1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
Python黑帽编程1.3 Python运行时与包管理工具 0.1 本系列教程说明 本系列教程，采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书，为了解决很多同学对英文书的恐惧，解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略，笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更，当然最重要的是个人偏好。教程同时提供图文和视频教程两种方式，供不同喜好的同学选择。 0.2 前言 前两节里，我们完成
CentOS 克隆自 RHEL，无需付费即可使用。CentOS 是一个企业级标准的、前沿的操作系统，被超过 90% 的网络主机托管商采用，因为它提供了技术领先的服务器控制面板 cPanel/WHM。
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
由于人们用Python所做的事情不同，所以没有一个普适的Python及其插件包的安装方案。由于许多读者的Python科学计算环境都不能完全满足本系列的需要，所以接下来我将详细介绍各个操作系统上的安装方法。我推荐免费的Anaconda安装包。写作本系列时，Anaconda提供Python 2.7和3.6两个版本，以后可能发生变化。本系列使用的是Python 3.6，因此推荐选择Python 3.6或更高版本。
1.Linux下python3 的安装 1.1下载python3的源码包 # Linux下执行 # 版本可自主选定 # wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz 1.2解压源码包到 /opt 目录下 1.3安装 python3 所需要的软件依赖，等待全部完成再执行下一步 # Linux下执行，直接复制，yum下载，注意空格 yum install gcc patch libffi-devel python-devel
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了，足足有5G左右，我的云服务器才40G硬盘，实在是玩不起呐。
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。
Python离线安装包的下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
linux系统环境自带python2.6，但有时我们项目使用的版本可能是3.x以上等等，此时我们需要在linux中再安装项目所需的python版本，此时就涉及多版本共存问题了，很多同学在安装多个版本Python时会遇到各种问题，本篇文章针对python多版本共存做了详细安装说明
首先访问http://www.python.org/download/去下载需要的python版本。我使用的是python2.7.5版本
Linux系统中默认的python版本为Python 2，而根据Python的官方邮件消息，Python 2即将于2020年终止所有的支持。简单的将Python由2升级至3则会有很大的技术风险隐患，因为Linux的一些常用指令，如yum指令，会对python存在依赖。所以我们需要找到一种对linux系统无影响的python3环境搭建过程，而本文即是对此的记录和思考。
朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多，加上各种标准库，拓展库，乱花渐欲迷人眼，就想写一个快速的Python教程，一方面 保持言语的简洁，另一方面循序渐进，尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外，我在每一篇中专注于一个小的概念，希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础，语法基于Python 2.7，测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始，比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始，比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后，可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
1. 首先去官网 https://www.python.org/downloads/source/下载 Gzipped source tarball
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
网上关于python的交叉编译的文章很多，但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了，而且很多标题是第三方库的交叉编译，但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库，可参考性不强，最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑，记录一下！
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
接下来一步最重要！ 这样才能使这次升级真正生效！否则python命令还是原来的2.6.6版
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘，Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容，许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
