rust有自己的规则和约定用来组织模块，比如一个包最多可以有一个库crate，任意多个二进制crate、导入文件夹内的模块的两种约定方式... 知道这些约定，就可以快速了解rust的模块系统。 先把一些术语说明一下：
在《一文读懂云函数 SCF 如何进行依赖安装》一文中为大家介绍了对 Node.js 和 Python 运行时的依赖安装方法，本文将继续为大家讲解 PHP、Java、Go 的依赖安装方法。 03. PHP 运行时 1. 安装自定义库 通过依赖管理工具，例如 composer，在本地安装依赖后同函数代码一同打包上传。 依赖库同代码一起打包上传 通过依赖管理工具，例如 composer，在本地安装依赖后同函数代码一同打包上传。 打包时函数入口文件需要在 zip 包的根目录下。如果打包整个文件夹并上传 zip 包
云函数 SCF 各个运行时已内置部分常用依赖库，您可前往各运行时代码开发中查询：Node.js、Python 、PHP。但仅有内置依赖库是不足以满足用户的代码运行诉求的，在此基础上，云函数 SCF 提供了丰富的依赖安装方式。我们将分为上下两篇进行讲解，本文将介绍对 Node.js 和 Python 运行时的依赖安装方法，下篇将为大家介绍 PHP、Java、Go 的依赖安装方法。 Node.js 说明：https://cloud.tencent.com/document/product/583/11060
许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言，这是一件好事，因为这种做法有利于代码复用，而且他们 可专注于创建新的功能，而无需重复造轮。然而，这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
如果你对正则表达式没有任何的概念，那么推荐先阅读《正则表达式30分钟入门教程》，然后再阅读我们之前讲解在Python中如何使用正则表达式一文。
python生成exe文件运行闪退解决方法： 使用pyinstaller生成.exe文件：
3. 打开pycharm的底部的【Terminal】输入：pyinstaller --console --onefile ······.py，
2、安装Pyinstaller，在cmd窗口，输入指令“pip install pyinstaller”进行网络安装、等待并且确认pyinstaller安装完毕
应用是云原生体系中最贴近用户和业务价值的部分，笔者在之前《云原生应用安全风险思考》一文中分析了云原生应用面临的风险，相信各位读者已经有所了解，本文为云原生应用安全防护系列的第一篇，主要针对传统应用安全、API安全、云原生应用业务安全这三方面风险提出笔者的一些防护见解及思考。另外，文章篇幅较长，且内容上与前述风险篇相互对应，若结合在一起阅读，思路会更清晰些，希望本文可为各位读者带来更多思考。
关于Django的部署，本人也踩了很多坑，这篇文章一步一步教你怎么进行部署，只需要你按照我的步骤来就OK了！这里我们使用的服务器是一个全新的服务器，没有安装任何东西。
1. 1989年圣诞节：Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。 2. 1991年2月：第一个Python编译器（同时也是解释器）诞生，它是用C语言实现的（后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython，以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现），可以调用C语言的库函数。在最早的版本中，Python已经提供了对“类”，“函数”，“异常处理”等构造块的支持，同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型，同时支持以模块为基础的拓展系统。 3. 1994年1月：Python 1.0正式发布。 4. 2000年10月16日：Python 2.0发布，增加了实现完整的[垃圾回收](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9E%83%E5%9C%BE%E5%9B%9E%E6%94%B6_(%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%A7%91%E5%AD%B8))，提供了对[Unicode](https://zh.wikipedia.org/wiki/Unicode)的支持。与此同时，Python的整个开发过程更加透明，社区对开发进度的影响逐渐扩大，生态圈开始慢慢形成。 5. 2008年12月3日：Python 3.0发布，它并不完全兼容之前的Python代码，不过因为目前还有不少公司在项目和运维中使用Python 2.x版本，所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到Python 2.6/2.7版本中。
在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。
目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的，Python的版本号分为三段，形如A.B.C。其中A表示大版本号，一般当整体重写，或出现不向后兼容的改变时，增加A；B表示功能更新，出现新功能时增加B；C表示小的改动（例如：修复了某个Bug），只要有修改就增加C。如果对Python的历史感兴趣，可以阅读名为《Python简史》的网络文章。
