os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
准备也学学Python，GUI的库太大了，学起来周期太长，先搞搞Web，入了门再说。
基于 Python 开发的 Web 应用（Django、Flask、Tornado 等）基本上都是部署在 Linux 服务器上的。鉴于 Linux 上部署 Python 应用的便利性，这是大多数项目推荐的部署方式，也是大多数人的选择。
到 http://httpd.apache.org 下载最新的apache源码，解压后进入目录：
直接将Python以mod_python模块的形式集成到Apache中。客户端请求到达apache，apache找到cgi脚本后，在服务器上直接使用指定python解释器来执行python脚本，然后将执行结果返回给client。如果要使用mod_python模块，那么mod_python可以让Python解释器直接成为apache的一部分，带来的直接效果就是使执行python cgi脚本的速度大大提高了。
Django1.4 python2.7 apache mod_python 安装与部署实例
关于搭建apache+python的运行环境，网上很多文章都是用cgi方式，配置非常繁琐，把很多不相干的东西都扯了进来，都没有说到要点上。对于很多新手朋友来说，估计摸不着南北。这里采用mod_pyth
来源: https://github.com/hibayesian/awesome-automl-papers#projects 名称 支持类型 编程语言 开源协议 官网 AdaNet NAS Python Apache-2.0 Github Advisor HPO Python Apache-2.0 Github AMLA HPO, NAS Python Apache-2.0 Github ATM HPO Python MIT Github Auger HPO Python Commercial H
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
下载地址1：https://www.apachelounge.com/download/VC10/
Ranger 这个项目比较老了，更新不算多，所以编译方式也没有更新到比较新的方式，编译报错了有时候还是不太容易找到问题的，但是一定要记得，Maven 的日志是非常有用的，对于 Debug 来说有很大的帮助，所以一定要仔细看日志的报错内容，从图上看，最终抛出的问题是 An Ant BuildException has occured: exec returned: 1 ，这个我之前也没见过，但是很自然，我就加了 mvn package -X 来打印编译过程的 Debug 级别日志了。最后如下所示，around Ant part ...<exec failonerror="true" executable="python">... @ 4:48 就是这句，给了我灵感，因为我在 Mac 本地编译的，按照经验，我想到的是编译文件里指定用 python，会不会是版本不对导致无法执行，比如 python2 和 python3 的区别。于是我找到了这个变量控制的地方，如下图。
5. mod_wsgi: ap24vc14-cp35-cp35m-win_amd64
在Django的开发环境，我们简单的通过“Python manage.py runserver 0.0.0.0:8000”就可以启动一个简单的HTTP服务器进行Django的开发。当项目开发完成进行发布的时候，这个简单的应用服务器就不能满足需求了。这时候一个比较好的方案是把Django应用集成到Apache。
b. 利用软件(我这里用FlieZilla, 也可以用 Xftp)把 Python 安装包上传到服务器上
最新的Ubuntu操作系统是含有Python的，可以通过 Python --version 查看的：
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1.下载Apache zip包解压，放在C盘根目录下,cmd命令 切换至 Apache24/bin目录下，输入命令httpd -k install安装，httpd -k uninstall 删除安装
在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下：
****CGI简介****：CGI程序可以是Python脚本，Perl脚本，Shell脚本，C或者C++程序等 ---- ****环境说明**** 操作系统 ：Ubuntu Web服务器：Apache2 开发语言：Python ---- ****Step-One：加载cgi模块**** #默认apache2是没有加载cgi模块的 #在apache2/mods-enabled目录下创建cgi.load软链接 $cd /etc/apache2/mods-enabled && sudo ln -s ../mods
使用 mod_python 的主要优势在于比传统 CGI 更高的性能 。
首先将django项目放入/var/www/目录下，然后修改/etc/apache2/site-enabled/000-default.conf/文件
安装所需要的源码包： • Apache 2.2.22 (http://labs.mop.com/apache-mirror//httpd/httpd-2.2.22.tar.gz) • Python 2.7.3 (http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tgz) • Mod_python 3.3.1 (http://archive.apache.org/dist/httpd/modpython/mod_python-3.3.1.tgz) • Django 1.4 (https://www.djangoproject.com/download/1.4.1/tarball/) 安装步骤 1. Apache安装 #tar -zxvf httpd-2.2.22.tar.gz # httpd-2.2.22 # ./configure --prefix=/usr/local/apache2 --enable-so --enable-rewrite #make && make install 2. Python安装 # tar -zxvf Python-2.7.3.tgz #cd Python-2.7.3 # ./configure #make && make install #mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak #ln -s /usr/local/bin/python2.7 /usr/bin/python #python -V #版本显示2.7.3 3. django安装 # tar -zxvf Django-1.4.1.tar.gz #cd Django-1.4.1 #python setup.py install #执行没有报错，就说明安装成功 也可以检查是否成功 #python >> import django #这样import导入django模块没有报错，就安装成功 4. mod_python安装 # tar -zxvf mod_python-3.3.1.tgz # cd mod_python-3.3.1 #./configure \ --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs \ --with-python=/usr/local/bin/python2.7 #make #执行make的时候会报错，如下：
BRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注。用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化，供计算机处理。利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料。
2.配置虚拟机上网（采用host-only连接，单网卡，会虚拟出一个网卡，将主机的网络共享《
Django是一个基于Python的web开发框架，在实际生产环境中部署的时候，还需要用Apache容器来部署。这里记录下如何在Debian系统中用Aapche和mod_wsgi模块来部署Django项目。
Django是一个功能强大的Web框架，可以帮助您快速启动Python应用程序或网站。Django包含一个简化的开发服务器，用于在本地测试您的代码，但是对于任何与生产相关的细节，都需要一个更安全，更强大的Web服务器。
Django是一个功能强大的Web框架，可以帮助您快速启动Python应用程序或网站。Django包含一个简化的开发服务器，用于在本地测试您的代码。但是其也需要一个更安全，更强大的Web服务器来处理任何关于生产细节的问题。
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
> 在前面的章节中我们使用**python3 manage.py runserver**来运行服务器。这只适用测试环境中使用。
Python包的基本脚手架是一个包含与用户交互的代码的__init__.py文件。
storm需用到zookeeper，开始安装前先安装好zookeeper，参照zookeeper集群部署手册
Apache Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI（商业智能） Web 应用程序”，其通过创建和分享 dashboard，为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
winserver2012 + django2.0.1 + apache 部署过程
PythonPath "['E:/code'] + sys.path"
自己尝试在本地搭建了 Django 项目后，想部署到自己云服务器上，经常多次尝试和多次踩坑（捂脸），总结如下： 环境：ubuntu14, django2.0, apache2。 1.首先安装需要的库包，在 ubuntu 下执行如下指令，为了能顺利安装建议使用 root 用户登录 Ubuntu 或在 apt-get 前加上 sudo ： 安装 Apache2 apt-get update #获取更新列表 apt-get install apache2 #安装 Apache2 apt-g
因为ReviewBoard在Windows上停止更新了，所以了解如何在Linux系统安装ReviewBoard是很有必要的。笔者只在Apache+MySQL+Ubuntu下实现过，其余均参考官方安装文档：http://www.reviewboard.org/docs/manual/dev/admin/installation/linux/。 [Note] 安装过程中如碰到报错问题，自行谷歌或者百度，大部分均可解决。有些是软件版本问题，比如之前用Ubuntu 12.04有个软件包用easy_install安装的版本一直低于安装ReviewBoard的要求，升级成Ubuntu 13.04之后就没问题了。
flask自带的web server是开发用途，并不适用与发布，需要借助专业的web服务器。 配置的坑无数，Apache部署，403禁止，莫名其妙无法访问，500内部错误把我搞得崩溃了。 重点参考： http://blog.csdn.net/firefox1/article/details/46438769 1.下载 2.解压Apache24，到C:\ 3.备份conf\http.conf 4.搜索ServerName，设置，否则启动会提示。测试运行，至少不应报错 5.在服务器浏览器访问http://loc
虽然现在开发web用的都是一些成熟的框架， 使我们可以不用关心底层的接口逻辑， 但是多了解一些底层的知识对我们也是有帮助的。
注，编译安装的mysql，90%运维会装在/usr/local/mysql 下 如果默认安装在/usr/local/mysql下，等装好ReviewBoard生成站点的时候会选择支持使用的数据库的时候没有识别mysql只有sqlite3，此时，如果你数据库不是sqlite3，继续往下执行自动生成的站点访问将会出现bad reqest 400错误。对于编译安装的mysql，解决办法如下 yum安装的mysql命令将在/usr/local/bin/下，不需要软连。
以前搞PHP,在windows下装的是wamp极为方便，但现在要弄python,所以要下个功夫了，网上的帖子没几个有用的
git clone https://github.com/grisha/mod_python
flask自带的开发Web服务器表现很差，响应慢，而且直接通过nginx进行反向代理，经常无法响应请求。有两个可以在生产环境中使用、性能良好且支持Flask程序的服务器，分别是Gunicorn和uWSGI，但是这两个模块不提供对window的支持。
作为数据工程师，你可能会碰到过很多种启动PySpark的方法，可能搞不懂这些方法有什么共同点、有什么区别，不同的方法对程序开发、部署有什么影响，今天我们一起分析一下这些启动PySpark的方法。
> > [Sat Apr 01 13:30:03 2006] [error] [client 127.0.0.1] C:/Program > > Files/Apache Group/Apache2/cgi-bin/test.py is not executable; ensure > > interpreted scripts have "#!" first line > > [Sat Apr 01 13:30:03 2006] [error] [client 127.0.0.1] (9)Bad file > > descriptor: don't know how to spawn child process: C:/Program Files/Apache > > Group/Apache2/cgi-bin/test.py
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
ReviewBoard是一款比较优秀的，基于WEB的代码审查工具，相关的详细介绍可以参见其官网：http://www.reviewboard.org。如果想在自己的项目中免费的使用ReviewBoard，你需要自己部署（说实话，过程还是很痛苦的）。
最近看到了 Apache Spark 发布了 3.2 版本的预告 Pandas API on Upcoming Apache Spark™ 3.2，文章写得很简单，但是体现了 Spark 的一个很重要的发展趋势，就是拥抱 Python 的数据科学社区。
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
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