背景： 在写脚本程序的时候难免会设计一些和中文相关的变量内容。这个时候对于一个Python新手（包括我在内）来说如何配置python使之能够正确识别程序内的中文内容就会变得非常头疼。本文将会简要介绍Python字符集的配置方法和一些相关历史信息。
配置Python环境变量是在安装Python解释器后的一项重要步骤，它允许您在任何位置都可以通过命令行或脚本运行Python解释器，使Python编程更加便捷和灵活。在本文中，我们将介绍如何配置Python环境变量，以便您能够充分发挥Python的优势。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
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
我是在Kali Linux下来学习Python3的，所以在这里简单说下怎么配置Python3的环境。 Windows下配置Python环境请自行百度啦~ 我用的是Kali Linux 2017.1，这里面是自带了python2以及python3，所以都是配置好的。 如果是低版本的Kali，可以参考以下步骤来配置。 访问http://www.python.org/download/ 选择适合的源码压缩包 下载及解压 扩展： Linux下各种后缀压缩包的解压方法： 1、*.tar 用 tar –xvf 解压
http://blog.csdn.net/lz_obj/article/details/52620276
1、默认情况下，Linux会自带安装Python，可以运行python –version命令查看，如图：
早期运维工作中用过稍微复杂的Puppet，下面介绍下更为简单实用的Saltstack自动化运维的使用。 Saltstack知多少 Saltstack是一种全新的基础设施管理方式，是一个服务器基础架构集中化管理平台，几分钟内便可运行起来，速度够快，服务器之间秒级通讯，扩展性好，很容易批量管理上万台服务器，显著降低人力与运维成本；它具备配置管理、远程执行、监控等功能，一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func；通过部署SaltStack环境，可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令，根据不同业务特性进
大家都知道，Python编程语言具有很多优势所在，优雅、简单、明确，Python看上去给人的感觉就是简单易懂，对于初学者来说，不仅容易入门，就业前景也是非常不错的，可以从事的工作岗位有很多。
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
俗话说，欲先善其事，必先利其器。作为一个小白，当选择了一门语言来学习的时候，我们的电脑得安装这个语言。「Python」 是一门编程语言，可以在服务器上使用 Python 来创建 Web 应用程序，他主要有以下用途：
这阵子组内流行使用 Django 写管理端程序。大家习惯了在 Windows 上使用 PyCharm 等 IDE 快速方便地进行开发，但是由于管理端使用了一些公司的公共组件，而这些组件又只提供了 Linux 上的 Python 接口，因此必须在 Linux 上运行 Django 程序。值得庆幸的是，大多数的 IDE 都提供了远程调试功能， PyCharm 也可以经过简单配置进行远程调试。
项目主要使用oracle但是我不太喜欢其他编程语言，加上可能需要用python部署算法包，从oracle表中读出数据，处理完成后在放回oracle中去，所以在windows上就想到先用python试一下，自然搜到了cx_oracle（一个按照Python DB API的oracle的实现，如MySQL、PostgreSQL等，只需要安装相应的软件包即可，流程及操作接口都与cx_Oracle基本一致），下面就简单解释一下怎么用这个包进行增删改查。
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。
由于实验室需要，准备配置新的服务器，之前一直使用windows比较多，linux比较少，于是开始重新学习linux各种环境的搭建．
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：
本文讲述了如何编译uboot并进行配置，对编译过程中遇到的问题进行解决，此外还对uboot的结构进行了简介
系统：centos6.5 目标：基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架
Linux操作系统为32位的 要下载armv7结尾的.sh文件，但是Miniconda对armv7的支持版本已经很古老了，在创建虚拟环境Python3.7以上貌似都会出现问题，勉强支持到Python3.4版本左右，而且官方的作者对armv7结尾的.sh文件已经停更很久了，不建议安装使用，推荐树莓派安装64位的Linux。
首先Nginx服务是不能处理动态请求，那么当用户发起动态请求时, Nginx又是如何进行处理的。 1. 静态请求：请求的内容是静态文件就是静态请求 1）静态文件：文件上传到服务器，永远不会改变的文件就是静态文件 2）html就是一个标准的静态文件 1. 动态请求：请求的内容是动态的就是动态请求 1）不是真实存在服务器上的内容，是通过数据库或者其他服务拼凑成的数据
linux 基础配置 python3的linux环境编译安装 1.linux下安装软件的方式 -首选yum工具，方便，自行解决软件之间的依赖关系，自动下载且安装 1.配置yum源（就是一个软件仓库，里面放了一堆rpm软件包） 可以选择阿里云源，清华yum源 配置第一个仓库，里面有大量系统常用软件 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
notice:我是使用的 腾讯云服务器（CentOS 7.5 版本的） 记录一下云服务器搭建 Python3 环境的采坑记录