新手使用的话，可能会遇到一些问题，我写了一篇关于依赖库ffmpeg的文章，可以参考一下：
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境（博主测试了两个系统下的安装基本相同），主要内容包括：
配置镜像源就不说了，前面的文章好像已经讲过如何配置镜像源，如果你没配置镜像源，下载回很慢很慢的。
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包，由亚马逊云端业务实验室（AWS Lab）支持。功能丰富，同时能够在不同的高性能硬件上运行，软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
作者：matrix 被围观: 14 次 发布时间：2024-06-25 分类：Linux Python | 无评论 »
为了提高文件的规整程度并让用户可以更好地控制他们的文件，Android 10 为应用引入了名为 "分区存储" 的新范式。分区存储改变了应用在外置存储中保存和访问文件的方式，为了帮您迁移应用并支持分区存储，我们概括了常见用例的最佳实践并分享给大家。
小编最近在潜心研究外部数据导入SAS，深感Excel的导入的不便利，想实现程序控制将Excel改为CSV在通过CSV导入SAS。想着想着，就想到用外部语言来实现文件的另存为的功能，开始呢，想用Excel中的VAB来实现，后来呢觉得SAS执行Excel里面Macro不太方便~因此就想用Python来实现。
在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。
在部署Spring Boot生产项目时，首先需要使用Maven将其打包成一个JAR文件或者包含JAR文件的ZIP文件。随后，通过堡垒机将打包好的文件上传至服务器进行部署，或构建成Docker镜像进行发布。在这一过程中，我们需要将项目中的配置文件或静态资源放置在JAR包之外，这样在修改配置文件或静态资源时就无需重新打包。为了构建ZIP文件，我们使用了Maven Assembly Plugin插件，该插件用于创建项目分发包，通过一个XML描述文件定义打包内容。本文将详细介绍这一流程。
你好，我是刚哥。 针对“pytest搭建接口自动化框架”，谈谈对框架设计的当前认知。 简约至上。选择pytest就是选择Python，Python的设计理念是Simple is better than complex，不能让初学者直接上手的框架设计，都是在反其道而行之。所谓具备编程思想的自动化框架，并不值得追求。 原生用法。Beautiful is better than ugly，能不封装就不封装，不改变依赖库的函数声明，函数名、入参列表、返回类型。通过可省参数追加入参，通过装饰器添加代码，通过猴子补丁更改行为。 数据用例一体。Flat is better than nested，平铺比嵌套更容易编写，阅读，维护。将数据放在用例文件中，在单个文件中编写用例。数据驱动时，可从外部读取。变量管理亦是如此。 pytest提供了测试框架的基础骨架，Python库提供了各式各样的组装零件，我们要做的是拼凑，搭建适用于接口自动化测试的框架。 宜轻不宜重。挑选Python库，优先选择轻量级的，比如pytest-html既能满足使用需要，又能定制化样式，就不用安装依赖Java环境的Allure。比如Python内置logging就能打印日志，就没必要非得使用依赖visual c++的loguru。 用例独立。用例相互之间没有依赖，随便拉出一条用例就能执行。多接口场景用例，把每个接口视为一个测试步骤，排列在用例里面。无上游依赖、出参稳定的接口抽取为公共函数。简单来说，用例可以只包含一个接口，也可以包含多个接口。接口可以写在用例里面，也可以写在用例外面作为公共函数，再导入到用例里面。接口参数不同验证不同场景，复制用例文件，命名为新用例。 中文命名。用代码编写pytest，有个缺点是文件命名晦涩难懂。在“用例独立”这条设计原则之上，可以采用中文命名用例集（文件夹）和用例名称（文件名）。不存在用例相互依赖，就不需要import，代码中就不会出现中文，不影响代码执行和“专业性”。用中文写注释没问题，不要用中文作为对象名。 标记不如目录。pytest支持marker给测试用例打标，执行时按标记筛选用例执行。用例多了以后，维护标记变得麻烦。将用例集按照某种特性分组，比如基础自动化用例集、每日巡检用例集、联调用例集。按目录维护用例，按目录批量执行用例。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件的名称，从另一个文件夹中找到与这一文件夹中文件同名的文件，并将找到的同名文件复制到第三个文件夹中的方
主题是使用PyInstaller 打包python时遇到一些问题以及解决方案，其中将要打包的程序是用tensorflow做的LSTM算法，这里不会涉及这个算法详解。
长久以来，我们致力于做到三件事: 实践指南、减少模板代码和简化任务流程，我们希望帮助开发者们集中精力专注在真正需要考虑的逻辑中去。Jetpack 为此而生，它所包含的库、工具和指南，可以帮助您更轻松地编写高质量的应用。
这可能是很多非IT职场人士面临的困惑，想把python用到工作中，却不知如何下手？python在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。
