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比如，1+1=2 这个流程，我们可以对人直接说然后人来做这个运算，但是计算机听不懂我们说的，所以我们需要用编程语言编写这个流程，然后计算机执行我们编写好的语言，所以编程语言很重要
并且在电脑Windows的开始菜单里，已经看到了安装好的Python软件，马上我们就可以派上用场了。
在python中，我们可以把一些功能模块化，就有一点类似于java中，把一些功能相关或者相同的代码放到一起，这样我们需要用的时候，就可以直接调用了
* 本文原创作者：降草，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 近日，fortinet截获一种使用python语言编写的勒索软件，并将其命名为 “Fsociety Locker”。之所
各位好久不见，我终于又更新了:D。今天抽空来讲点非常非常基础的东西，关于在哪里写 python。 如果你已经编写过自己的程序，相信对这些内容已经熟悉。但很多刚刚接触编程的人，对于在 python 里编写并运行代码，还时常有些疑问。 一般来说，有两种运行 python 代码的方法： 1. 使用交互式的带提示符的解释器 2. 使用源文件 第一种方法，所谓“交互式的带提示符的解释器”，也被称做 python shell。当你安装好 python，并正确配置系统变量 PATH 后（linux 和 mac 上通常都预
4️⃣代码上传至服务器 ①使用shell软件或者是ftp服务将修改好的代码上传至服务器（也可以直接用宝塔上传） ②【修改方法，源码目录：17wanxiaoCheckin-master.zip\17wanxiaoCheckin-master\Pictures里有写,和部署云函数方法一致】 [修改配置文件/user.json]
最近有学妹问我，我训了一个Transformer模型，但是预测好慢啊，有啥解决方案吗？
之前用过Anaconda下的Spyder、Pycharm和Jupyter等写过python的数据分析项目，各有优劣。因为我的C++和Golang项目都是使用的VSCode（CLion、Golang和Pycharm都需要付费使用，而且在Mac上消耗资源比VSCode更大），所以索性将Mac和Windows的python项目都迁移到VSCode上。
在Windows下 需要下载一个Python，我是下载了一个activePython3.0版本，其中语法和2.X有一点差别
不得不说，对于写代码这件事，真的必须就是在电脑上才会有很好的体验。手机上写Python代码，那种感觉确实不敢想。
首先写出来python代码，其次把.py文件转换成exe文件，直接在windows电脑上后台运行。关键打包的文件可以在没有python环境下运行哈！于是说来就来。
七夕到了，早上打开朋友圈一堆虐狗的，什么转账送花的，感觉太没意思了，今天小编就教大家用python输出大大的❤形，好了，话不多说，我们开始整吧！
1写在前面 最近遇到一个大名鼎鼎的包叫Scanpy，用于单细胞测序的分析，不过需要在Python中运行。🫠 于是，我就研究了一下如何在Rstudio中调用这个神包。👀 这里和大家分享一下如何在Rstudio中调用python吧。🥰 2安装Python 2.1 方法一 你可以选择在官网直接下载安装，地址如下：https://www.python.org/downloads/ , 按照自己的操作系统下载即可。🤨 随后再配置环境。😁 2.2 方法二（推荐） 我们输入以下代码，如果是从来没有进行过操作的，Rst
应很多大佬要求，最近几天在这个系列主要说一下最近的工作：小程序自动化& airtest 的学习过程。
在 Web 项目中，前端的显示效果是通过 HTML 语言来实现的，后端的视图函数将数据或模板文件返回给前端。
R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大. 就像独孤九剑, 学起来不需要任何基础, 学会之后很强大, 破刀式, 破剑式, 破枪式等等, 可以应对很多问题. 但是如果你想在此基础上更上一层楼, 就难于登天了, 因为你没有基础, 向上走一点, 真的是牵一发而动全身, 进入了编程能力的天花板.