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》，介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3，以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器，环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
如果架构是Nginx+uWSGI+APP，uWSGI是一个中间件 如果架构是uWSGI+APP，uWSGI是一个服务器
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
原来是没有gcc，我这里是新安装的Linux，所以我需要安装gcc，安装命令如下：
本文介绍了如何在Windows操作系统上通过浏览器来远程访问Linux服务器上的Jupyter Notebook，以便进行Python和Spark编程。首先介绍了安装和配置Jupyter Notebook和Spark的必要步骤，然后阐述了如何在浏览器中访问Linux服务器上的Jupyter Notebook。
在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前，我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解，这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
已经有超过三人像我反应使用网上的教程Anaconda有问题，有的装不了，有的装的直接整的自己yum命令用不了，linux服务器都被整费。为此我给大家写的简单的安装教程，避免大家可能踩的坑。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
在上一篇文章中，州的先生介绍了一个 Windows 下部署 Django 应用的面板，通过这个面板可以全程鼠标点击完成 Django 应用在 Windows 下的部署。
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上，python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发，测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先，下载miniconda 清华镜像源：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后，安装，安装时选择默认+环境变量
1、Centos下python3环境的部署 2、Python uwsgi 3、Python uwsgi+nginx部署 4、mysql主从备份介绍 5、Linux下的mysql安装 6、基于mysql的Django读写分离
回显版本号说明安装成功，Anaconda自带python3，以后切记不要使用centos自带的python环境运行本项目，否则会报错
Linux操作系统在作为服务器的场景下应用最为广泛,但是在使用过程中也会遇到莫名崩溃的情况.这时我们就希望能对崩溃前一刻内存中的数据进行分析,从而找到崩溃的原因.本文将对整个过程所涉及到的技术做一个简单但是全面的介绍,包括:如何安装kdump,如何设置系统参数来捕获崩溃前的内存;如何使用crash做简单的分析;并且介绍如何使用更加简便的工具PyKdump来做crash文件的分析.通过了解这些知识, 可以帮助Linux运维人员更快更方便地排查问题.
大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。上个礼拜我们分享了两篇关于Anaconda的基础文章，没来得及上车的小伙伴可以上车来瞅瞅：手把手教你进行Anaconda的安装、简述验证Anaconda是否安装成功的两种方式和Anaconda环境变量配置过程。今天我们来捋一捋Python、Anaconda、virtualenv和Miniconda之间的区别。
本文档是基于CentOS 6.8最小化安装镜像制作，适用于RedHat 6和CentOS 6，Ubuntu等其他linux系统可以参照操作。如有错误，欢迎发送邮件联系我修正，谢谢。
在 Linux 系统中安装 conda 环境可以为您提供便捷的 Python 环境管理和包管理功能。本教程将详细介绍在 Linux 系统中安装 conda 的步骤。
一、caffe安装流程：安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
在经历了第一次做·RNA-seq的摸爬滚打之后，我大概对RNA-seq的流程和要使用的软件有了一些了解，并知道了它们的用法，于是便做了第二次的RNA-seq，然后想做一个总结笔记 1.原始数据下载软件Aspera Aspera用于下载sra原始数据 将Aspera connect安装在Linux上 代码如下
Linux下默认系统自带python2.6的版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，如果使用最新的Python3编译安装源码包和系统默认包之间是没有任何影响的，所以可以安装python3和python2共存
执行 python-2.7.12.amd64.msi文件，不需要修改安装路径，默认为C:/Python27即可
序 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。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anacon
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。
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