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  • 首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。 PythonPython的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。 从学习难易度来看,作为一...

    首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

    Python:Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。

    从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码”。

    在大数据和数据科学领域,Python几乎是万能的,任何集群架构软件都支持Python,Python也有很丰富的数据科学库,所以Python不得不学。

    Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

    好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

    Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。

    Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

    YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoopyarn上面就可以了。

    其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。

    等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。

    当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

    第一阶段学习结束,掌握上述知识,就可以从事大数据方面的工作了。

    Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。

    它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

    Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?

    你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。

    这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

    Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。

    当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

    Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。

    有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

    Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

    我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

    第二阶段学习结束,如果能全部掌握,你就是专业的大数据开发工程师了。

    后续提高:大数据结合人工智能达到真正的数据科学家,打通了数据科学的任督二脉,在公司是技术专家级别,这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。

    机器学习(MachineLearning,ML):是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相对容易。

    深度学习(DeepLearning,DL):深度学习的概念源于人工神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。

    第三阶段是理想状态,算是终极目标吧。毕竟技术一直在进步,谁也无法预测大数据以后的发展。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.Python和R语言对比,数据分析与挖掘该选哪一个?
    http://www.duozhishidai.com/article-21757-1.html
    2.Python工程师与人工智能工程师之间,最根本的区别是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-14635-1.html
    3.为什么要学习Python,有哪些优缺点,应该如何上手?
    http://www.duozhishidai.com/article-1784-1.html


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  • linuxpython实现添加用户密码

    千次阅读 2019-09-17 13:03:40
    密码用户名的对应关系写入家目录 userlist.txt文件 将文件内容以邮件的形式发送给root用户 补充:添加用户时不做密码二次验证 [root@allen Desktop]# echo "456" | passwd --stdin allen ...

    实验要求

  • 要求建立一个模块文件函数实现8位随机密码的输出
  • 虚拟机建立 user1 user2 user3 每个用户使用随机密码
  • 密码和用户名的对应关系写入家目录 userlist.txt文件
  • 将文件内容以邮件的形式发送给root用户
  •   补充:添加用户时不做密码二次验证
        [root@allen Desktop]# echo "456" | passwd --stdin allen
        [root@allen Desktop]# vim /tmp/test.txt
        [root@allen Desktop]# passwd --stdin allen < /tmp/test.txt 
      发送邮件的格式
          mail -s 主题  root  <  文件
    

    第一步:编写随机密码,并放入python库中,方便调用

    [随机生成密码代码](https://blog.csdn.net/qq_41901122/article/details/100731501)

    在这里插入图片描述

    第二步:编写添加用户和随机密码

    import ranpass as rp  #调用第一步的函数
    import os       #调用系统
    f = open("/root/userlist.txt","w")   
    for i in range(1,4):
        os.system("useradd user%s" %i)  #循环生成user1,user2,user3三个用户名
        passwd = rp.ran_pass(8)#随机生成8位数密码
        os.system("echo %s | passwd --stdin user%s" %(passwd,i))  #输入用户的密码
        f.write("username:user%s  password:%s\n" %(i,passwd)) #将用户名和密码保存在文本里面
    f.close()  
    os.system("mail -s 'send user mail' root < /root/userlist.txt")  将保存的文本发送邮件
    

    第三步:查看存储的用户和密码信息

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述密文信息的破解

    第四步:查看邮件,确认用户信息

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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  • pythonlinux操作系统之间的联系

    千次阅读 2018-09-17 20:09:00
    利用python操纵linux import os #返回操作系统类型,值为posix,是linux操作系统,值为nt,是window操作系统 print os.name #返回操作系统的详细信息 print os.uname() #系统的环境变量 print os.environ print os....

    利用python操纵linux
    import os
    #返回操作系统类型,值为posix,是linux操作系统,值为nt,是window操作系统
    print os.name
    #返回操作系统的详细信息
    print os.uname()
    #系统的环境变量
    print os.environ
    print os.environ.get('PATH')
    #判断是否为绝对路径(不会判断文件或者目录是否存在)
    print os.path.isabs('/tmp/westos')
    print os.path.isabs('hello')
    #生成绝对路径
    print os.path.abspath('westos.txt')
    print os.path.join('home/kiosk/Desktop','westos.txt')
    print os.path.join(os.path.abspath('.'),'westos.txt')
    #获取目录名或者文件名
    filename='/home/kiosk/PycharmProjects/python/python08/westos.txt'
    print os.path.basename(filename)
    print os.path.dirname(filename)


