日期: 2021 年 5 月 21 日

Android Gradle 3.X 中依赖指令implementation和api的区别

AndroidStudio升级到3.0之后,gradle版本也随之升级到了3.0.0版本。

classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.0.0'

在新建一个Android工程的时候,build.gradle中的依赖默认为implementation,而不是之前的compile。另外,gradle 3.0.0版本以上,还有依赖指令api。本文主要介绍下implementation和api的区别。

新建工程默认生成的app的build.gradle文件中的依赖:

  1. dependencies {
  2. implementation fileTree(include: [‘*.jar’], dir: ‘libs’)
  3. implementation ‘com.android.support:appcompat-v7:26.1.0’
  4. implementation ‘com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.2’
  5. testImplementation ‘junit:junit:4.12’
  6. androidTestImplementation ‘com.android.support.test:runner:1.0.1’
  7. androidTestImplementation ‘com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.1’
  8. }

api 指令

完全等同于compile指令,没区别,你将所有的compile改成api,完全没有错。

implementation指令

这个指令的特点就是,对于使用了该命令编译的依赖,对该项目有依赖的项目将无法访问到使用该命令编译的依赖中的任何程序,也就是将该依赖隐藏在内部,而不对外部公开。

简单的说,就是使用implementation指令的依赖不会传递。例如,有一个module为testsdk,testsdk依赖于gson:

implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.2'

这时候,在testsdk里边的java代码是可以访问gson的。

另一个module为app,app依赖于testsdk:

implementation project(':testsdk')

这时候,因为testsdk使用的是implementation 指令来依赖gson,所以app里边不能引用gson。

但是,如果testsdk使用的是api来引用gson:

api 'com.google.code.gson:gson:2.8.2'

则与gradle3.0.0之前的compile指令的效果完全一样,app的module也可以引用gson。这就是api和implementation的区别。

建议

在Google IO 相关话题的中提到了一个建议,就是依赖首先应该设置为implementation的,如果没有错,那就用implementation,如果有错,那么使用api指令。使用implementation会使编译速度有所增快

使用Cordova来创建项目并生成未签名的apk文件

一,下载JDK,安装JAVA环境,配置系统环境。

二,下载android sdk

三,cordova的下载和安装cordova的下载和安装

1,下载并安装node.js
由于现在cordova是利用nodeJs进行管理,所以需要先下载nodeJs,下载地址为:nodeJS下载链接,下载安装过后,在命令行窗中确认安装完成:

2,安装cordova
以管理员身份运行Node.js命令提示符在打开的命令行窗口中,输入以下命令:npm install -g cordova
%title插图%num

%title插图%num

当安装完成之后,在验令窗口中输入以下命令,来验证cordova是否安装成功:cordova -v
%title插图%num

3,这种安装方式,默认安装的是*新版本的cordova,如果想要安装特定版本的cordova,比如说cordova4.1.1,输入以下命令:
npm install -g cordova@4.1.1
注意:cordova的版本是和android的sdk的版本是有对应关系的,我安装的是cordova 5.4.1版本的,对应的android sdk版本是android-22,如果你没有android-22的版本,你需要安装与你的sdk对应的版本的cordova版本,否则在后面编译的时候会出错误的
.4,卸载cordova
如果你的cordova版本装错了,或者你不想使用cordova,你可以使用下面的命令卸载cordova:
npm unistall cordova – G

四,科尔多瓦的打包过程

1.创建一个cordova项目

在命令行中敲入以下命令:

接着在CordovaProject目录创建一个项目,ID为com.example.cordovaProject,项目名为cordovaApp

%title插图%num

2,接着添加安卓平台环境
进入你建立的项目目录,在命令行中敲入以下命令:
cordova platform添加android

%title插图%num

这里添加的平台是android的,你也可以添加其他的平台:cordova平台添加wp8
cordova平台添加windows
cordova平台添加amazon-fireos
cordova平台添加android
cordova平台添加blackberry10
cordova平台添加firefoxos \
当然如果你不想使用哪个平台,你可以把它删除掉:
cordova平台rm ios
cordova平台rm firefoxos
cordova平台rm windows
cordova平台rm wp8
cordova平台rm firefoxos
cordova平台rm android
你也可以通过命令查看都有哪些平台以及你已经安装了哪些平台:
科尔多瓦平台ls

3,打包编译
将你写的一些HTML,CSS,JS文件放到你建的项目目录下的WWW文件下对应的位置:

4,然后在命令行下输入以下命令:
cordova build android然后就是静静的等待编译…
%title插图%num

这代表打包成功了,然后在项目的平台文件夹下找到的apk安装文件,

在手机上测试运行即可。

详细查看:https://blog.csdn.net/g252691665/article/details/50259471

执行步骤:

1:将reactjs工程内容,合并到cordova的www的目录下,在reactjs工程目录下使用npm run release.
2:将pugin工程,合并到cordova的plugin目录下,在cordova工程目录下使用cordova plugin add [插件的目录]
3:在cordova工程目录下使用cordova build android命令,编译corodva工程,生成apk文件

 

Ubuntu dpkg:警告:无法找到软件包”xxx”的文件名列表文件.. -解决办法

*近,纠结了好久在ubuntu server 上 出现的 一大批“ dpkg:警告:无法找到软件包 XXXX 问题” 终于解决了!