背景 用 Python 做过爬虫的小伙伴可能接触过 Scrapy，GitHub：https://github.com/scrapy/scrapy。Scrapy 的确是一个非常强大的爬虫框架，爬取效率高，扩展性好，基本上是使用 Python 开发爬虫的必备利器。如果使用 Scrapy 做爬虫，那么在爬取时，我们当然完全可以使用自己的主机来完成爬取，但当爬取量非常大的时候，我们肯定不能在自己的机器上来运行爬虫了，一个好的方法就是将 Scrapy 部署到远程服务器上来执行。 所以，这时候就出现了另一个库 Scra
如果功能模块之间要通过 localhost 这种屏蔽具体 IP 的设置来通信的话，最好使用 --network=host 来让多个容器都共用一个NetworkSpace ，可以通过localhost互通
上次写的一个终端里面斗鱼TV弹幕Python版本和Ruby版本，并且发布到PIP和RubyGems上面.在发布PIP包的时候，居然Google不到一篇可以非常好的讲解这个流程的文章.于是整理这篇文章，并且方便后来自己检索，并且方便他人找资料. 自推荐下依照本文定制的命令行工具danmu.fm的github地址： https：//github.com/twocucao/danmu.fm 本文的目的也是非常简单： 写一个Python命令行工具，并且发布到PIP上面.并且在这个过程中给出我自己的一些思考. 如何分
作者简介：郑浩，东南大学本科生，研究方向：OpenFlow，P4。邮箱: zenhox@163.com
最近熟悉了手头上的工作之后,开始觉得很多动作其实是没有必要的,加上慢慢时间多了起来,于是开始想办法进一步自动化目前的工作流程.我目前的工作流程是这样的:[Python自动下载数据]→[VBA工具汇总并插入数据库]→[清除下载文件]
小编最近一直在思考如何解决Excel的大数据分析的问题，为了解决该问题，小编决定开始学习Python！会在每周看心情分享自己的所学~ 是学习笔记哦！不是教学文章，只是希望通过文章可以敦促自己将学习的
从 Scrapy 的部署、启动到监控、日志查看，我们只需要鼠标键盘点几下就可以完成，那岂不是美滋滋？更或者说，连 Scrapy 代码都可以帮你自动生成，那岂不是爽爆了？ 有需求就有动力，没错，Gerapy 就是为此而生的，GitHub：https://github.com/Gerapy/Gerapy。 安装 Gerapy 是一款分布式爬虫管理框架，支持 Python 3，基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapy-Redis、Scrapyd-API、Scrapy-Spla
从这一节开始我们就正式进入flask一个重要的模块——模板了。 我们平时看的知乎平台就是Python开发的，可以看到他的很多页面布局都是一样的，比如你现在搜“如何自学Python”，去知乎看他的页面
这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖啡喝几口就完了。
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。像 Perl 语言一样， Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。Python有2个较大的版本，一个是Python 2.x，一个是Python 3.x。官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本。由于停止更新，我们接下来使用的都将是Python3.x的版本。
大家写好了python代码一直在工具上面打开是不是觉得很不方便，那么今天呢就给大家提供一个很实用的技巧，就是给python代码打包成可执行的文件。直接点击就可以运行了，那么究竟是怎么打包的呢，跟着我一步步来看
如果你觉得很复杂，不要慌张，它本来就很复杂。 如果你觉得很简单，不要慌张，它本来就很简单。 --小浪 1、起手 还要把Python的开发环境说说。 2、Python安装 Python在各个操作系统上都有，所以Python代码天生就是跨平台的。在Windows上写好了代码，到Linux/Mac上不用改动一行代码，就平稳的跑起来了，感觉很鸡动有没有。 Python的安装也很方便的，在Windows下，到Python的官网(https://www.python.org/)上下安装包（选Python3的），双击后，
众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
写代码如同写文章，好的文章是反复修改出来的，代码也同样是反复的重构出来的。今天给大家分享下，怎么从一个编程学习者变为一个程序猿（程序媛）！起码不要让别人一看你的代码就知道你是个小菜鸟！
开始之前给大家说说上节课的主页吐槽功能，其实大家可以按照我们已经掌握的前端技术，对首页进行重新排版，力求好看+实用，吐槽功能比较重要，是我们收到反馈的一个重要途径，而且也是趁这个机会给大家展示如何使用sqlite3数据库orm映射技术。我们在本系列后期的某节课，仍然会对首页进行改版。具体改版的效果可以参考如下主页：
Python的列表推倒器是美好的语法糖。所以使用列表推倒器简化了for循环的嵌套，更简洁。许多黑魔法都是用这个方法。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
