设完善的。未来公司之间的竞争主要也会来自于 IT 系统之间的竞争，能不能快速响应业务需求是决胜的关键。
Python中我们经常会用到第三方的包，默认情况下，用到的第三方工具包基本都是从Pypi.org里面下载。
无需额外花费过多的学习成本，sparklyr（https://spark.rstudio.com）可以让R用户很方便的利用Apache Spark的分布式计算能力。之前Fayson介绍了什么是sparklyr，大家知道R用户可以编写几乎相同的代码运行在Spark之上实现本地或者分布式计算。
写好的 Python 程序，分发到 Windows 用户的时候，如果再在每一台电脑上配置执行 Python 程序的解释器和相应的依赖库，就会比较繁琐。 所以可以将 Python 程序打包程可执行的 .exe 文件。可以用的库有：cx_freeze，py2exe，PyInstaller。在此介绍 cx_freeze。
随着科技的不断进步，嵌入式系统在各个领域中得到广泛应用，从智能家居到工业控制系统。然而，随之而来的是对通信安全性的日益增强的需求。传统的加密方法在量子计算机的崛起面前变得脆弱，因此，嵌入式系统中的量子通信安全性成为研究的热点。本文将探讨在嵌入式系统中保护通信数据的新方法，特别是关注量子通信的应用。
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
Zeek是一个开源网络流量分析器。许多用户将Zeek用作网络安全监视器（NSM），以支持对可疑或恶意活动的调查。Zeek还支持安全领域以外的各种流量分析任务，包括性能评估和故障排除。
将Python程序打包成exe（可执行文件）的主要原因是为了便于分发和使用，同时保护代码和提升用户体验。。这个过程有几个关键优点：
在 Python 的生态系统中，如果仅有官方认定的标准库，还不能说它是一个开放系统。开放系统的重要特征是每个开发者都有权编辑和发布模块（或包），人人能够为这个系统增砖添瓦。因此就有了标准库之外的模块（或包），统称为“第三方包”。
•编译一次，上传工件库，然后各环境部署的时候都是从工件库里获取•在中控机(发布机)上进行编译动作，然后进行分发•在RS上进行编译动作，然后把编译后的产物移动到指定的目录
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