先来讲讲 这个问题是咋出来的

一.由于前段时间想安装一个vsftpd+ldap在服务器上,google了各种安装配置方法,没装成功!

因为多次尝试,使用了各种apt-get install  +apt-get remove ,结果就导致出现了 一些“pkg:警告:无法找到软件包 XXXX ” 问题

当时,警告还是很少的 也就是提示无法找到的包不多,渐渐地,服务器装的东西多了,这个问题就越来越明显

 

于是求google 大师,找各种答案  其中:

1.$ sudo mv /var/lib/dpkg/info /var/lib/dpkg/info_old              //现将info文件夹更名
2.$ sudo mkdir /var/lib/dpkg/info                                               //再新建一个新的info文件夹
3.$ sudo apt-get update, apt-get -f install
4.$ sudo mv /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/dpkg/info_old           //执行完上一步操作后会在新的info文件夹下生成一些文件,现将这些文件全部移到info_old文件夹下
5.$ sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info                                             //把自己新建的info文件夹删掉
6.$ sudo mv /var/lib/dpkg/info_old /var/lib/dpkg/info           //把以前的info文件夹重新改回名字

被我尝试多次,依然会出现那个问题!

其实这里 我们可以发现为什么会在安装新的内容时会出现无法找到软件包问题,因为在apt-get install 安装一个新包时 先回去检查/var/lib/dpkg/info/目录下的已安装包的配置文件信息;如果发现有已经安装的应用 的配置文件信息不在info目录下 就会提示这个错误

所以这个时候我们 可以通过:sudo dpkg –configure -a

然后通过:dpkg -l | grep ^ii | awk ‘{print $2}’ | grep -v XXX | xargs sudo aptitude reinstall

重新获取包内容配置信息 ,这样一步步重新安装下去 很快就可以解决这个问题了

二.当然也还有第二种方法,那就是通过:sudo apt-get –reinstall install `dpkg –get-selections | grep ‘[[:space:]]install’ | cut -f1`

来重新安装全部软件,会全部刷新info目录 不过这个方法就要多花点时间去等了

原地址:http://blog.csdn.net/wise622453/article/details/7905253

希望你能尽快解决问题

如何用六个步骤封装Python代码包

如何用六个步骤封装Python代码包

假设你很喜欢用同一段Python代码,里面有几个相关的小型函数,或者是含有几百行代码的中型模块。程序员可能会把它复制到不同的项目或存储库中,或者从特别设置的实用工具代码文件夹中导入这段代码。

这很正常。程序员在编写代码的过程中都会不断积累这些个性化的小工具。相比其他编程语言来说,Python更容易积累这些语句——这些代码非常实用。

如果无需复制,就可以轻松导入自己开发的小工具,并进行更新和维护,岂不是更好吗?如果不依赖于特定的文件或路径,让这些代码在不同的环境、机器和语境中都适用?如果可以将这些个性化工具版本化,并使相关代码清楚地反映出其依赖性呢?如果这个工具能为大众所用呢?

没错,它都可以做到。

当然,这个概念不是*次提了。这就是通常在编程语言中使用模块、包和库的原因,特别是在Python的开发环境中。它的实现可使Python功能更加强大;只需简单的pip install 和 import就能获得BeautifulSoup的html解析功能或pandas的数据帧处理功能。

另外,人人都可以将自己的代码在PyPI上编写和发布(PyPI是Python包的官方索引:http://pypi.python.org/pypi),使它们与sklearn、requests或delorean(都是非常实用、流行的Python包)一样简单易得。以下是它的几点优势:

· 即使只有很少人使用,共享自己的代码仍是一件很有趣的事;程序员可以在工作、社群活动或求职面试中分享并展示自己的劳动成果。

· 通过强制性地整理和记录代码,公开给同行进行评价,从而改进代码。

· 它还能弥补社群的不足。你会惊讶地发现,很多人会注意到你的序列化十分高效,比如将HTTP报头序列化到JSON。或者发现自己创建的用来验证输入MongoDB查询文档修饰符的工具有多么实用。