开发环境的搭建是一件入门比较头疼的事情，在上期的文稿基础上，增加一项Anaconda的安装介绍。Anaconda是Python的一个发行版本，安装好了Anaconda就相当于安装好了Python，并且里面还集成了很多Python科学计算的第三方库。比如我们需要用到的Pandas、numpy、dateutil等等，高达几百种。因此，安装了Anaconda，就不需要再专门的一个个安装第三方库。只要在使用Pycharm时调用Anaconda环境，便可以方便的使用其中的各种库。且各个库之间的依赖性很好，对于我们来讲可以大大简化安装流程。
app = Flask(__name__) 生成一个Flask的对象名为app，这就是类的实例化我们去看看Flask需要传什么参数
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。 废话不多说，先上干货！ 简介 Online Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并一步一步可视化地执行程序。 使用效果 如何使用 Online
我想要（下）的，我现在就要 python爬虫实战——图片自动下载器 之前介绍了那么多基本知识【Python爬虫】入门知识（没看的赶紧去看）大家也估计手痒了。想要实际做个小东西来看看，毕竟： talk is cheap show me the code! 这个小工程的代码都在github上，感兴趣的自己去下载： https://github.com/hk029/Pickup 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子，可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤。 一般来说，制作一个爬虫需要分以下几个步骤： 分析
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票：数据科学中最好用的Python IDE是什么？ 本次调查共有1900多人参与，调查结果如下图所示。前5个选择是： Jupyter，57% PyCharm，35% Spyder，27% Visual Studio Code，21% Sublime Text，12%
前面三节为Python程序的运行打下了坚实的基础，是骡子是马拉出来遛遛，所以从这节开始，将开始正式进入Python的编程环节，唯有不忘初心，才能方得始终！
我们已经建立了 django 博客的项目工程，并且成功地运行了它。不过到目前为止这一切都还只是 django 为我们创建的项目初始内容，django 不可能为我们初始化生成博客代码，这些功能性代码都得由我们自己编写。
在智能手机无所不能的今天，聊天机器人大家并不陌生。语音、文字的，随口都能说出几个。记得最早火起来的，当属人人网上的小黄鸡了吧，那个@小黄鸡风靡一时的时代，如今随着人人网一起光影渐去，令人唏嘘。而那些无聊、逗趣、迷茫的懵懂时光，却历久弥新…… 今天我们就自己来打造一个微信聊天机器人，给大家带来点乐子哈。借助别人已经写好的Python微信调用库——itchat，我们真正要写的代码很少。在代码运行前cmd里运行pip install itchat即可自动下载安装这个库。 Python程序部分，直接上
第十五课 脚本结构与linux下的编辑与执行 今天我们不讲具体的python技巧。今天讲讲在linux下，从脚本创建到执行的过程。如果需要看win下的，可以留言，我会再做一篇。 创建文件 当我们用python或者其他脚本语言编程的时候，不需要什么花哨的方式来写脚本。脚本会被存储为常规的文本文件，然后被解释器解释执行。 这意味着我们只需要一个文本编辑器就可以了。你可以用任何你喜欢的编辑器，但是我一般用gedit，因为gedit支持语法高亮。。 首先我们要做的是创建一个文本文件并给它取个名字。我们可以通过以下的
岁月匆匆流逝，我们终将会长大，我们是否会因为生命中不得不进行的离别而落泪，是否会因为我们终将逝去的青春，终将老去的年月而落泪？
最近小编一直在给群里小伙伴解决各种的错误，尤其是对一些基础薄弱的同学来说，出现错误后更是一脸懵逼！直到有一天，小编找到了Python Tutor，终于解脱了。
Hi，大家好，随着大家对VS2010的深入了解，对dynamic已经是越来越了解了，何时该用，何时不用已经非常熟悉了，原本不打算再写下去的，但感觉还有点东西需要说说，就简单再说一下吧。 原先以为dynamic实在runtime时确定的，后来看了一下，这个runtime是在微软新出的一个运行时DLR上的，动态的为你判断该使用何种类型，而不是原先的CLR，具体的大家可以参考微软的MSDN，因为英文不太好，以免误导大家，也就不写详细了。 这几天一直在考虑何时去用这个关键字，如果对于一般的程序在没有与其他COM
记得之前看过一篇文章，说的是龙哥当年准备卖掉 foxmail，买方是雷军，雷军的意思是：就这，我也能写。于是就没有成交。
导读：众所周知，作为解释型语言的 Python 可不是什么超级快速的语言，但许多复杂的库函数（比如 NumPy 库）却能执行得相当快速。这主要是因为这些库的核心代码往往是用 C 或者 C++ 写好，并经过了编译，比解释执行的 Python 代码有更快的执行速度。
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