Miniconda是Anaconda的压缩版，Miniconda只包含conda的核心内容，Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
告别枯燥，通过学习有趣的小例子，扎实而系统的入门Python，从菜鸟到大师，个人觉得这是很靠谱的一种方法。通过一个又一个的小例子，真正领悟Python之强大，之简洁，真正做到高效使用Python.
问题导读 1.spark下载方式有哪些？ 2.spark可以运行在哪些系统？ 3.spark支持哪些语言？ 4.如何运行spark各种语言版本例子？ 概述 spark是一个快速通用的计算系统集群。它提供Java高级APIs,Scala,Python和R和一个支持通用执行graphs优化引擎。他还支持一组丰富的高级工具包括spark sql和结构化数据处理，mllib机器学习， GraphX图像处理和Spark Streaming. 下载 下载链接：http://spark.apache
今天把Python中文网进一步升级整理，为Pythoner提供更加简洁、易用、实用的学习体验，持续努力帮助Pythoner真正掌握好Python、数据分析和机器学习。
本文将推荐一个Github开源项目：python-tutorial[1]。本Python教程包含了一些范例，涵盖了大多数Python日常脚本任务，是入门Python的学习资料，也可以作为工作中编写Python脚本的参考实现。
本文介绍了深度学习在数字识别上的应用，通过使用Tensorflow框架在Windows系统上搭建环境，并运行一个识别手写数字的示例程序。文章还提到了安装过程中的注意事项，以及Tensorflow在GPU上的支持。
1. 从 http://www.python.org/download/ 下载最新的python版本 (我用的是python2.72, 当时最稳定的)
描述：安装完Python之后，在写Python程序时经常需要调用一些Python库，例如下面的代码中调用了多种库，这些python的库都需要自己安装。
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作，本文则介绍下进程和线程的概念，多进程和多线程各自的实现方法和优缺点，以及分别在哪些情况采用多进程，或者是多线程。
当我们写程序写的多一些时，自然就会使用第三方库，在使用过程中注意规避掉一些坑即可。
首先我参考是：http://www.cnblogs.com/lifegoesonitself/p/3443866.html
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
长时间以来，一直针对Linux 服务器开发后台程序，每天面对的是黑框框，输出只有日志文件。偶尔需要模拟客户端测试，要么是写几行php代码，在浏览器上点一点，要么是写个小Python脚本在shell中执行一下。写了一些测试用的小脚本以后，越来越钟爱这种脚本测试方式了。想到什么测试case，三下五除二改改脚本就能测了。测试小脚本多多少少也写了十来个了。其实自己Php和Python的底子都不好，只是略懂一二，居然大部分问题都能google一下轻松解决，主要是也不需要使用神马高级特性哈哈。 最近的项
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。
2.下载setuptools并安装，地址为：http://pypi.python.org/packages/2.6/s/setuptools/setuptools-0.6c11-py2.6.egg
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。
urllib模块提供的上层接口，使我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。每当使用这个模块的时候，老是会想起公司产品的客户端，同事用C++下载Web上的图片，那种“痛苦”的表情。我以前翻译过libcurl教程，这是在C/C++环境下比较方便实用的网络操作库，相比起libcurl，Python的urllib模块的使用门槛则低多了。可能有些人又会用效率来批评Python，其实在操作网络，或者在集群交互的时候， 语言的执行效率绝不是瓶颈。这种情况下，一个比较好的方法是，将python嵌入到C/C++中，让Python来完成一些不是核心的逻辑处理。又扯远了，废话少说，开始urllib之旅吧~~ （前几天我用这个模块写了个蜘蛛，感兴趣的同学可以在以前的博客中找到代码） 先看一个例子，这个例子把Google首页的html抓取下来并显示在控制台上：