心动了吗?忘记那个旧的Python模块,开始制作小型Python包吧。

图1: Python dust

步骤一:命名

首先是命名。好的名字通常比较简短,便于在pip install 或 import 完成之后输入(尽管现在已经出现了“自动输入”);还要包含足够的信息便于理解,或者在安装完成后之后提示其中的内容。

 

 

requests负责处理HTTP请求、delorean负责日期和时间,sklearn负责提供机器学习框架,这些都是很好的例子。在为pandas管道包(由于pandas 通常以pd这样较短别名导入,故使用pdpipe:https://github.com/shaypal5/pdpipe)和缓存包(cachier:https://github.com/shaypal5/cachier)命名时,笔者也尝试过这些例子。

不过老实说,这些并不是固守的规则。流行的Python包都有pandas、 keras、 django、 boto、 jinja、 flask 和 pytorch等名称,大家能记住这些名字,所以读者也可以使用任何简短且可读的名称(例如,由于可读性问题,笔者将“Scikit-Learn Wrappers for FastText”缩写成了skift)。本文以chocobo为例。

步骤二:确定代码包的基本结构

接下来,通过几个简短的步骤,制作一种通用的结构:

1.用代码包的准确名称创建一个Github存储库,不要使用驼峰式或过多的个人发挥。然后在本地进行复制。

2.在该存储库中新建一个文件夹,用代码包的准确名称命名;这就是保存代码包的文件夹。这是一种规范,只需记住外部的chocobo 文件夹(在本例中)就是存储库的文件夹,而内部的chocobo 文件夹是包的文件夹。

3.将自己的模块和涉及到的任何其他模块放在内部的chocobo文件夹中。如果存在缺失的部分,请添加__init__.py 文件。

4.将用户直接调用的重要对象(通常是函数)从各自的模块中导入至__init__.py文件。有了代码包的命名空间,就可以使用这些函数、分类和变量了。如果愿意,也可以使用代码包的API。

5.虽然不是强制规定,笔者强烈建议在代码包或在存储库的根目录中都应包含一个 .gitignore 文件。

示例:https://github.com/github/gitignore/blob/master/Python.gitignore

现在有了一个结构,可以添加不同类型的文件组成代码包;内部文件夹保存的是包的代码,外部文件夹保存的是辅助包文件和其他与存储库相关的文件。

因此,初始模块chocobo.py如下所示:

“””My chocobo cooking script.”””

import os

def chocobo_roast(num_guests, hotness_level):

# amazing python code here

新建存储库文件夹如下所示:

chocobo/

chocobo/

__init__.py

chocobo.py

.gitignore

__init__.py 文件应如下所示:

“””chocobo is a python package for delicious Chocobo recipes.”””

from .chocobo import (

chocobo_roast,

)

那么在完成封装之后,chocobo包可以有这样的使用方法:

“””I’m a script or a different package using chocobo.”””

import chococbo

def my_feast(num_guests):

snacks = bobbish()

main_course = chocobo.chocobo_roast(num_guests, 0)

dressing = szechuan_chicken_mcnugget_sauce()

以上就是一些要点。

步骤三:许可问题

使用共享许可发布代码是较为可取的;如果要将自己的代码公开分享,程序员会想要在保留版权的前提下得到重用代码的许可,或者让那些扩展自己代码的人保证衍生代码可以自由使用。获得许可能轻松解决这些问题。

对于无足轻重的小项目,可以考虑MIT许可(https://choosealicense.com/licenses/mit/)。choosealicense.com(https://choosealicense.com/)提供了很多GitHub和开源社区中的实用建议。

无论选择哪种许可,都比根本不用要好。很多时候,在没有许可的情况下公开代码还不如不公开;如果程序员不明确自己对代码的所有权,大多数公司会因为可能造成的法律纠纷而放弃,从而失去许多潜在用户。

选择许可后,在存储库中创建LICENSE许可文件(不需要文件扩展名),并导入所选许可的确切文本。

步骤四:安装文件

现在创建Python封装工具所需的基本文件(以setuptools为例);setup.py.setup.py 包含了构建和发行时使用的实际指令。

下面是一个初始模板(别担心,稍后会进行详细检查)

“””Setup for the chocobo package.”””

import setuptools

with open(‘README.md’) as f:

README = f.read()

setuptools.setup(

author=”Shay Palachy”,

author_email=”shay.palachy@gmail.com”,

name=’chocobo’,

license=”MIT”,

description=’chocobo is a python package for delicious chocobo recipes.’,

version=’v0.0.3′,

long_description=README,

url=’https://github.com/shaypal5/chocobo’,

packages=setuptools.find_packages(),

python_requires=”>=3.5″,

install_requires=[‘requests’],

classifiers=[

# Trove classifiers

# (https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers)

‘Development Status :: 4 – Beta’,

‘License :: OSI Approved :: MIT License’,

‘Programming Language :: Python’,

‘Programming Language :: Python :: 3.5’,

‘Programming Language :: Python :: 3.6’,

‘Topic :: Software Development :: Libraries’,

‘Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules’,

‘Intended Audience :: Developers’,

],

)

首先,导入setuptools。这是一个非常有用代码包,可轻松对Python包进行发行,即使它不包括在标准库中(类似的distutils是比不了的),它仍然是当今Python包发行的标准,应该牢记于心。本文只使用了setuptools包中的两个函数:setup和find_packagges。

在导入setuptools之后,调用setup()函数之前,只需将README.md 文件的内容读入到全局变量 README中即可。

然后只需通过以下变量调用setuptools.setup() 函数即可:

· author:输入姓名。

· author_email:输入邮箱。

· name:代码包的名称,在本例中为“chocobo”。

· license:在本例中为字符串“MIT”,或选择其他许可证。

· description:代码包的简短介绍,控制在一行以内。例如:“chocobo代码包是制作美味chocobo的食谱”

· version:表示封装的当前版本的字符串。笔者在之后的文章中会介绍更简洁的处理方法,但是目前,只需要在想要发布新版本时手动增加一个数字就可以了。通常的做法是将版本号前加入字母V,因此v1是*个版本的版本字符串,但笔者建议将v0.0.1 视为等效版本字符串并使用此格式。后文将详细介绍这种做法的意义。

· long_description:表示README的内容。该部分是代码包的详细描述。也就是该页面PyPI的内容(示例:https://pypi.org/project/pdpipe/)。

· url:可链接到代码包的主页。如果读者没有专用的站点,那么存储库的URL是一个不错的选择。

· packages: 又一次提到了setuptools!根据命令,这个参数获取要生成和发行/安装的所有代码包的名称数组。从技术上讲,可以直接使用[“chocobo”]这个名字,但是*好是将其通用化,并使用setuptools 函数,它能处理更复杂的包和存储库结构。有两个可选参数可以作为输入数据,where 和exclude,但在这里忽略不计。作为结果,where可链接至安装文件所在的目录,包括所有子目录,一般来说这样已经足够了。

· python_requires: 如果你的电脑支持Python的所有版本,就不必顾及此参数。如果不能,应该选择一个适当的值。从技术上讲,笔者不赞成使用未经测试的版本,但保险期间目前我们可以进行适当的假设:

(1) 如果读者正在使用Python2,特别是Python2.7版本,可以得出以下两点结论:(a)你独树一帜,十分优秀(b)你的电脑配置只需支持Python2.7即可,所以可以使用“>=2.7”这个字符来编辑这个参数。另外,时代在进步,试试Python3吧。

(2) 如果读者使用的是Python3,那么任何Python版本都大于或等于用来开发代码包的版本。以此类推,如果使用的是Python3.5,那么应该设置成“>=3.5”。

· install_requires: 此处列出的是所有非标准库代码包的使用前提。例如,如果chocobo 需要requests和 pytz 才能运行的话,那么该参数应设置为:[“ requests”,“pytz”]。

· classifiers: 连同其他成千上万个代码包一起,你的代码包也会很快PyPI上线。为了进行区分,作者可以向PyPI提供一个列表,列出trove分类器来对每个版本进行分类,描述其用途、支持的系统和开发进度。然后,社区成员可以使用这些标准化的分类器,根据自己的需求来查找项目(尽管不确定谁会进行这项操作)。

这里有所有可能用到的分类器:https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers

建议从以下几个开始:

– “Development Status :: 3 — Alpha”

– “License :: OSI Approved :: MIT License”

– “ Programming Language :: Python”

– “ Programming Language :: Python :: 3.5”

– “ Programming Language :: Python :: 3.6”

– “ Programming Language :: Python :: 3.7”

– “Topic :: Software Development :: Libraries”

– “Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules”

– “Intended Audience :: Developers”

以上就是这一环节的全部内容。

 

图2:选择trove分类器后的艾斯·文图拉

步骤五:建立发行文件

Python包位于发行文件中,这些文件会统一被上传到一个服务器中(通常是PyPI全局服务器),供公众下载。

本文不会详细介绍发行格式。笔者将使用标准方法(https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/)构建两个文件:源发行文件(基本上包含了代码包)和wheel发行文件(wheel build distribution file)。