    #7.创建目录/删除目录
    os.mkdir('img')
    os.makedirs('img/file')    ##mkdir -p
    os.rmdir('img/file')
    os.rmdir('img')
    #8.创建文件/删除文件
    os.mknod('wb.txt')
    os.remove('wb.txt')
    #9.文件的重命名(mv)
    os.rename('wb.txt','westos.txt')
    #10.判断文件或者目录是否存在
    print os.path.exists('img')
    print os.path.exists('data1.txt')
    #11.分离后缀名和文件名
    print os.path.splitext('westos.txt')
    #12.将目录名和文件名分离
    print os.path.split('/tmp/hello/hello.txt')

    #在当前目录新建目录img,里面包含多个文件,文件名各不相同(x4g5.png)
    #将当前img目录所有.png结尾的后缀名改为.jpg
    import  os
    import random
    import string
    def gen_code(len=4):
        #随即生成4位文件名
        li=random.sample(string.ascii_letters+string.digits,len)##随机取名
        #将列表元素拼接成字符串
        return ''.join(li)
    def create_file():
        #随机生产100个文件名
        li={gen_code() for i in range(100)}
        os.mkdir('img')
        for name in li:
            os.mknod('img/'+name+'.png')
    create_file()
    def modify_suffix(dirname,old_suffix,new_suffix):
        """

        :param dirname: 所要操作的目录
        :param old_suffix: 之前的文件后缀
        :param new_suffix: 新的文件后缀
        :return:
        """
        #判断查找的目录是否存在,如果不存在,显示报错
        if os.path.exists(dirname):
            #找出所有以old_suffix(.png)结尾的文件
            pngfiles=[filename for filename in os.listdir(dirname)
                      if  filename.endswith(old_suffix)]
            #将文件名和后缀名分开,留下文件名
            basefiles=[os.path.splitext(filename)[0] for filename in pngfiles]
            print basefiles
            #文件重命名
            for filename in basefiles:
                #需要加上目录名
                oldname=os.path.join(dirname,filename+old_suffix)
                newname=os.path.join(dirname,filename+new_suffix)
                os.rename(oldname,newname)
                print '%s重命名成%s成功'%(oldname,newname)
        else:
            print '%s不存在不能操作'%dirname
    modify_suffix('img','.png','.jpg')


    前提:
    yum install mariadb-server  -y
    systemctk  restart  mariadb
    vim  /etc/my.cnf
    加skip-networking=1
    systemctl  restart mariadb
    netstat  -antlupe  |  grep  mysql
    mysql_secure_installation
    mysql  -uroot  -p  ##进入数据库
    show  databases
    create database  python3
    use python3
    show  tables;
    create table  userinfo(id  int,name varchar(10));
    show  tables;
    insert  into userInfo(id,name)value((1,'tom')
    insert  into userInfo(id,name)value((2,'tom')
    select name  from  userInfo
    select id from userInfo
    select *  from userInfo
    update  userInfo  set name='harry' where id=1;
    alter  table userInfo  add  address varchar(10);
                          
    yum  install gcc  -y
    yum install  MySQl-python  -y
    #联网下载   pip install  Mysql-Python

    import MySQLdb
    #打开门
    conn=MySQLdb.Connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='westos',db='python3')
    #伸出手
    cur=conn.cursor()  #创建一个手
    #拿东西
    #这个操作影响了多少行(有多少行被操作了)
    recount=cur.execute('select * from userInfo')
    #把手伸回来
    cur.close()
    #把门关上
    conn.close()
    print recount

    import MySQLdb
    #打开门
    conn=MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='westos',db='python3')
    #伸出手
    cur=conn.cursor()
    #拿东西
    recount=cur.execute('select * from userInfo')
    data=cur.fetchall()
    #把手伸回来
    cur.close()
    #把门关上
    conn.close()
    print recount
    print data

    ##数据库的增加
    import MySQLdb
    #打开门
    conn=MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='westos',db='python3')
    #伸出手
    cur=conn.cursor()
    #操作数据
    sql='insert  into userInfo(id,name,address) values(%s,%s,%s)'
    params=('1','uu','usa')
    recount=cur.execute(sql,params)
    #提交申请
    conn.commit()
    #把手伸回来
    cur.close()
    #把门关上
    conn.close()
    print recount

    ##数据库的删除
    import MySQLdb
    #打开门
    conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='westos',db='python3')
    #伸出手
    cur=conn.cursor()
    sql='delete from userInfo  where id =%s'
    params=(1,)
    recount=cur.execute(sql,params)
    #提交申请
    conn.commit()
    #把手伸回来
    cur.close()
    #把门关上
    conn.close()


    ##数据库的改正
    import MySQLdb
    conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='westos',db='python3')
    cur=conn.cursor()
    sql='update userInfo  set name=%s where  id=%s'
    params=('wb','2')
    recount=cur.execute(sql,params)
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()


