最近遇到了一个场景:需要将Python项目文件打包到无法联网的主机上部署执行,本篇文章记录针对于该场景的处理方案。
在这篇文章中,我将向你展示如何创建一个 Python 包,然后将其打包并发布到 Python 包索引(PyPI)上。这是一个非常实用的技能,可以让你的代码更容易被其他人使用和分享。
因为这篇Java调用Python 之前试过用Java调用Python,到真正用的时候才发现是一个乌龙。
比如:对于数据安全要求比较严格的机房,服务器是不允许上网的。那么我现在开发了一套python程序,需要一些模块,怎么运行?
在使用PySpark进行开发时,由于不同的用户使用的Python环境不同,有基于Python2的开发也有基于Python3的开发,这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的python工具,它可以将python程序和pip包管理工具安装在本地的隔离目录中(非全局安装)。
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。
58 同城主 APP 的单架构的 bugly 符号表已经达到了 53MB(解压后 550MB+)。
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
参考Packaging Python Projects, 源码在nobodxbodon/test-package-for-pypi
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境,那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
1.新建一个文件夹example,里面放入要打包的.py文件,以及必需的_init_.py.
##前提: windows pycharm使用docker 中的python3搭建运行环境
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
源码地址:https://github.com/iOSDevLog/slmethod
安装python3及ipython整体环境,非常麻烦,不注意会经常报错,安装不成功,折腾了一天才搞定,流程记录如下:
在使用大数据spark做计算时,scala开发门槛比较高,一般多会去使用Spark Sql 和PySpark,而PySpark进行个性化开发时,需要引入第三方python包,尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等,安装这些依赖是一个非常痛苦的过程,尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行,不可能每个节点环境都是一致,也不可能去修改机器上的包依赖了。
Kit Hunter是一款功能强大的网络钓鱼安全测试工具,该工具主要针对的是专用主机。Kit Hunter基于Python开发,也是一款功能强大的安全扫描工具,该工具可以帮助广大研究人员根据已建立的标记搜索目录并定位网络钓鱼工具包。当该工具检测到了威胁时,将会为管理员生成相应的报告。
作为一个流行的开源开发项目,Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区,这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作,从其他人已经创建的解决方案中受益于常见(有时甚至是罕见的)问题,以及可以提供他们自己的解决方案。
按照 Django 官方文档的指引,我们已经做好了一个投票应用。我们是在本地开发的,项目最终上线是要部署到服务器上的,本篇笔记记录了我个人部署的整个过程,仅供参考。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 Ansible 离线安装包制作实战指南。
概览 这里主要收集python项目的打包、发布和部署的常用方法,只是入门级别,深入的流程还是以官方文档为准(链接每节都已经给出)。 distutils,setuptools,pip,virtualenv 官网资料(Python Packaging User Guide): https://packaging.python.org/key_projects/#setuptools 简介 distutils - Python自带的基本安装工具, 适用于非常简单的应用场景使用, 不支持依赖包的安装
1.django项目准备 1.settings.py配置 1.settings.py中配置公网ip才允许访问: ALLOWED_HOSTS = ['公网ip'] 2.settings.py中追加静态文件路径配置代码: STATIC_ROOT=os.path.join(BASE_DIR,'static') STATICFILES_DIR=[os.path.join(BASE_DIR,'static'),] #这一条在开发阶段就可以添加 3.settings.py中关闭开发调试模式: DEBUG = False
一.购买服务器 这里有几点注意 选择配置 linux 系统的时候最好选择centos7+不要选择centos6+ 配置开发端口最好把常用端口打开以及运行端口最好多开几个防止后续nginx 启动网页没法没法访问ip一般是端口权限没开 默认服务器账户名为root 二.更新系统安装包(非常重要) yum update -y yum -y groupinstall "Development tools" yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-
项目地址:LabelImg 下载地址:Windows/Linux 百度云备份:最近几个版本 密码: cnn6
目前我已经拥有了2台linux服务器,后续为了项目之间的隔离以及软件的快速部署和应用,docker不可或缺.
Eric6官网:http://eric-ide.python-projects.org/
函数形参顺序为:def 函数名(【位置参数】,【*元组参数】,【默认参数=默认值】,【**字典参数】):
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!
# 下载地址:https://www.python.org/ftp/python/
Python打包分发工具setuptools:曾经 Python 的分发工具是 distutils,但它无法定义包之间的依赖关系。setuptools 则是它的增强版,能帮助我们更好的创建和分发 Python 包,尤其是具有复杂依赖关系的包。其通过添加一个基本的依赖系统以及许多相关功能,弥补了该缺陷。他还提供了自动包查询程序,用来自动获取包之间的依赖关系,并完成这些包的安装,大大降低了安装各种包的难度,使之更加方便,将程序打包以后可以可以安装到自己的虚拟环境中,也可以上传到PyPI,这样非常方便大项目开发
Python中我们经常会用到第三方的包,默认情况下,用到的第三方工具包基本都是从Pypi.org里面下载。
最近在 Github 上发现了一款名为 JD-Coin 的程序,能够自动化完成签到领钢镚、京豆等功能,特此分享给大家。
本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务,由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库,
1.项目介绍AWVS一直以来在圈子中都比较火,以速度快和高准确性深受大家喜爱。很多人想研究其运作机制却因闭源而不得其解。今天这里通过一个极其简单的方式,只用几行代码就能让你一见其核心代码。这是最新解码方法,除python3外无须安装任何依赖(没办法,python写的),支持11.x,12.x,13.x,以及后续版本^_^对于有IAST、DAST扫描器需求的同
本文目的:在centos7.x服务器上利用nginx和uwsgi部署Django应用
将软件或流程打包进容器,可以方便地在云上进行大规模部署,这里记录下自己使用singularity工具的过程
可以把 pybind11 看成是一个胶水,它可以把 C/C++ 语言定义的对象,方便的导出成 python 认识的格式,这样 python 就能直接用了。
最近感兴趣想将开发的项目转成Package,研究了一下相关文章,并且自己跑通了,走了一下弯路,这里记录一下如何打包一个简单的Python项目,展示如何添加必要的文件和结构来创建包,如何构建包,以及如何将其上传到Python包索引(PyPI)。
同志们,老铁们,继上篇文章 web自动化测试实战之批量执行测试用例 之后我们接着继续往下走,有人说我们运行了所有测试用例,控制台输入的结果,如果很多测试用例那也不能够清晰快速的知道多少用例通过率以及错误情况。
现在有一个目录,需要将此目录打包成tar.gz文件。因为有一个Django项目,需要用到此功能!
随着云原生时代的来临,云以及分布式计算已经是时下最受欢迎的技术之一了。其中 Docker 作为最知名的容器平台,到底有着怎样的魅力来让其无人不知无人不晓?废话不多说,让我们开始逐层掀开容器技术的神秘面纱吧!
遇到此问题后 设置r.encoding='gbk'或r.encoding='gb2312'后可以了
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在scf的使用过程中,我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf,为啥numpy版本不对等等问题,这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
本文介绍了如何安装配置mayavi并在python3中使用,包括安装顺序、注意事项和测试方法。
由于近些年针对软件的供应链的攻击越来越频繁,据 SonaType 的统计从 2019 年到 2022 年针对开源软件的攻击增长了 742%,因此 2021 年 Google 提出的解决方案是软件工件供应链级别(Supply chain Levels for Software Artifacts,"SLSA")。
PyPi 是 Python Package Index 的首字母简写,其实表示的是 Python 的 Packag 索引,这个也是 Python 的官方索引。
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