首先,确保安装了*新版本的setuptools 以及 wheel:

python3 -m pip install –user –upgrade setuptools wheel

要构建发行文件,只需在setup.py所在的存储库的根目录中运行以下命令:

python setup.py sdist bdist_wheel

在这一步,需要Python运行setup.py这个脚本,并向它发送两个参数,生成源文件(参数sdist),以及wheel工具来构建发行文件(参数bdist_wheel)。

运行此命令时,将在调用目录中创建三个文件夹: build, dist 和 chocobo.egg-info。对于.gitignore 文件来说,这三个可以忽略不计。如果这些目录已经存在(例如,该命令之前已经运行过了,*好用rm -rf build dist将这些目录删除掉,因为dist 下的任何有效代码包文件都将被上传。

要上传的两个文件位于dist 文件夹中:分别为chocobo-0.0.3-py-none.any.whl (构建发行;是一个wheel 文件)和chocobo-0.0.3.tar.gz (源发行;是一个压缩的tar 文件)。创建成功后,我们继续上传的步骤!

步骤六:上传

剩下的步骤就是将代码包上传到PyPI全局服务器!然而,用户必须先在PyPI网站上注册。按照注册的步骤填写用户名和密码。

如果想在上传到PyPI全局服务器之前测试包,程序员也可以在测试PyPI网站上注册一个用户。

现在,用于上传的Python包将在.pypirc文本文件中查找PyPI用户名和密码(通过PyPI服务器进行验证),该文件通常位于主文件夹中。创建后按如下所示进行填写(testpypi 部分视具体情况而定):

[distutils]

index-servers =

pypi

testpypi

[pypi]

username: teapot48

password: myPYPIpassword

[testpypi]

repository: https://test.pypi.org/legacy/

username: teapot48

password: MYtestPYPIpassword

本文依照*新的方法将文件上传到PyPI服务器中,并使用twine(上传Python包的实用工具),而不是使用过时的python setup.py upload 。只需运行:

twine upload dist/*

如果想在PyPI服务器上进行测试,只需运行 twine upload — repository testpypi dist/*

不论如何,上传.whl 文件时都应该能看到一个进度条,上传.tar.gz 文档时应该也能看到一个进度条,然后上传就完成了。

现在可以在PyPI官方网站上看到自己的Python包页面了,大家也都能看到!

示例:https://pypi.org/project/birch/

图3:PyPI网站上包页面的示例

 

如何避开Python下载安装的坑?

如何避开Python下载安装的坑?

现在的职场竞争越来越激烈,不学上一两门新技能,保持自己知识更新,很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语,有些人选择学习职场上为人处事的能力。
有人选择Python。
因为,就业市场需要Python。

Python在各大城市的招聘需求量

我们将用于制作或者记述计算机所使用的程序的语言称之为计算机语言,Python便是其中之一。Python由荷兰人Guido van Rossum所开发,于1991年发布了其*个公开源代码0.90版本的源代码。
Python被以一种易读易写的方式设计,十分简洁, 可以用少量的代码高效率地编写程序。同时,它具备能在Windows、 Mac和Linux/Unix上运行的十分出色的兼容性。因此,Python在近期的网页程序、 数据解析、 客户端程序、 嵌入式开发、 游戏, 以及深度学习等方面被广泛利用,成为了一大主流计算机语言。
Python的热度一直居高不下,除了技术人员使用外,比如运营维护、自动化测试、后端开发、机器学习等,Python的用武之地真是太多了。非技术开发人员,学会Python也能使日常工作效率产生质的提升。很多高薪行业都纷纷在招聘JD中,给出了“熟悉Python软件的优先”这样的招聘条件,因为Python在人工智能、数据分析等方面的功能,就能使你的职场工作开挂一样。
安装软件相信对大家来说都非常的简单,next,再next,然后再next………,好了安装完成,就开始使用了。也许大多数软件需要这种傻瓜式的安装,但是也有许多软件挖了坑,等着你往里跳。python软件安装过程中就有这样的大坑,如果不注意的话,就等着叫苦吧。
有许多人在安装python软件后,操作出错,抱怨连天。殊不知你已经入坑,而且还没爬出来。其实安装软件的时候可以很轻易的避免入坑的,就看你注意到了没有。
今天职场君就给大家介绍一下,如何规范有效地安装Python软件。
Python的安装
1.下载安装工具
首先,从Python的官方网站下载安装工具。
https://www.python.org/
浏览上述网页,将打开如下界面。

下载界面

本次希望使用64bit版的Python,将鼠标指针移动到上端菜单中的[Download]上,在打开的二级菜单中选择并单击[Windows]。
点击右边栏的[Download for Windows]中的[Python 3.6.3], 将下载32bit版的完整程序安装包。