    #mysql的回轨##不要一步一执行
    #建立一个表,里面有money和id号
    mysql -uroot  -p
    use python3
    create  table count (money  varchar(10),id  int )
    insert into   count values('100','1')
    insert into   count values('0','2')
    import MySQLdb
    conn=MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='westos',db='python3')
    cur=conn.cursor()
    sql='update count set money=%s where id=1'
    params=('0',)
    recount=cur.execute(sql,params)

    sql='update count set money=%s where id=2'
    params=('100',)
    recount=cur.execute(sql,params)
    conn.commit()
    cur.close()
    conn.close()

    ##多线程  一个进程下面可以有多个线程,线程可以提高效率
    import threading
    from time  import ctime,sleep
    def music(a):
        for  i in range(2):
            print 'I was listening to %s .%s'%(a,ctime())
            sleep(1)
    def movie(b):
        for  i in range(2):
            print 'I was watching %s .%s'%(b,ctime())
            sleep(5)
    #创建threads列表
    threads=[]
    t1=threading.Thread(target=music,args=('作曲家',))
    threads.append(t1)
    t2=threading.Thread(target=movice,args=('老九门',))
    threads.append(t2)
    for t  in  threads:
        #当父线程执行完最后一条语句:print 'all  aver %s'%ctime()
        #没有等子线程,直接就退出了,同时我们的子线程也一同结束
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    #join()的作用是,在子线程完成之前,这个子线程的父线程将一直被阻塞
    t.join()
    print 'all  aver %s'%ctime()


    #另外一种将法
    from threading import Thread
    def Foo(arg):
        print arg
    print 'before'

    #让线程和函数建立关系
    t1=Thread(target=Foo,args=(1,))
    t1.start()
    print t1.getName()
    t2=Thread(target=Foo,args=(2,))
    t2.start()
    print t2.getName()
    print 'after'

    from threading import Thread
    import time
    def Foo(arg):
        for item in range(10):
            print item
            time.sleep(1)
    print 'before'

    t1=Thread(target=Foo,args=(1,))
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()
    print 'after'  ##主线程没有结束,子线程还会执行 什么时候主线程执行完了,子线程就跟着一起销毁
    time.sleep(5)

    from threading import Thread
    import time
    def Foo(arg):
        for item in range(10):
            print item
            time.sleep(1)
    print 'before'

    t1=Thread(target=Foo,args=(1,))
    #t1.setDaemon(True)
    t1.start()
    #主线程到join()就不网下走了,直到子线程执行完了
    t1.join(5)
    print 'after'  ##主线程没有结束,子线程还会执行 什么时候主线程执行完了,子线程就跟着一起销毁
    #time.sleep(5)

    什么是线程:
    线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位(程序执行流的最小单元)。它被包含在进程之中,
    是进程中的实际运作单位。一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
    (线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单元)

    线程和进程的区别

    (1)线程共享内存空间;进程的内存是独立的

    (2)同一个进程的线程之间可以直接交流;两个进程想通信,必须通过一个中间代理来实现

    (3)创建新线程很简单; 创建新进程需要对其父进程进行一次克隆

    (4)一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程;但是进程只能操作子进程

    (5)改变主线程(如优先权),可能会影响其它线程;改变父进程,不影响子进程
    =====================================================================

    现在pc都是多核的,使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率
    线程:
        线程是一个基本的 CPU 执行单元,它必须依托于进程存活
    进程:
        进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程,是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。
        可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说,每个应用程序都有一个自己的进程

    每一个进程启动时都会最先产生一个线程,即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程

    两者的区别
    线程必须在某个进行中执行。
    一个进程可包含多个线程,其中有且只有一个主线程。
    多线程共享同个地址空间、打开的文件以及其他资源。
    多进程共享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源

     

     

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  • PythonLinux与我的缘分

    千次阅读 2018-08-02 08:32:22
    毕竟没玩过Linux,知识有限,玩不转Linux的种种配置,加之没有持之以恒的坚持下去,使用了一段时间后感觉Bug多、办公office方面写文档也不方便,很多软件windows差别挺大的,因此想用大学时光学习Linux的愿望最终....

