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。
写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布，然而网上（中文世界）的打包发布教程很少有针对此的更新。再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了，还是应该来做点贡献。
目前网上能获取的免费的Python打包工具主要有三种：py2exe、PyInstaller和cx_Freeze。其中PyInstaller最新版只支持Python2.7，py2exe计划开发支持python3.x版本，但是目前还没有完成。只有cx_Freeze支持python3.X版本，也支持python2.X版本。个人也觉得cxfreeze比较简单，不容易出错。
pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品，能够有效管理Python多个环境，各种包。过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境，管理python版本，但是跨平台的使用不太一致，且有时候处理包之间的依赖总存在问题；过去也常常用 pip进行包的管理，pip已经足够好，但是仍然推荐pipenv，相当于virtualenv和pip的合体，且更加强大。pipenv开源之后，在GitHub上有很高人气（截止于现在有9600多星）。
大家圣诞快乐，雕虫小技栏目又和大家见面了，谁让咱不会那些个屠龙之技，只好捉几个虫子玩玩了。 写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布，然而网上（中文世界）的打包发布教程很少有针对此的更新。 再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了，还是应该来做点贡献。
如果安装包中不支持某些功能的话，多数开发者不知道如何从源码编译生成opencv-python的安装包，其实这个这个事情很容易，如果对有经验的开发者只需半个小时即可完成。在介绍具体步骤之前，首先看一下需要的相关编译工具与依赖安装包及其版本列表如下(Windows 10 64系统)：
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护python包. 本文介绍 pypiserver 在ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
pypiserver 是一个最基本的PyPI服务器实现, 可以用来上传和维护Python包. 本文介绍 pypiserver 在Ubuntu上的基本安装, 配置和使用.
最近的工作需要将以前编译安装的软件包打包成rpm包，这里将打包过程记录一下以备忘。 准备rpm打包环境 我这里用的操作系统是CentOS6.7，redhat系的其它发行版应该也类似。 安装rpm-build 1 sudo yum install -y gcc make rpm-build redhat-rpm-config vim lrzsz 创建必须的文件夹和文件 mkdir -p ~/rpmbuild/{BUILD,RPMS,SOURCES,SPECS,SRPMS} echo '%_topdir %(
之前 介绍了 Python 模块 , 每个 Python 源码文件 , 都可以定义为一个 Python 模块 ;
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的，也可以是用C/C++写的扩展模块，或者可以是Python包，包中包含了由C和Python编写的模块。
字符串是对象。列表对象。函数对象。甚至模块也是对象。任何东西都是一个对象，因为它可以赋值给一个变量或作为参数传递给一个函数。
Python模块化编程有助于开发者统筹兼顾和分工协作，并提升代码灵活性和可维护性，是编程开发者不可或缺的一项重要工具。
当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时，有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项，不能从环境中移除。在本篇博客文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并说明如何正确处理。
这是「进击的Coder」的第 719 篇技术分享 来源：数据 STUDIO “ 阅读本文大概需要 7 分钟。 ” 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行 EDA 来研究数据集中内在的信息。自动化的 EDA Python 包可以用几行 Python 代码执行 EDA。在本文中整理了 10 个可以自动执行 EDA 并生成有关数据的见解的 Python 包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决 EDA 的需求。 DTale
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例，或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候，需要导入python相关的依赖包，可以用freeze一键生成requirements.txt文件
装饰器是 Python 中一种特殊的语法，可以用于修改或扩展函数或类的行为。装饰器是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。
曾经一行接触过的一个leader，把python读成爬虫，但作为leader下属的我虽然满脸尴尬，但只能在心里默默纠正
本文介绍使用conda管理anaconda Python环境的相关命令。 conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n：name 表示新环境名称 python：使用python版本 –clone：从现有环境复制而来 删除环境 conda remove -n env_name --all 查看环境 conda env list 或 conda info -e 激活环境 cond
1. xrange() 和 range() 的区别，等价于 Python3 与 Python2 中 range() 的区别
setuptools是Python distutils增强版的集合，它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包，尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时，并不需要已安装setuptools，只要一个启动模块即可。
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号，只需要一个简单的pip命令就能完成。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Bex T. 翻译：赵鉴开 校对：李洪君 你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。 从闭包（closure）到上下文管理器（context managers），本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现，“我一直在使用它！”。 即使这些东西对你来说是新的，这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。 一、作用域 高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。
requirements.txt 文件是项目的依赖包及其对应版本号的信息列表，即记载你这个项目所安装的依赖。
python包在开发中十分常见，一般的使用套路是所有的功能做一个python模块包，打包模块，然后发布，安装使用。打包和安装包就是最常见的工作。学习中遇到distutils和setuptools两种打包的工具。
注意： 1.当导入模块时，最先在当前路径下查找，没找到才会到系统中查找，所以py文件不要与模块名重名 2.当导入模块时，实际上是先把模块程序执行一遍，所以当想将自己的py文件作为自定义模块时,测试部分的代码前应加上如下语句：
pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片
Pytype检查并推断Python代码的类型——不需要类型注解。Pytype可以:
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。
Polygraphy在我进行模型精度检测和模型推理速度的过程中都有用到，因此在这做一个简单的介绍。
Python的强大之处除了它的简洁易用，最厉害的就是它有着广泛的第三方库支持。今天小编就带你看下Python有哪些常用第三库吧, 知道且用过超过10个的欢迎留言~
1. 首先去官网 https://www.python.org/downloads/source/下载 Gzipped source tarball
前2步同上 最后一步为 python setup.py sdist, 生成 tar.gz 文件 tar.gz 在Linux与Windows都可方便pip安装 pip install <package>.tar.gz，也方便发布上PyPI 上传到 PyPI
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。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
Pipenv是一款旨在将所有包管理工具（如bundler, composer, npm, cargo, yarn等）的优点集中应用于python领域中的工具。它对各个平台都有很好的支持。
你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。
pythonic之路（二） 十、多用生成器和生成器表达式 至于什么是生成器，可参看我的另一篇文章迭代对象、迭代器、生成器浅析 如果需要迭代处理的序列包含了无限的元素，比如串口读回来的数据流、某网站发帖信息流等，生成器是最好选择，否则用list类容器的话数据会占用完内存，除非不断地把旧值pop掉，但这样做显然没有生成器那么简洁清晰。 如果需要从一个很大的序列每次提取一个值来做非常复杂的运算，那么用list类容器一次性把数据全读入内存显然会降低运算效率，这时最好用生成器。 故，生成器是你python路上的挚
首先访问http://www.python.org/download/去下载需要的python版本。我使用的是python2.7.5版本
如果Python文件中存在中文注释，在运行时报错“SyntaxError: Non-ASCII character '\xe7' in file”。 解决办法： 在文件的开始的地方写上# -*- coding: utf-8 -*-即可，明确指定文件编码类型。
在这一部分，我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开，在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
很多人认为，lambda、map和filter是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”，但由于它们缺乏灵活性，实际上，它们在大多数情况下并不是非常有用。
由于python2和python3在部分语法上不兼容, 导致有人打趣道:"Python2和Python3是两门语言" 对于初学者而言, 如果同时安装了python2和python3, 那运行pytho
因为Django程序是纯Python代码，所以用户在安装完Python环境后，可以利用pip工具使用如下命令安装Django：
这节我们学习模块和包，这块呢，我们在实际使用的过程中，首先保证自己会用就可以，其次也可以加深对Python代码的理解。
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