Pip安装包管理工具 Pip 先下载get-pip.py，然后用python或者python3运行之 pip无法运行：sudo easy_install pip 可以尝试：python3 -m pip install(search)... 下载get-pip.py，用python3运行之 pip 命令无法使用 在安装的过程中提示pip已经存在于环境变量了,那把环境变量里对应的文件删除掉 Library/Python/2.7/site-packages/pip-9.0.1-py2.7.egg p
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
今天给大家分享最近一年内PyPI上下载量最高的Python包。现在我们来看看这些包的作用，他们之间的关系，以及为什么如此流行。 1. Urllib3：8.93亿次下载 Urllib3 是 Python 的 HTTP 客户端，它提供了许多 Python 标准库没有的功能。
最近看到很多关于 asyncio 的代码，所以本篇文章，我们需要详细聊一下 asyncio,不会有过多的关于 asyncio 本身函数使用的例子，重点关注是什么以及为什么，asyncio 函数相对较简单。
我们从最常用的 Python 包入手，去解答上述这个问题。最初，我列出过去一年在 PyPI 上下载次数最多的 Python 包。接下来，深入研究其用途、它们之间的关系和它们备受欢迎的原因。
python是当下很热门的语言,我在入门python时花的时间特别长,一方面是自学,另一方面是这个东西对新人很不友好。因此,我写下这篇文章,希望能对想从零开始学python的同学有一些帮助。
为了减轻妹子工作中处理Excel的辛苦，用python写了几个处理xlsx的代码，分别完成一些独立的任务，如根据考勤记录判断每天未来、迟到、早退的名单，实现两个复杂xlsx文件的单元格对比，等等。但妹子毕竟是文科生，直接提供py代码并且要求在命令行中调用，还是极度的不友好。所以这次希望能够完善一下，主要实现三个目标：功能整合、提供GUI、打包成exe。
Python是一门神奇的语言。事实上，它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在，这些库使它能够做到非常动态和快速。
自 Stability AI 公司发布 SD（全称：Stable Diffusion) 以来，受到了很多人的喜爱。
大家好，相信点进来看的小伙伴们都对爬虫非常感兴趣，博主也是一样的。博主刚开始接触爬虫的时候，就被深深吸引了，因为感觉SO COOL啊！每当敲完代码后看着一串串数据在屏幕上浮动，感觉很有成就感，有木有？更厉害的是，爬虫的技术可以应用到很多生活场景中，例如，自动投票啊，批量下载感兴趣的文章、小说、视频啊，微信机器人啊，爬取重要的数据进行数据分析啊，切实的感觉到这些代码是给自己写的，能为自己服务，也能为他人服务，所以人生苦短，我选爬虫。
目前Python的两个版本Python2和Python3同时存在，且这两个版本同时在更新与维护。
时光荏苒，过隙白驹，即将进入2022年，著名敏捷开发语言Python也放出了3.10最终版，本次我们来展示一下在不同的系统和平台中，高效部署Python3.10开发环境，这里我们并不依赖其他的三方软件，只通过Python官方的安装包进行配置，编辑器我们依然使用微软开源的Vscode，争取在一分钟以内就可以在一台干净的开发机上部署好环境，省去一些不必要的步骤。
下面的Python脚本中利用request下载文件并写入到文件系统，利用progressbar模块显示下载进度条。
You-Get 是一个非常优秀的网站视频下载工具。使用You-Get可以很轻松的下载到网络上的视频、图片及音乐。其功能主要用于音视频网站内容的获取，通过音视频网页的url链接直接下载媒体内容，几乎支持所有国内外的主流视频网站(例如: youtube、优酷、Bilibili、爱奇艺等)。这里的视频链接不是指真正视频的链接，而是视频网站的url即可，即使视频网站使用了各种方式混淆也能进行快速下载。
Unix和Linux操作系统上提供了fork()系统调用来创建进程，调用fork()函数的是父进程，创建出的是子进程，子进程是父进程的一个拷贝，但是子进程拥有自己的PID。fork()函数非常特殊它会返回两次，父进程中可以通过fork()函数的返回值得到子进程的PID，而子进程中的返回值永远都是0。Python的os模块提供了fork()函数。由于Windows系统没有fork()调用，因此要实现跨平台的多进程编程，可以使用multiprocessing模块的Process类来创建子进程，而且该模块还提供了更高级的封装，例如批量启动进程的进程池（Pool）、用于进程间通信的队列（Queue）和管道（Pipe）等。
Tesserocr是python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesserocr之前，我们需要先安装tesseract。
