同一个目录下直接写import xx就好了，xx为自己要调用的模块名字，虽然会有下划线报错，其实，没有错，仍然可以调用，之前一直都被报错吓住了
os 属于 python内置模块，所以细节在官网有详细的说明，本道面试题考察的是基础能力了，所以把你知道的都告诉面试官吧 官网地址 https://docs.python.org/3/library/os.html
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
一套新的Linux环境，需要部署个python写的程序，逻辑就是读取EDB数据库，进行一些数据的操作。由于连接的是EDB，需要pg的库psycopg2，当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/)，但是本地安装，可能会碰见一些问题，其实主要是一堆依赖包的问题。
1）通常情况下，包名就是文件夹，在同一个文件夹下的 go 文件，文件里的包名必须一致
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
由于历史原因，python长期存在两个版本，python 2和python 3，而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力，普遍转向Python 3，但Python 2仍然像打不死的小强，顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本，python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬，比如发布了一个项目到github，会有读者过来问，为什么代码在我这儿出错？
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
今天查了很多资料，梳理一下Python的知识面。 Python 的语法非常简洁，写起来就像写英语一样，不仅简单而且可以高效地实现面向对象编程。与 C/C++/Java 相比，可以用很少的代码写出同样的
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
Anaconda是一个开源的python发行版本，是现在比较流行的python数据科学平台，可以对python的科学包做到有效管理。在配置python开发环境时，比如爬虫环境、数据分析环境、深度学习开发环境（tensorflow）等，会需要安装很多科学包。如果遇到什么包就报出“No module named”的错误，然后“pip install”未免太过麻烦。而且很多开发环境支持的python版本不同，混在一起的兼容性也很麻烦，Anaconda又维护了若干个虚拟开发环境来把我们常用的开发环境区分开，还有可视化界面管理起来十分方便。
1、通过标准输入和管道因为如何用管道传东西给一个进程是属于 shell 的内容，我不打算深入解释。毋庸置疑，你可以将代码传递到 Python 中。
我们知道，python作为一种几乎是脚本语言的语言，其优点固然有，但是其有一个最大的缺点，就是运行速度没有办法和c，c++，java比。最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题。
这几天一直被Python安装可用但是pycharm用不了的安装包折磨，安装成功以后记录一下，省的再忘 首先说明直接在Python中安装包和模块的方法： 1、安装pip包（一般下载时都会自带），在安装成功的Python里面寻找easy_install工具，基本都在安装Python路径的Scrpits中，如图。
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权，pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
我们首先导入了math模块，然后利用math模块中的sqrt函数计算了4的平方根。让我们再细致一点来看待这个问题。 我在之前提到过，其实import也是执行了一个赋值操作，它把我们需要导入的目标模块对象赋值给了对应的变量名，例如上例就是把math模块对象赋值给了math这个变量名，然后math所指向的模块对象中的内容（函数、最外层的变量）都可以认为是math这个对象的属性（方法），所以我们可以用object.attr的形式来访问。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，目前支持运行 40 多种编程语言。
R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。
朋友眼中你是小明(__name__ == '小明'), 你自己眼中你是你自己(__name__ == '__main__'),
静态类型语言：与动态类型语言刚好相反，它的数据类型检查发生在在编译阶段，也就是说在写程序时要声明变量的数据类型。C/C++、C#、Java都是静态类型语言的典型代表。
Hadley (羞涩脸)：“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧！” ╮(╯▽╰)╭
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那么昨天写完了基础的部分，这篇就是同样是Python的基础部分的其他部分了，在说面向对象的类和对象前，要先说一下Python的变量作用域设计。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
1.简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
最近在写一个网站后台，由于涉及到阿里云的 SDK ，而阿里云在自己的源(https://mirrors.aliyun.com)上发布的 SDK 要新，因此在设置 Python 的包管理的时候需要注意很多东西。
from __future__ import absolute_import的作用:
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如
mitmproxy 是一款工具，也可以说是 python 的一个包，在命令行操作的工具。
如果你是一个python初学者，我是不建议你搞python虚拟环境的，我看到很多python的初学者同学，使用最新版的pycharm，新建一个工程时候默认就是venu虚拟环境。 然后在使用cmd里面pip安装第三方包的时候，在工程里面死活导入不成功，搞的开始怀疑人生。（你给他讲这是虚拟环境venu，他会一脸懵逼!）
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多，但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略，并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能（一些已经造好的轮子），你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。（类似 C 预约的 include）
《萌妹子Python入门指导》系列，以下简称萌妹子系列是教没有任何编程基础的妹子如何去写python代码，最终实现一些小工具的开发，请Python大牛们直接绕道。如果有想学习python的同学，也可以持续关注本系列。 本人在某互联网公司做运维，虽然python学的不是很好，但足以教一个完全不懂python的人，也希望在撰文的过程中提升自己的能力。
最近在系统学习Python，以MOOC上面的一套Python3的课程为基础。本文主要总结一下基础部分的关键点。
假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200.
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
最近在刷面试题,所以需要看大量的 Python 相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是 Python2 的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的 Python 题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。大概就这样吧，有你看过的题目也有你没看到过的。
每个人都有自己的代码风格，随着写的行数增加，自己对于代码的审美也会变的不一样，这就像是一个逐渐蜕变的过程，每过一段时间回头再去看看自己之前写的代码就会生出一种「这么丑的玩意儿竟然是我写的」这种感慨。
这个问题就是我写这篇文章的初衷。我找出了22个最常用的 Python 包，希望能给你一些启发。
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功，但是方法之下必定有BUG，所以还有一部分人（电脑）无法配置成功，有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包！！！ 在此，小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法，安装Python.更重要的是，你的所有安装包的过程，都会变得很简单并且，有很多常用的库已经是装好了的！！！ 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下： https://www.continuum.io/downloads
本文适合有经验的程序员尽快进入Python世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序.
Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。（引自百度百科openCV）
随着python的火热，不少的程序员业余时间都会研究这门编程语言。 利用python开发，大牛用vim，接了2个显示器写python,气场甚是强大。 有些程序员表示，jetbrains全家桶解决一切。
英文：https://snarky.ca/the-many-ways-to-pass-code-to-python-from-the-terminal
为什么是Python 人生苦短，我用Python... 'Life is short, you need Python!' 进入大学之后，我们逐渐“被教授”了C、C++、Java等编程语言，但为什么我
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