1. 如何用anaconda写python
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Anaconda的理解,并简要总结下相关的操作。Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。
进入下文之前,说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身!因此,conda打破了包管理与环境管理的约束,能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。Anaconda的安装 Anaconda的下载页参见官网下载,Linux、Mac、Windows均支持。
安装时,会发现有两个不同版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python 3.5,两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到,安装哪个版本并不本质,因为通过环境管理,我们可以很方便地切换运行时的Python版本。
(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda) 下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。
这样的好处是,同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda,不会互相影响。对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。
安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是1234# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc# 更新bashrc以立即生效 source ~/.bashrc 配置好PATH后,可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。
假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。Conda的环境管理 Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python,并能自由切换。
对于上述安装过程,假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7就是默认的环境(默认名字是root,注意这个root不是超级管理员的意思)。假设我们需要安装Python 3.4,此时,我们需要做的操作如下:123456789101112131415161718# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4# 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH# 此时,再次输入 python --version# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行 deactivate python34 # for Windows source deactivate python34 # for Linux & Mac# 删除一个已有的环境 conda remove --name python34 --all 用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下,可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境,当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。
说明:有些用户可能经常使用python 3.4环境,因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH,去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法,怎么说呢,也是可以的,但总觉得不是那么elegant…… 如果直接按上面说的这么改PATH,你会发现。
2. python中pip命令安装的源文件从哪来的
pip会从特定地方下载所需的安装包,一般为whl 文件,或者tar包(linux系统),如果这个包还需要
其他依赖库,也会自动下载自动安装。你仔细看pip的安装过程,就会发现。
会根据你的系统环境,python版本下载对应的安装文件。
至于从哪儿下载,没有太过于深究,应该是:piler.py”文件来解决这个问题。
5. 什么是PIP封装技术
PIP是英文 Product In Package 的简写,是KINGMAX在业内率先提出的整合封装先进理念的基础上独创的小型存储卡的一体化封装技术。
该技术整合了PCB基板组装及半导体封装制程,运用该将小型存储卡所需要的零部件(controller flash IC substrate passive components)直接封装而形成完成的flash存储卡成品。是Assembly technologies 的最终目标。PIP一体化封装技术运用于SD卡、XD卡、MM卡等系列数码存储卡上。对消费者来说,
PIP的技术优势带来的直接后果十分明显:SD Card 512MB的超大容量(格式化后识别出的容量就比其他品牌多出1——3MB)、高读写速度、坚固耐用(抗重压力达50牛顿)、强防水、防静电、耐高温等众多优点集于一身,绝对是数码一族存储卡的不二之选。业内人士分析,一体化封装技术的出现使数码存储产品的封装技术得到突破性发展,它将完全可能成为小型存储卡的主流封装技术。
6. Python requests 关于3次身份认证怎么写
需要使用urllib2模块
import urllib2
#post的数据
url = ''
data = {
"ie": "",
"kw": "",
}
#post头部
headers = {
"Host": "",
"User-Agent": "",
"Cookie": ""
}
request = urllib2.Request(url, data, headers)
response = urllib2.urlopen(request)
data = response.read()