很多人在自学Python的时候，总是不知道如何学习，不知道该怎么学，今天看到框架，就想学flask或者其他框架，但是当学的时候又茫然了，不知道怎么学；想学Python，但是又不知道Python就业方向以及前景如何，小编给大家强力推荐一套Python学习方法，只要按照这个方法去学，那么，在和别人同时学习的时候，在同样条件下，你学的效率一定会比别人高。
/******************************* I come back! 由于已经大四了，正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客。向大家表示道歉 *******************************/ 前言 Box2d物理引擎 Box2d是一款开源的2d物理引擎，存在很多的版本，C++，Java，html5和python等等 著名的愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的 目前也有很多的2d游戏引擎内置了对Box2d物理引擎的支持，比如cocos2d，HTML5的
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门，通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
上期跟大家讲了怎么安装Python，这期跟大家介绍个很好用的编程工具–pycharm。
话不多说，我们正式开始。在提升爬虫的速度这方面，最基础、最有效、最直接的操作是什么呢？没错，就是并发请求，如果你的爬虫整个逻辑是顺序执行的，请求的时候永远不会并发，那么你就会遇到像他这样的情况：《小白写了个壁纸的爬虫，能跑起来，但是感觉很慢，不知道怎么回事，请大佬指点》。
今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代，而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统，这使得我们可以同时运行多个程序，也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务，让多个子任务并发的执行，从而缩短程序的执行时间，同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发，实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”，应该是程序员必备技能之一。为此，我们需要先讨论两个概念，一个叫进程，一个叫线程。
本系列文章深入介绍了Python的各种技术，堪称是目前最全的Python教程。主要目的是让读者可以了解Python的各种核心技术，包括各种Python函数库。本教程使用Python 3.8讲解，读者也并不需要纠结Python版本。如果读者当前正在使用更低的Python版本，如Python3.6或Python 3.7，并不需要更换Python版本。只要使用Python3.5以上的版本，就完全可以运行本教程的代码。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式，只需要更新pip，然后pip install就可以了。但是在生产环境中，特别是内网环境中，很多时候是没有外网的，这时候就需要采取离线安装的方式。
当我开始学习 Python 的时候，并不知道它是多么的灵活和优雅。在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们，并展示在引擎盖下的技巧。
https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
我会按照发文顺序分为串行文章和并行文章。Python 语言本身的内容，我会按照入门、进阶、原理的顺序依次展开。由于我的水平有限，为了保证质量不乱讲，我选择站在巨人的肩膀上进行二次创作。入门篇主要参考菜鸟教程的基础教程部分。进阶篇主要参考《流畅的Python》这本书，我是买了实体书的，计划后面会送出来，虽然有些破旧，还望不要嫌弃（当时买的时候书页就坏了，京东还赔了我 1000 京豆）。原理篇主要参考官方文档以及外网资料，有一说一，国外资料确实更多更专业，只不过都是英文的，还好现在已经适应了。Django、算法、pytest、tep、测试成长小说等系列专题会并行发表，也包括其他单篇文章。这两天了解到 Python 之父 Guido van Rossum 从 Google 退休后，又加入微软继续搞 Python 了。有点意思。
最近几年python之火不用多说，最近开始利用时间自学python，在学习的过程中，按照自己的思路和理解记录下学习的过程，并分享出来，如果正好你也有这想法，那也许会有点帮助，谢谢！
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