python模块 就是python的程序模块 顶层文件 模块文件1 模块文件2 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块。模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件。一个文件被看作一个独立的模块，一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。每个模块都有自己的名称空间。 python允许“导入”其它模块以实现代码重用，从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统。python中，模块也是对象；在一个模块顶层定义的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性。 python的程序架构 一个python程序通常包括一个顶层程序文件和其它的模块文件(0个、1个或多个) 顶层文件：包含了程序的主要控制流程 模块文件：为顶层文件或其它模块提供各种功能性组件。模块首次导入(或重载)时，python会立即执行模块文件的顶层程序代码(不在函数内的代码)，而位于函数主体内的代码直到函数被调用后才会执行。python也自带了很多模块，可以使用help(module)查看，这些被称为python标准库文件。 模块的执行环境 模块是被导入的(import)，但模块也可以导入和使用其它模块，这些模块可以用python或其它编程语言写成。 模块可内含变量、函数以及类来进行其工作，而函数和类可以包含变量和其它元素。 建议：在顶层文件可以出现大量的控制流语句，而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类，这样程序在执行时效率才会高。 python导入模块 在导入模块时只能使用模块名，而不能使用带.py后缀的模块文件名 import语句：导入指定的整个模块，包括生成一个以模块名命名的名称空间 import module1[, module2[, ... moduleN ]] 建议一个import语句只导入一个模块 import module as module_alias from-import语句： 常用于只导入指定模拟的部分属性至当前名称空间。 from module import name1[, name2[, ... nameN ]] 例：from random import choice,randint,random 建议：在顶层文件可以出现大量的控制流语句，而其它的被调用文件仅包含变量、函数及类，这样程序在执行时效率才会高。 import 和 from - import是赋值语句 import和from 是可执行语句，类似于def，因此，它们可以嵌套在if测试中，出现于def中等等 python执行到这些语句时才会对其进行解析，这意味着，所有来自模块的属性仅在import语句执行后才能使用。 import 和from 都是隐性赋值语句 import 将整个模块对象赋值给一个变量名；from将一个或多个变量名赋值给导入此模块的模块中的同名对象 模块就是名称空间：模块的名称空间可以通过属性__dict__或dir(M)获取；模块属性可通过点号(.)运算符获取，格式为M.attr；模块是一个独立的作用域(本地变量就是全局变量) import的工作机制 import语句导入指定的模块时会执行三个步骤： (1) 找到模块文件：在指定的路径下搜索模块文件 (2) 编译成字节码：文件导入时就会编译，因此顶层文件的.pyc字节码文件在内部使用后会被丢弃，只有被导入的文件才会留下.pyc文件。 (3) 执行模块的代码来创建其所有定义的对象：模块文件中的所有语句会依次执行，从头至尾，而此步骤中任何对变量名的赋值运算，都会产生所得到的模块文件的属性。 注意：模块只在第一次导入时才会执行如上步骤。后续的导入操作只不过是提取内存中已加载的模块对象。reload可用于重新加载模块。 模块搜索： python解释器在import模块时必须先找到对应的模块文件 程序的主目录；PYTHONPATH目录(如果设置了些变量)；标准链接库目录；任何.pth文件的内容(如果存在.pth文件) 这四个组件组合起来即为sys.path所包含的路径，而python会选择"在搜索路径中的第一个符合导入文件名"的文件。 import sys sys.path 返回一个路径列表，该路径列表是python解释器需要搜索的路径顺序列表
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
联盟有个小伙伴，为了督促自己学习进步，决定把自己以前学的python重新梳理下，并且以文章的方式展示出来，联盟专门做一起学python系列专栏，鼓励这位小伙伴学习，也欢迎大家监督，也欢迎后续的小伙伴参与进来，一起学习一，互相鼓励，传播正能量。 （一）基本配置 1、检查系统有没有内置python 很多的系统都内置了python，由于我编程用的都是linux系统，无论那个版本的linux，都可以在命令行上输入python，来检查有没有内置python，我用的系统是ubuntu，是内置了python2.7的，输
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
（1）rpm工具（redhat package manager，手动安装，难点在于包的依赖关系）
初始化 为什么要选择Python？ Python作为目前Linux系统下最流行的编程语言之一，对于安全工作者的作用可以和C++相提并论。Python提供了丰富的库供调用，丰富的第三方扩展模块。在网络应用，文本解析方面，Python编程有着其他语言无可比拟的优势。同时Python也是面向对象并且跨平台的语言，可以在linux/Unix、OSX、windows上无障碍运行。 1.1 查看PYTHON版本信息 Kali Linux默认已经安装了Python运行环境，运行下面的命令，可以查看当前Python版本。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda）并不陌生，而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器，其功能要比python自带的pip强大不少。
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
5 make make altinstall //此处不能用install安装，因为install不区分版本，会出现多版本混乱的问题
你可以通过终端窗口输入 "python" 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。
可能很多人和我一样，最开始习惯使用的是 Windows，后来开始接触 Linux，再后来，接触到 Mac，几周以后，一发不可收拾。
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：
之前在linux上安装python3的时候，为了让不影响linux环境原有的python2的环境，选择的方法都是下载对应的linux环境的python包，不过
使用docker安装jenkins环境，jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的，如果我们想执行python3的代码，需进容器内部安装python3的环境。
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，Python官方网站 。
SendPkt快速入门 作者: gashero 电邮: harry.python@gmail.com 原文地址: http://gashero.yeax.com/?p=26 项目主页: http://
