大概意思就是sqlite版本低了，我本地测试是没有问题的，部署到服务器之后就会这样的报错，以前都是用MySQL所以不会出现这个问题
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: Error loading pysqlite2 module: No module named pysqlite2
如果你在安装jupyter notebook 启动的时候遇到了sqlite3 或者pysqlite2 error 错误信息的时候
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: Error loading either pysqlite2 or sqlite3 modules (tried in that order): No module named _sqlite3
[root@localhost python]# python3 router.py
RAGxplorer是一个交互式的streamlit工具，用于支持构建基于检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的应用程序，通过可视化文档块和嵌入空间中的查询来实现。
这是网上收集的几篇教程 1. Sqlite简明教程 http://www.sqlite.com.cn/MySqlite/4/32.Html 2. Sqlite入门教程 http://www.sqlit
（1）出现的问题网址：https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
Sqlite是一个轻量级的数据库，类似于Access. 一、 安装
近日，发现python3.6版本不支持sqlite3，而python3.6的代码中需要使用sqlite3模块。经过一番查找，发现是环境配置的问题。通过安装libsqlite3-dev和重新编译python3.6，可以解决此问题。
http://stackoverflow.com/questions/1210664/no-module-named-sqlite3
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
继年初发布 Milvus 2.0 版本之后，在数百位 Milvus 社区贡献者六个月的共同努力下，我们在早些时候发布了 Milvus 2.1 版本[1]，经过两个月的数次迭代，版本趋于稳定，被国内外头部厂商信任和选择使用。
ActivePython-3.1.3.5-win32-x86.msi bzr-2.3.1.win32-py2.6.exe CherryPy-3.2.0-py2.win32.exe dreampie-1.1.1-setup.exe Genshi-0.6.win32.exe ipython-0.10.1.win32-setup.exe matplotlib-0.99.3.win32-py2.6.exe mod_python-3.2.5b.win32-py2.3.exe mod_python-3.2.5b.win32-py2.4.exe MySQL-python-1.2.2.win32-py2.6.exe numpy-1.5.1-win32-superpack-python2.6.exe PyQt-Py2.6-gpl-4.5.4-1.exe pysqlite-2.6.0.win32-py2.6.exe python-2.7.msi pywin32-216.win32-py2.6.exe scipy-0.8.0-win32-superpack-pytho.exe setuptools-0.6c11.win32-py2.6.exe svn-python-1.6.1.win32-py2.6.exe Twisted-11.0.0.winxp32-py2.7.msi numpy scipy Markdown-2.0.win32.exe aggdraw-1.2a3-20060212.win32-py2.6.exe Tkinter wxpython pythonwin java swing pygtk pyqt ---- highlight-setup-3.4.exe ------- Psyco Pyrex PyPy Weave NumPy ctypes Tkinter wxPython PythonWin Java Swing PyGTK PyQt Paycopg MySQLdb Pygame PyXML ReportLab RepltC
import os from random import randrange as rand COLSIZ = 10 FIELDS = ('login', 'userid', 'projid') RDBMSs = {'s': 'sqlite', 'm': 'mysql', 'g': 'gadfly'} DBNAME = 'test' DBUSER = 'root' DB_EXC = None NAMELEN = 16 tformat = lambda s: str(s).title().ljust(COLSIZ) cformat = lambda s: s.upper().ljust(COLSIZ) def setup(): return RDBMSs[raw_input(''' Choose a database system: (M)ySQL (G)adfly (S)QLite Enter choice: ''').strip().lower()[0]] def connect(db): global DB_EXC dbDir = '%s_%s' % (db, DBNAME) if db == 'sqlite': try: import sqlite3 except ImportError: try: from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite3 except ImportError: return None DB_EXC = sqlite3 if not os.path.isdir(dbDir): os.mkdir(dbDir) cxn = sqlite3.connect(os.path.join(dbDir, DBNAME)) elif db == 'mysql': try: import MySQLdb import _mysql_exceptions as DB_EXC except ImportError: return None try: cxn = MySQLdb.connect(db=DBNAME) except DB_EXC.OperationalError: try: cxn = MySQLdb.connect(user=DBUSER) cxn.query('CREATE DATABASE %s' % DBNAME) cxn.commit() cxn.close() cxn = MySQLdb.connect(db=DBNAME) except DB_EXC.OperationalError: return None elif db == 'gadfly': try: from gadfly import gadfly DB_EXC = gadfly except ImportError: return None try: cxn = gadfly(DBNAME, dbDir) except IOError: cxn = gadfly() if not os.path.isdir(dbDir): os.mkdir(dbDir) cxn.startup(DBNAME, dbDir) else: return None return cxn def create(cur): try: cur.execute(''' CREATE TABLE users ( login VARCHAR(%d), userid INTEGER, projid INTEGER) ''' % NAMELEN) except DB_EXC.OperationalError: drop(cur) create(cur) drop = lambda cur: cur.execute('DROP TABLE users') NAMES = ( ('aaron', 8312), ('angela', 7603), ('dave', 7306), ('davina',7902), ('elliot', 7911), ('ernie', 7410), ('jess', 7912), ('jim', 7512), ('larry', 7311), ('leslie', 7808), ('melissa', 8602), ('pat', 7711), ('serena', 7003), ('stan', 7607), ('faye', 6812), ('amy', 7209), ('mona', 7404), ('jennifer', 7608), ) def randName(): pick = set(NAMES) while pi
最开始开发者都是C语言流派， 所以标准的源代码安装三部曲即可，即使 configure+make+ make install 来安装
adodb：我们领导推荐的数据库连接组件 bsddb3：BerkeleyDB的连接组件 Cheetah-1.0：我比较喜欢这个版本的cheetah cherrypy：一个WEB framework ctypes：用来调用动态链接库 DBUtils：数据库连接池 django：一个WEB framework docutils：用来写文档的 dpkt：数据包的解包和组包 MySQLdb：连接MySQL数据库的 py2exe：用来生成windows可执行文件 Pylons：我们领导推荐的web framework pysqlite2：SQLite的连接组件 pythonwin：Python的Windows扩展 setuptools：无奈，PEAK的一套python包管理机制 sqlalchemy：数据库连接池 SQLObject：数据库连接池 twisted：巨无霸的网络编程框架 wxPython-2.6：因为需要保持与linux相同的版本才没用最新的，GUI编程框架 pypcap：抓包的 python-dnet：控制网络安全的其他设备 pyevent：Python的事件支持 pydot：画图的，graphiz sendpkt：Python发包 simplejson：JSON的支持 DPKT：raw-scoket网络编程 Cx-oracle：连接oracle的好东东 Mechanize：爬虫连接网站常用 PIL：图像处理工具包 reportlab for PDF 文件。 PyQt4 for GUI界面 feedparser： rss解析 chardet：编码检测 scons: 项目构建工具，写好了模板用起来还是很方便的 scapy: 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google “Silver Needle in the Skype” pefile: windows pe文件解析器 winpdb: 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了 pywmi: 省了好多折腾功夫 pylint: 培养良好的编码习惯 下面是准备用的,不做评论: pygccxml pyparsing pymacs idapython paimei pysvn pyLucene wikidpad
后面会通过继承这个 Base 类，来创建每个数据库 Model，也称为 ORM Model
Apache Superset 是一种广泛使用的数据可视化和探索开源工具，已被确定存在潜在的安全漏洞，可能导致身份验证绕过和远程代码执行 (RCE)。这些漏洞可能使恶意行为者能够获得目标服务器上的管理权限，从而使他们能够收集用户凭据并可能危及数据。
Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块，Tkinter库提供了对 Tk API的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化shell下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tcl一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件，如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件，我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台，在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力，并提供广泛的图形文件格式支持，该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理，如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。 Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件，每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件，以实现更有用和更复杂的功能。 PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包，包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容： xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。 Expat: 一个快速的，非验证的XML解析器。 还有其他 和他同级别的还有 PyHtml PySGML PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。 PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。 NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库，主要用于处理任意维数的固定类型数组，简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写，所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者，用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包，目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块，通过它就可在zope中连接mysql数据库。 PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它，你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库，由一系列的模块组成，有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml，包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块，它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。 PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。 Psyco ———— 一个Python代码加速度器，可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。 Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API，可方便地在python中访问ldap目录服务，它基于OpenLDAP2.x。 smtplib模块 ———— 发送电子邮件。 ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法，用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序，用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容，请参考RFC959。 xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议，Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说，我们可以通过该模块与Jabber服务器通信，是不是很Cool。 下面这些就不详细介绍，只列出名字和功能 adodb ———— ADO数据库连接组件 bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件 chardet ———— 编码检测 Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容 cherrypy ———— 一个WEB framework ctypes ——
SQLite 是非常优秀的数据库，能够在真实的生产环境中完成一些真正的工作。本文将列出五个我认为在2016年应当选用 SQLite 的原因。 便于管理 不知你是否管理过 Postgres 数据库？想要
数据库非常重要，程序的数据增删改查需要数据库支持。python处理数据库非常简单。而且不同类型的数据库处理逻辑方式大同小异。本文以sqlite数据库为例，介绍一下python操作数据库的方法。
数据库的重要性不言而喻，但是数据库操作起来却不容易，需要用到各种管理工具，各种不同的连接方式，如果有方便的，屏蔽不同数据库细节的工具该多好，功夫不负有心人，我还真找了这样一个工具，不仅支持多种数据库，更厉害的是，不用为适配写一行代码，来了解下吧
鉴于virtualenv不便于对虚拟环境集中管理，所以推荐直接使用virtualenvwrapper。 virtualenvwrapper提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。它把你所有的虚拟环境都放在一个地方。
Django 项目是一个定制框架，它源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。Django 框架的核心组件有： 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美管理界面 一流的 URL 设计 设计者友好的模板语言 缓存系统 本文是有关 Python Web 框架的由两篇文章组成的系列文章的第一篇。第二篇文章将向您介绍 TurboGears 框架。 要使用并理解本文中提供的代码，则需要安装 Python，并了解在初学者的水平上如何使用 Python。要查看是否安装了 Python
既然Qt是跨平台的，那么能不能在嵌入式平台实现一下呢？最近刚好看到，ST官方在开展创客大赛活动，就买了米尔科技的YA157C开发板移植一下。
前文提到 import 指令是用来载入 module 的，如果需要，也会顺道做编译的事。但 import 指令，还会做一件重要的事情就是把 import 的那个 module 的代码执行一遍，这件事情很重要。Python 是解释执行的，连函数都是执行的时候才创建的。如果不把那个 module 的代码执行一遍，那么 module 里面的函数都没法创建，更别提去调用这些函数了。
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
一、什么是内存数据库 传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称做磁盘数据库（DRDB:Disk-Resident Database）。磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。 近年来，内存容量不断提高，价格不断下跌，操作系统已经可以支持更大的地址空间（计算机进入了64位时代），同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高，充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。 在数据库技术中，目前主要有两种方法来使用大量的内存。一种是在传统的数据库中，增大缓冲池，将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中，组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理，也就是常说的共享内存技术，这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database，也叫主存数据库)技术，就是干脆重新设计一种数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效地使用CPU周期和内存，这种技术近乎把整个数据库放进内存中，因而会产生一些根本性的变化。
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。
SQLAlchemy SQL 工具包和对象关系映射器是一套全面的用于处理数据库和 Python 的工具集。它有几个不同的功能区域，可以单独使用或组合在一起。其主要组件如下图所示，组件依赖关系组织成层次结构：
此功能允许将数据库列的值设置为 SQL 表达式而不是文字值。这对于原子更新、调用存储过程等特别有用。您所要做的就是将表达式分配给属性：
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