单击[Windows]

在[Python Releases for windows]页面的一览表中,选择[Python 3.6.3-2017-10-03]下的[Download Windows x86-64 web-based installer]并单击,将安装工具下载到任意指定位置。

下载

2.安装
下载结束后开始安装。
勾选[Add Python 3.6 to PATH],单击[install now]。勾选[Add Python 3.6 to PATH]后,将自动配置环境变量Path,省去事后手动添加Path的不便。

勾选配置

开始安装。

准备安装

显示如下界面时, Python的安装则已结束。单击[close], 结束安装过程。

结束安装

3.安装的确认
*后,确认一下是否已正确安装。
启动PowerShell,输入“Python-V”。如果正确显示如下版本信息,则说明Python的安装已经成功。

确认是否安装

扩展包的安装
使用pip进行软件包的安装方法。
1.PyPI和pip
Python中,爱好者制作了大量的软件包, 这些安装包通常在一个名为PyPI(Python Package Index)的网站上上传/开放。 我们可以通过以下URL来浏览PyPI网站。
https://pypi.python.org/pypi

PyPI网页

pip(Pip Installs Packages)是一种可以用来管理软件包的工具。
仅仅使用pip命令,就可以轻松进行软件包的安装、卸载、升级,以及管理软件包之间的相互关系。 pip原本被提供时仅作为一种外部工具,Python2.7.9之后和Python3.4之后均已作为默认安装中的一部分。
2.运行pip命令
举例来说,如果要安装p.192使用的”requests”,则进行以下命令。没有指定版本时, 则默认安装*新版。
PS > pip install requests
要安装特定版本时,在软件包名称后添加“==”来指定版本。
PS > pip install requests==2.18.4
卸载时,使用如下命令。
PS > pip uninstall requests
升级软件包时,使用“install -U”来指定。
PS > pip install -U requests
也可以确认已安装的版本。
PS > pip list
pip还配有其他许多种命令,通过进一步添加设置,可以更详细地确定对软件包的操作。详细内容请参考PyPI中的pip页面。
想要学习更多有关Python的精彩内容,看这里——

《图解Python–轻松快速掌握实力派脚本语言精华》

本书是编程入门书籍,通过大量图解向新手读者介绍Python编程入门知识,内容生动有趣、简单易懂。本书编写形式以一到两页为一个知识点,同时避免使用大段理论文字,而是通过易懂的图解来解释技术问题,让读者可以轻松学习Python。本书主要讲解了编程基础,计算中的运算符,列表,for、while等流程控制语句,函数,字符串,文件和例外处理,类和对象等重点知识。对于没有任何编程基础的读者来说,本书是一本不可多得的Python入门参考用书。

12个Python开源框架

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

今天技术学派给大家带来了12个在GitHub等开源网站中*受欢迎的Python开源框架。如果你正在学习python,那么这12个开源框架,千万别错过,这些框架包括事件I/O,OLAP,Web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等。虽说不上是全都有,但也足够满足你了。

1.Django

Django是一款用Python语言写的免费开源的 Python Web应用开发框架,它遵循模型 -视图-控制器(MVC)的架构模式。它是由非营利Django维护软件基金会(DSF)和3条款BSD许可下可用,鼓励快速发展和实用的设计。Django同时是一款在数据库功能、后台功能、末班系统、网址匹配、缓存系统等方面有“先天”优势的开源框架。它可以通过几行简单的代码就让你的网站拥有一个强大的后台,轻松管理你的内容;强大,易扩展的模板系统,设计简易,代码,样式分开设计,更容易管理;如果与memcached或其它的缓存系统联用,更出色的表现,更快的加载速度。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn

2.Tornado

Tornado源意为龙卷风,这里是一款可扩展的,非阻塞的Web服务器,应用开发框架,以及异步联网库。它*初是在FriendFeed开发(在2009年被Facebook收购)。Tornado是高度灵活,专门设计为开发人员和第三方工具厂商提供了一个开放环境。已有部分应用程序接口可以利用并附带参考书目,内容从开发环境接口到连接实现。另外,它还配备了一个WSGI服务器,其他WSGI Python应用程序(和框架)也可以使用。在开源和Apache 2.0许可下可用。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://www.tornadoweb.org/en/stable/

3.Twisted

Twisted是一款事件驱动的网络编程框架,支持许多常见的传输及应用层协议,如TCP、UDP、SSL/TLS、HTTP、IMAP、SSH、IRC以及FTP。还支持Unix domain sockets,在MIT许可下应用。