m2cgen（Model 2 Code Generator）是一个轻量级代码生成器，它可以将训练好的机器学习模型转换成无需依赖库的本地代码。目前支持转化为Python、Java、C三种语言。
Python 环境下常用的地图绘制包是 Basemap，Cartopy，geopandas，KeplerGl，GeoViews等等，我以前常用的是Basemap，但无奈官方已经在2020年更新了，官方推荐使用Cartopy作为替代。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/customize-python-lib/
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下：
Python是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
本文的目标是通过图文帮助java开发者理解docker镜像的layer作用，内容和实际情况并未完全保持一致，例如基础镜像的layer没有提到，而且java镜像的layer可能不止业务镜像、配置文件、依赖库这三层；
在之前《UE像素流技术：边缘计算与RTC架构》一文中论证了WebRTC的基本原理，以及WebRTC与虚幻引擎结合使用的可行性。之后在《像素流协议》一文中介绍了虚幻引擎基于WebRTC定义的一套像素流协议，这套协议本身又分成2部分：
OpenCV是图像领域经常会用到的工具库函数的集合，有C/C++,Java和Python等语言的接口，并且适用于Windows，Linux，Mac OS桌面开发平台和Android 和IOS移动开发平台。目前已经出了1.x系列和2.x系列，3.0 Beta版也已经出了。OpenCV配置起来还是挺费事的，虽然网上已经有很多很全面也很有用的参考文章，我还是打算把自己配置的过程写下来，以后肯定还会配置这个东西，希望到时候有个方便的参考。
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程； 如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成： 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下： 操作系统：Ubuntu16桌面版 显卡型号：GTX950M
上篇文章介绍了一至七条，由于篇幅过长，这里分为上下两篇讲解，这里截取的是剩下的从第八条开始一直到结尾的那一部分。查看上篇文章请点击 开发工具总结（1）之图文并茂全面总结上百个AS好用的插件（上）。
接下来我们检测GPU是否安装成功，如果没有安装GPU，会显示warning说是CPU only，最后test pass。这样说明安装成功
pyproject.toml 是一个配置文件，它在Python项目中扮演着重要的角色，主要用于定义项目的构建系统要求。这个文件遵循TOML（Tom's Obvious, Minimal Language）格式，它被设计为易于人类阅读和编写，同时也便于机器解析。
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。
查看完整直播回放：https://cloud.tencent.com/edu/learning/live-2952 云函数 SCF 存储的局限
前面五个章节，我们学习了CodeWave的页面布局，数据模型的构建以及使用，逻辑功能的实现等，通过前面章节的学习，我们基本上可以独立构建简单的业务逻辑了。但是对于一些负责的业务逻辑，单纯的使用前端页面是无法处理的，只能借助后端服务来处理业务。幸运的是，CodeWave也为我们提供了这样的能力，从本节开始，我们将学习扩展开发能力，用于处理我们的复杂业务。
本文是《Python开发实战案例之网络爬虫》的第四部分：7000本电子书下载网络爬虫-源码框架剖析。配套视频课程详见网易云课堂
解决的问题 在WIN10环境下，安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境，减少库依赖冲突 不需要安装VC啦！ 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+，同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新，现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性，可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖，是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑，暂未有更好的应对策略 考虑重
云函数 SCF 存储空间使用背景 目前 Serverless 架构已经在很多场景中落地，无论是使用 API 网关+ 云函数 SCF 实现 API 服务和 Web 服务，还是通过对象存储 COS 触发函数运行，进行文件上传事件的传递和文件的处理，或者通过消息队列中的消息触发函数，进行消息的过滤转储；Serverless 依靠其快速开发上线，无需复杂运维的特性，正逐步进入到更多的业务场景中。 在实际的使用过程中，云函数作为计算形态的产品，提供了计算高度的弹性扩缩容。在云函数运行时，运行环境中的文件系统为只读，
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