Python 是一种相对简单的编程语言。它主要以解释型语言著称，这意味着每行代码都要通过解释器逐行执行。不过在某些时候，将 Python 代码翻译成计算机可以理解的内容，然后再逐行执行，可以减少繁琐。
python -m py_compile /root/src/{file1,file2}.py 编译成pyc文件。 也可以写份脚本来做这事： Code:
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！
解释器 如同海底捞火锅，需要一点一点放资源材料 速度较慢
Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
pyeos的编译和eos类似，只是为了支持python，需要安装一些额外的库和工具，下面来介绍下具体过程。 1. 下载pyeos代码 2. checkout python代码 3. ubuntu下pyeos的编译 安装编译pyeos所需的工具cython以及库readline 3.1 编译python 这里要编译的python在目录libraries/python,是用来在调用eos api的。 首先切换到libraries/python目录，然后执行下面的命令： 请将make -j2中的2改成CPU的
在弹出的 " Open File or Project " 对话框中 , 选择 Python 工程目录 ;
最近项目使用c++操作python脚本，选用boost.python库。在window下编译安装很顺利，但是在linux下一直编译不通过，总是提示找不到头文件。linux版本为rhel5.7。后来询问同事，原来是同事将原来系统自带的python2.4删除掉了，然后手动编译安装了python3.3。
现在一涉及到编程语言几乎就离不开python，甚至这门语言已经成了割韭菜的手段，各种1元学习python的引流课程层出不穷，从这些现象可以体会到python语法设计之成功。它基本上实现了其创作者的初衷：简单易懂，它的优美就如同白居易的诗：“老妪能懂”。
原作：Archie Mistry 翻译：豌豆花下猫@Python猫 原文：https://morioh.com/p/765b19f066a4
在python程序运行时，python首先会编译生成“字节码”，之后将字节码发送到所谓的“虚拟机”上执行。
最近抢了一个小米路由器，研究了一下，总的来说现在看起来功能还很少。现在比较有用的功能就是，远程下载功能，支持迅雷，电驴等，不过现在看电影啥的都是直接在线看的，基本上也很少用。检测连接的智能设备，这个功能可以随时查看是否有人曾网，当然也可以用来在远程监控家里都有谁在用路由器。以后应该会有更多的功能扩展，不过这应该是一个漫长的过程，我先自己弄点东西上去玩玩，首先把常用的python移植上去。
Python 其实是一种相当快的语言，但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的，更准确地说，是 Python 代码被编译为字节码，然后进行解释。这对学习是很有好处的，因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果，而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快，开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器，包括 IronPython 和 Jython。
然有了 docker，为啥还需要编译安装 Python 呢，是不是自找麻烦。 docker 是方便，但是如果机器本身就自带 Python 最新版本，作为一个开发环境，岂不更方便？
早先都使用 pyinstaller 进行 Python Script 打包成单一 Exe，但最近不得不放弃使用， 其原因在于编译后的档案几乎 100% 的机会会被 Windows 上的防毒软体判定为病毒， 有一说是因为 pyinstaller 使用了其自备的 bootloader，故当执行编译后的 Python exe 档案 其行为将会被多数 Windows 上的防毒软体所阻挡并删除...
python诞生于1989年，创始人 吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。python是一种 C和shell 之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。 如下是最新的TIOBE排行榜（https://www.tiobe.com/tiobe-index ）
我初学Python时，听到的关于Python的第一句话就是，Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。
1.Python是一门解释型语音? 我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释型语音,我就这样一直相信下去,知道发现了*.pyc文件的存在.如果是解释型语音,那
认识 Python 人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python 目标 Python 的起源 为什么要用 Python？ Python 的特点 P
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
是一个流行的Python编译器，它可以把Python转换成Javascript代码。该软件支持所有网络浏览器(包括手机网络浏览器)。
Python是编译型语言还是解释型语言？回答这个问题前，应该先弄清楚什么是编译型语言，什么是解释型语言。
这是因为不同编程语言有各自的适用场景和语法特性，联合编程可使得各种语言发挥自己的特长。本文主要比较Python和C++，先列举各自特点如下：
除了在语法使用上面的区别外，c语言和python的本质区别可能是在其语言性质上面的区别。
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
环境：CentOS 7.6_x64 Python版本：3.9.12 FreeSWITCH版本 ：1.10.9
当前最新的 CentOS 7.3 默认安装的是 Python 2 ，并且默认的官方 yum 源中不提供 Python 3 的安装包。有些用户想要升级使用 Python 3 但实际可能有各种各样的问题，导致出错，反观一下激进的 Fedora 社区，在23的时候，就将默认的版本修改成了 Python3 （如果我没记错的话）。
解释器是一种让其他程序运行起来的程序。Python也有一个名为解释器的软件包，当你编写了一段Python程序，Python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果。实际上，解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。
编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言，每个分类代表什么意思呢，下面我们一起看一下。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个高性能 Python 编译器具有支持 Python 众多语法、完美互通其他框架等优点。 众所周知，Python 是一门简单易学、具有强大功能的编程语言，在各种用户使用统计榜单中总是名列前茅。相应地，围绕 Python，研究者开发了各种便捷工具，以更好的服务于这门语言。 编译器充当着高级语言与机器之间的翻译官，不同版本的 Python 编译器已被开发出来，下面我们将为大家介绍一款新的高性能 Python 编译器：Codon。该项目上线短短几天，已收获 2.2k 星。 项目地
大家常说 Python 执行速度慢，今天给大家推荐一篇关于 PyPy 解释器，它能有效提升代码运行速度。
Miniconda是Anaconda的压缩版，Miniconda只包含conda的核心内容，Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹，用于存放生成的可移植文件：
·金融：量化交易，金融分析等，作为动态语言的python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛
解释型语言编写的程序不需要编译，在执行的时候，专门有一个解释器能够将VB语言翻译成机器语言，每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释型语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。
2.Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
在Python编程中，有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时，提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
python系列文章：https://blog.zeruns.tech/category/Python/
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。
笔者长期在ARM-LINUX嵌入式平台使用C语言开发。硬件IO操作只能用C确实没办法，但是应用程序用C简直就苦逼了，程序复杂一点，各种越界、指针错误、诡异死机、segment fault、内存泄漏、core dump、编译找不到头文件、依赖库，解析个字符费老劲，轮子太少纯靠白手起家。自从把Python移植到嵌入式平台，用C写完IO的Python扩展库然后用Python写应用程序完全就是摧枯拉朽般存在。
认识 Python 人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python 目标 Python 的起源 为什么要用 Python？ Python 的特点
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
想要享受更轻松愉悦的编程，脚本语言是首选。想要更敏捷高效，c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展，Python最近一直维持热度，但Python的速度，比node.js都差距不小，所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架，但感觉上boost是最好用的一个。
1、方法 使用Pyhton C++ API对相机操作函数进行封装，然后用Python调用封装好的操作函数。
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