Twisted附带了一个可以web服务器上运行的WSGI,它能够为其他Python web应用程序允许开发人员使用的服务器定制HTTP服务。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:https://twistedmatrix.com/trac/

4.Pulsar

Pulsar是一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。有了pulsar,你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:https://pypi.org/project/pulsar/

5.Bottle

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型,是因为它只有一个文件,除Python标准库外,它不依赖于任何第三方模块。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://www.bottlepy.org/docs/dev/

6.Diesel

Diesel是基于Greenlet的事件I/O框架,它提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。非阻塞I/O使得diesel非常快速并且容易扩展。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:https://pypi.org/project/diesel/

7.Numpy

Numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://www.numpy.org/

8.Scrapy

Scrapy是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。是一个使用Python编写的,轻量级的,简单轻巧,并且使用起来非常的方便。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:https://scrapy.org/

9.Cubes

Cubes是一个轻量级Python框架,包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据(aggregated data)等工具。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://cubes.databrewery.org/explore.html

10.Falcon

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架,是一个面向Hadoop的数据集和处理过程的管理平台。它鼓励使用REST架构风格,尽可能以*少的力气做*多的事情。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://falconframework.org/

11.Web2py

Web2py是 Google 在 web.py 基础上二次开发而来的,兼容 Google App Engine 。是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架,旨在敏捷快速的开发Web应用,具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

项目地址:http://www.web2py.com/

12.Zerorpc

Zerorpc是一个基于基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架。ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议(RPC)实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

目前*受欢迎的12个Python开源框架,你用过几个?

云开发一旦成为常态

云开发一旦成为常态,程序员将何去何从?

有接触小程序开发的同学应该知道,云开发成为了小程序开发的标配。有了云开发,无需搭建服务器,即可使用云端能力。

现今开发互联网产品,很少不用App(或小程序)的了,而App数据是从后台数据服务接口获取的,而提供数据服务接口的,是用Springboot、nodejs等提供技术实现的。

提供一个数据接口容易,实现一个功能也容易,难的是解决数据的并发性,负载均衡,数据库吞吐量等难题,而这些恰恰是影响数据响应速度的关键点。

不是说解决不了,而是时间问题。按我当技术总监多年的经验所知,后端数据服务功能,要达到稳定、满意状态,大多是以年为单位的,而时间越久,程序员就越不稳定,企业负责人就越没有耐心,因为大家都不可避免的要面对成本问题。

如果现在有第3方(云服务)企业把这些接口都开发好了,按需提供,而且他们投入专业的团队做这一块,你说企业老板有怎么选择–如果是我,我也选择成熟,稳定、快速可支撑上线的产品。

实现后端数据服务的功能系统,在业界被称为云开发。

“云开发为移动开发者提供的一站式后端云服务,它帮助开发者统一构建和管理资源,免去了移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建及运维、域名注册及备案、数据接口实现等繁琐流程,让开发者可以专注于业务逻辑的实现,而无需理解后端逻辑及服务器运维知识,开发门槛更低,效率更高。”

从上面所描述可知,云开发为开发者提供完整的原生云端支持,无需搭建服务器,使用平台提供的 API 进行核心业务开发,即可实现快速上线和迭代。

其实,这个技术在国外早流行并被使用多年,国内随着小程序的兴起,逐步推进当中。身为程序员的我们,除了关注云开发技术之外,是否还有更重要的问题需要考虑么?

不知以后是否还有机会,用半年或一年的时间搭建后端数据服务?不知现任老板是否会”变脸”,要求我们改用云开发

就算老板不要求,在咱们做新产品时,是否会考虑就用云开发技术?

一旦后端不用架构了,程序员是不是就少了些工作机会了,云开发一旦成为常态,程序员将何去何从

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

编程语言Python语法简单,代码可读性高,不仅适合初学者学习,而且岗位需求大,薪资一路也是水涨船高,即使是刚毕业的应届毕业生,薪资也在12500元每月。

因此,很多程序员很乐意去研究这门编程语言,那么有哪些值得收藏的Python书单呢?

Python入门

0、《“笨办法”学Python(第3版)》

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这本书结构简单,非常适合初学编程,对编程感兴趣的读者使用,通过*基础的编程技术,让你体验开发过程。

亲测有效!

1、《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

 

本书介绍了Python语言的基础知识,通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。

这本书就好在学习完每个章节后会有相应的习题和实践项目,并且附有习题答案,帮助理解,而不是出个题目就跑。

2、《Python编程初学者指南》

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

 

这本书让人惊喜的地方是学习起来不会过于枯燥,每章节的学习都会通过游戏来给你启发,寓教于乐,降低了学习的难度。

Python进阶

0、《Python机器学习实践指南》

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

 

机器学习是近年来逐渐热门的领域,这本书将机器学习和编程语言Python两大热门相结合,将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到*致。

1、《用Python写网络爬虫》

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

 

本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,并在*后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。

2、《Python核心编程(第3版)》

程序员学习Python只需这6本书,从入门到进阶!