也许有些小伙伴看了上一篇文章之后，发觉Python是真的很简单。但是不知道学了到底有什么用，其实应用非常的广，像是网络的前端后端、机器学习、计算机视觉，甚至你需要去批量抓取一些数据等等，都是Python的主战场，甚至有很多公司开始把用Matlab写的算法改为用Python来实现。如果你下定决心来学习Python，那么这个系列的文章就可以带你从零走向Python的巅峰。
1、安装依赖包 1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc --version 查看，没安装的先安装gcc，yum -y install gcc，由于本人的linux系统中已经安装了，出现了下面界面。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
安装部分 准备工作 下载各平台对应的安装包，各平台安装包下载链接如下： Windows macOs Linux 安装过程 安装过程在此不给出具体过程，可参照官方给出教程，各平台对应教程如下： Windows中Anaconda安装教程 macOS中Anaconda安装教程 Linux中Anconda安装教程 常用命令 查看安装版本 conda --version 查看帮助信息 conda --help conda -h 卸载conda # Linux/macOS conda -rc ~/anaconda3 查
记得上次写python的学习笔记是三个月以前了，期间看过，也放下过，这次要坚持下来，一鼓作气，吃下python。
现如今，Python的应用愈来愈广泛，且对于常用的发行版Linux操作系统来说一般都会预装Python环境，这给Python学习者带来了福音，因为在Windows操作系统上安装Python环境还需要配置各种环境变量。但是Linux环境下也会存在一些问题，比如Linux系统默认的Python版本一般为2.7，而如今的发行版已经到了3.9，因此能够在操作系统上简单地完成不同Python发行版的的切换十分必要。本文主要介绍一种以Ubuntu为例在Linux上的使用conda对Python版本进行控制的方法。
本文介绍了如何安装Python数据分析所需的第三方包，包括使用pip和conda的方法。首先介绍了Python数据分析所需的轮子，然后介绍了如何安装这些轮子。最后，介绍了一些主要的大数据分析轮子，并提供了下载这些轮子的地址。
先下载 iso镜像文件，在windows系统下，插入u盘，下载 Ultraiso软件，安装好后，根据 http://jingyan.baidu.com/article/a378c960630e61b329283045.html 把U盘变成系统盘后。插入U盘到 要装linux系统到电脑中，重启电脑，根据提示安装即可（尽量在安装中保持联网状态，否则在以后安装 包 到时候会出现不必要到麻烦）。
Python是一种灵活的多功能编程语言，可用于许多用例，具有脚本，自动化，数据分析，机器学习和后端开发的优势。1991年首次出版，其名称灵感来自英国喜剧组织Monty Python，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。快速设置，并以相对简单的方式编写并立即反馈错误，Python是初学者和经验丰富的开发人员的绝佳选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
一、秒级启动一个HTTP下载服务器 在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事本身并不是一个很繁琐的工作，现在的聊天工具一般都支持文件传输。但是，如果需要传送的文件较多，那么，操作起来就会比较麻烦。此外，如果文件在远程的服务器上，你要将文件传给同事，则需要先将远程服务器的文件下载到本地，然后再通过聊天工具传给同事。再或者，你并不是特别清楚要传哪几个文件给同事，所以，你们需要进行来回的交流。交流的时间成本是比较高的，会降低办事效率。此时，你们需要更加高效的方法。这个时候，如果你知道Python内置了一个下载服务器就能够显著提升效率了。例如，你的同事要让你传的文件位于某一个目录下，那么，你可以进入这个目录，然后执行下面的命令启动一个下载服务器： 本地有个一文件夹，想共享给局域网同事下载一些里面的文件，可以使用python的如下命令。 • python2的用法如下: python -m SimpleHTTPServer • python3的用法如下: python3 -m http.server --cgi 以上两种方法默认端口8000，可以制定端口，例如指定端口45678: python -m SimpleHTTPServer 45678 python3 -m http.server --cgi 45678
在了解了Linux的信号基础之后，Python标准库中的signal包就很容易学习和理解。signal包负责在Python程序内部处理信号，典型的操作包括预设信号处理函数，暂停并等待信号，以及定时发出SIGALRM等。要注意，signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS)，而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分，所以在Windows上的Python不能发挥信号系统的功能。 定义信号名 signal包定义了各个信号名及其对应的整数，比如 import signal print
Python是一种计算机程序设计语言，第一个公开版本发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件。语言免费使用，甚至全部源代码也免费开放。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。 常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面）。然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
Python是一种灵活且通用的编程语言，可在许多用例中利用，在脚本，自动化，数据分析，机器学习和后端开发方面具有优势。开发团队于1991年首次发布，其名称受到英国喜剧团体Monty Python的启发，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。Python设置迅速，并且以相对简单的风格编写，可以立即对错误进行反馈，对于初学者和经验丰富的开发人员而言，Python是一个不错的选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
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