我们建议在生成 web 应用程序时在 WSL 上安装 Python。 Python web 开发的许多教程和说明都是针对 Linux 用户编写的, 并使用基于 Linux 的打包和安装工具。 大多数 web 应用还部署在 Linux 上, 因此, 这将确保你的开发环境与生产环境之间的一致性。
在开发完一个图形用户界面（ GUI ）应用程序后，通常希望将它打包成一个可执行文件，以便用户能够轻松地运行应用程序，而不需要安装 Python 或其他依赖项。 PyInstaller 是一个常用的 Python 库，可以帮助我们实现这一目标。在本篇博客中，我们将学习如何使用 PyInstaller 将 Python GUI 应用程序打包为可执行文件。
摘要总结：本文主要介绍了如何安装 scikit-learn 库以及它的贡献者。首先，文章介绍了如何通过 pip 或 conda 安装 scikit-learn，并提供了安装示例。其次，文章列出了 scikit-learn 的贡献者名单，包括其名称、邮箱和贡献的模块。最后，文章提供了贡献者的维护建议，旨在帮助社区成员更好地参与和维护 scikit-learn 项目。
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：
py文件打包成exe，就是说将Python程序打包成应用程序，不在只是几十行代码了，是一个可以运行的小应用了。
centos7 默认的python版本是2.7，目前主流的python版本都是3.6或者3.7。centos的yum包管理器是基于python2编写的，所以不能直接删除，同时也要配置python环境版本为python3版本,而且需要两个版本共存。当时使用ubuntu16或者18是更好的选择，但是unbuntu容易出现更新崩溃的情况，不如centos稳定。
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。
Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可让我们创建并共享代码和文档。
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块，支持快速原型和再现性，由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。 NiftyNet项目的实现基于tensorflow，实现了一整套的DeepLearning流程。将数据加载、模型加载，网络结构定义等进行了很好的分离，抽象封装成了各自独立的模块。 NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。 即NiftyNet支持： 图像分割 图像分类（回归） auto-encoder（图像模型表示） GANs（图像生成）
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。 虽然python是一种通用语言，可用于编写任何类型的程序，但它最常用于编写下述应用程序
教程地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/python/
对于Python应用程序，导入模块占用了大部分启动时间。例如，pipenv --version 花费了大约800ms，而import pipenv 花费了700ms。
最近一次工作中，涉及python与.net core，应用开发完成，自然就需要在服务器上部署。
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。
如果我们写的是图形界面程序，可能会打包成相应操作系统平台的二进制运行文件（当然也可能直接发 Python 代码给别人运行）。
面对计算密集型的任务，除了多进程，就是分布式计算，如何用 Python 实现分布式计算呢？今天分享一个很简单的方法，那就是借助于 Ray。
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。
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：
Helm是Kubernetes的包管理器，类似于Python的pip centos的yum,主要用来管理 Charts Helm Chart是用来封装Kubernetes原生应用程序的一系列YAML文件。可以在你部署应用的时候自定义应用程序的一些Metadata， 以便于应用程序的分发。对于应用发布者而言，可以通过Helm打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。 对于使用者而言，使用Helm后不用需要编写复杂的应用部署文件，可以以简单的方式在Kubernetes上查找、安装、升级、回
Introducing Python and Guest Shell on IOS-XE 16.5
Locust 是一个用 Python 编写的开源的负载测试工具。 它允许您针对模拟用户行为的 Web 应用程序编写测试，然后按规模运行测试以帮助查找瓶颈或其他性能问题。 在 PromptWorks，我们经常使用它来确保我们编写的 Web 应用程序能够处理高负载并保持高性能。 安装 安装是使用 Python 常用的工具 pip 完成的： $pip install locustio 配置 Locust 最好的功能之一是通过”Plain Old Python”1 完成配置。您只需创建一个名为 locustfile
新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的，这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。
Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVT的软件设计模式，即模型Model，视图View和模板Template。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。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
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。
Flask和Django是Python最流行的两个Web框架（尽管还有更多 ）。 在这篇文章中，我将讨论在Flask和Django之间进行选择时应该考虑的一些要点。 我们还将在每个应用程序中使用“Hello，World”应用程序，以便更好地了解它们的工作方式。
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
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程，环境变量的配置，以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
昨天发布第1篇连载后，受到了大家的热烈响应和鼓励。在此特别说明，这里发布的文章仅仅为学习笔记，略去了书中一些我认为无关紧要的文字，或者稍作修改，并且有些地方加上了我自己学习感悟，有兴趣的朋友可以对照原书研读。此外，如有侵权，留言告知，我会删除。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用，包括Python，Julia，R，Haskell和Ruby。它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
源码地址：https://github.com/iOSDevLog/slmethod
# Python是解释型语言，我们写的Flask或Django项目如果部署，源码可能会泄露，因此我们可以把项目打包成exe，来保护源码# 需要用到工具 -pyinstaller：把python项目打包成不同平台的可执行文件 -nsis：NSIS（Nullsoft Scriptable Install System）是一个开源的 Windows 系统下安装程序制作程序，它提供了安装、卸载、系统设置、文件解压缩等功能。这如其名字所指出的那样，NSIS 是通过它的脚本语言来描述安装程序的行为和逻辑的
Docker引领着容器生态，但也是容器生态的一部分，在了解Docker之前需要先了解以下容器技术。
因为centos6/7自带的python环境都是2，而yum等工具依赖原来的Python，为了不扰乱原来的环境我们使用Python虚拟环境
假如你已经有了编程基础，那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的，而在于语言范式（OO，FP还是Logic），语言的生态（如：依赖管理和包发布等）和工具（编辑器，编译器或者解释器）这些方面，请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解，那么最后的困难之处就是...细节，它是魔鬼。
通过“结构”，指的是在项目中为实现其目标所做的决策。需要考虑如何充分利用Python的特性来创建清晰、高效的代码。从实际角度来看，“结构”意味着创建清晰的代码，其逻辑和依赖关系清晰明了，以及文件和文件夹在文件系统中的组织方式。
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。
如何使用Python将通知发送到Web应用 (How to send notifications to your Web App using Python)
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。
Celery 是一个开源 Python 库，用于异步运行任务。它是一个任务队列，保存任务并以适当的方式将它们分发给工作人员。它主要侧重于实时操作，但也支持调度（运行定期间隔任务）。为我们提供了高效的异步任务处理解决方案。Celery 引入了各种消息代理，例如RabbitMQ和Redis。
人类一直有一个梦想，造一个智能机器，让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》，如意如意随我心意快快显灵，如意如意，一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件，寓意“如君所愿”。随着科技的发展，机器学习（Machine Learning）逐渐成熟得到行业应用。
这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列，今天要向小伙伴们介绍一个 Python 无服务（Serverless）框架 Zappa。
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”。
Web(World Wide Web)诞生最初的目的，是为了利用互联网交流工作文档。
Django，是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成，采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V，控制器C。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，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。
Docker是一个很棒的工具，但要真正充分发挥其潜力，最好是应用程序的每个组件都在自己的容器中运行。对于具有大量组件的复杂应用程序，编排所有容器以一起启动和关闭（更不用说彼此交谈）可能很快变得难以处理。
Armin Ronacher的Flask是过去几年中为Python创建的Web应用程序框架领域中发生过的最伟大的事情之一。
基于WSGI的Python web应用程序必须有一个中央调用对象来实现实际应用程序。在Flask中，中心调用对象是Flask类的一个实例。每个Flask应用程序必须创建该类的一个实例，并将模块的名称传递给该实例。但为什么Flask不能自动做好所有这些事情呢？
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