 

经典畅销图书,分为三个部分,*部分是Python的通用应用,第二部分主要是与web相关,第三部分是一些补充内容,包括文本处理。

如果你有一定的Python开发经验,它会非常适合你。

看书不可少,但是更好的学习方法是结合w3cschool上的教程进行实践。

*火的五大 python 开源项目

*火的五大 python 开源项目

python 语言易学,且开发高效,用 python 语言开发的开源项目活跃度很高,下面介绍目前*活跃的五大 python 开源项目:

 

1.) 排名*位的当然是有关机器学习的Google开源项目 TensorFlow,TensorFlow 是一个采用数据流图,用于数值统计计算的开源项目,此项目一经公布就有过万的 star 和 fork,被广泛的用于机器学习和深度神经网络方面的研究。

 

2.) 排名第二位的是python web 方向的新贵 Flask,Flask 是一个微型的 Python Web 开发框架,它基于WSGI工具箱和 jinja2模板引擎,可以*灵活*快速的配置开发属于自己的 Python Web站点。

 

3.) 排名第三位的是python web 方向的经典 Django,Django 是一个采用 M-V-T 设计模式的 Web 框架。在Django中,由于控制器接受用户输入的部分由框架自行处理,所以 Django 编程更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)。使用 Django,我们可以迅速创建高品质、易维护、和数据库驱动的Web服务程序,尤其对不甚熟悉数据库操作的建站同学来说,如获至宝。

 

4.)排名第四位的是功能测试框架 pytest,pytest 是一个成熟的全功能的Python测试框架,可以帮助你更好的写出自动化测试程序,它能适应从简单的单元测试到复杂的集成测试在内的全功能测试,并且支持众多的插件开发。

 

5.)排名第五位的是数据采集工具 scrapy,scrapy 是一个优秀的网络数据爬虫框架,用户只需定制开发几个模块就可以轻松的实现一个完善的网络爬虫,用其来抓取网页内容数据以及各种图片文件等非常方便;Scrapy 还提供了多种类型的爬虫基类,如 BaseSpider 和sitemap等;Scrapy被广泛的运用于数据挖掘、网络监测和自动化测试等领域。

 

需要说明的是以上的排名是根据代码submit 和 fork 的活跃度的排名,仅仅反映的是开源代码的受欢迎程度,并非就是企业市场应用的火爆度,注意区别,你要根据自己的需求选择合适你项目的python 开源框架和工具。

python命令是如何操作文件file的?

python命令是如何操作文件file的?

 

无论哪一个操作系统,亦或是哪一门语言,当使用到一些高级层次的时候,必然会和文件打交道,因为所有的内容不可能都在内存中存储和传输。用到文件,就必然会有创建文件、打开文件、写文件、复制文件、删除文件这些操作,下面我们来看看在python中是如何利用命令来操作file文件的。

 

python操作file的命令及使用

1.打开和关闭文件

file object= open(file_name [, access_mode][, buffering]),通过open命令来打开一个文件。file_name是指文件的路径,access_mode是打开的方式,包括只读r、写入w和追加a。r取readonly的首字母,w取write的首字母,a取append的首字母。buffering代表缓冲区的大小。如果取负值,寄存区的缓冲大小则为系统默认。

File 对象的 close()方法刷新缓冲区里任何还没写入的信息,并关闭该文件,这之后便不能再进行写入。在java中也是利用close来关闭文件,一般都会配合flush一起使用。

2.写文件

write()方法可将任何字符串写入一个打开的文件。需要重点注意的是,Python字符串可以是二进制数据,而不是仅仅是文字。write()方法不会在字符串的结尾添加换行符(‘\n’)。

例如:#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

# 打开一个文件

fo = open(“welcome.txt”,”w”)

fo.write(“Welcome to Qingdao!\nHave a good rest!\n”)

# 关闭打开的文件

fo.close()

这段代码是将两行字符串写入welcome.txt文本中,写完后关闭文件。

3.读文件

读文件使用read命令,read后面跟字符的数量,如下面示例,是指从welcome.txt中读取10个字符,也就是”Welcome to”。

fo = open(“welcome.txt”,”r+”)

str = fo.read(10)

结语

本节先介绍文件的打开关闭和读写操作,下一节我们接着学习文件的查找、重命名、删除等命令的使用方法。

 

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