    我毕业快3年了,我接触Linux是在大二时期,那时候不懂什么技术,所以就选择了Ubuntu来学习、使用,它好操作、界面绚丽、简单易用,对于我这种Linux新手来说知足了。毕竟没玩过Linux,知识有限,玩不转Linux的种种配置,加之没有持之以恒的坚持下去,使用了一段时间后感觉Bug多、办公office方面写文档也不方便,很多软件和windows差别挺大的,因此想用大学时光学习Linux的愿望最终没有实现。

    后来一段时间里,自己接触了Python语言,Python语言让我有种爱不释手的感觉,一是因为它非常的简单、好学;二是因为它是胶水语言,可以用在服务器自动化运维、大数据分析、大数据挖掘、Web开发、游戏服务器后端开发等等。就连硬件开发都能插上一脚,Raspberry Pi(树莓派)是国外是很多创客喜爱的硬件开发平台,它就是使用Python作为开发语言的。可以在最短的时间开发出最高效的功能,这一点是很多语言望尘莫及的,而且几乎在所有的Linux发行版中都预装了Python语言,不过一般都是2.7版本的,在最新的Ubuntu16.04中,已经预装了3.5版本。在今年的编程语言Tiobe排行榜上面,Python排到了第4名,仅次于Java、C、C++,不过在8月却排在了第5名。不管怎么说,这都足以说明这门语言的受欢迎程度。

    言归正传,为了更加深入的了解下Python语言,我想把学习平台放在Linux上面(因为心中始终有一个未完成的装逼极客梦,是的,有点矫情),在很多个Linux发行版中做了大量的对比,最终选择了Centos作为学习平台。这主要是因为两方面,一方面因为它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成,由于出自同样的源代码,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用。另一方面原由于第一点,免费、稳定的特性促使了国内服务器操作系统大部分都是使用的Centos。这样也形成了一个良性循环:Centos的使用率越大,技术社区的疑难困惑的技术支持方面的资料也越多。当然对于不差钱的大企业,或者说追求更高的稳定性和更加完善的技术支持,还是选择红帽企业系统RHEL更加的合适。

    当时我在网上搜索了大量的学习资料,筛选了非常多的资料和问答,收集了很多学习Linux的视频、文档、电子书等等(没错,此人是一个资料收集狂)。在这个过程中,我得到了很多如何学习Linux的知识,但是这些并没有让我学会Linux,最后我痛定思痛。删了所有的视频和文档,最终选择了看《Linux就该这么学》,而且这本书籍有自己的网站在线学习是完全免费的,而且走到那里打开网页就能学特别的方便,为了避免广告嫌疑,我就不发网址了,你们自己百度搜索书名就行。这本书很适合学习技术的入门学习者,前部分都是基础,中间部分是一些服务配置和管理,后部分主要是近几年比较新的一些技术,比如Openstack、虚拟化服务等。这本书的风格是只写有用的,涵盖Linux服务器运维的各种技术。比起上一本,是简洁了许多,如果你的时间并不是很多,或者说更是一名在职工作者,建议从此书开始,可以“直击要害”、快速入门。另外这本书主要是用RHEL作为教学版本,前面也说过,它和Centos的关系,在技术和软件方面几乎都能共用,不至于担心技术学了完全用不上。

    再给初来乍到的Linux学习者一些建议:我不建议看视频学习,因为看视频学习太费时间,一个小小的技术点,要讲接近一个小时,你看了还得自己动手实操吧?因此我觉得看书还是学习技术的最佳方式,一是省时;二是看书你会有更多的自己的思考,看视频的话你的思维完全是跟着视频走的,没有自己的思考,那么相当于学的东西没有加深印象,过不了多久就容易忘记。

    在完成初级入门后,我觉得你最好考虑下想做什么,然后再去根据方向选择学习的技术。前面我也提了很多方向,数据分析方向的话,你需要好好学习NumPy、Pandas这两个库,如果是Web开发方向,试着搭建一个自己的博客,推荐Flask或者Django,现在招聘网站上对Python开发的职位要求基本上都要有其中一个框架的相关经验。现在Python的分布式爬虫也很火呢。还有数据挖掘和大数据方向,希望大家都能找到自己喜爱的方向,在这个方向不停的精进!

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  • 修改linux下默认为python3版本

    万次阅读 2018-04-24 15:54:27
    首先:python 查看默认python 版本 修改默认的版本 ... 接着需要做的是,删除/usr/bin目录下的python link文件 sudo rm -rf /usr/bin/python删除后再建立新的链接关系:sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/pyt...
  • 问题起因:今天呢,如往常一般在Linux下敲敲敲的时候,忽然间在跑代码的时候出现了错误(如图): 这问题很严重耶,作为一个敲了这么久代码的人居然连输入函数input()都打错? 不能忍! 于是我赶紧进入vim检查我的...
  • python学习计划大全(从入门到放弃)

    千次阅读 多人点赞 2017-11-08 23:18:22
    python时间日历 python文件操作,数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间作用域应用案例分析 项目:图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级...
  • Linux配置Python3详细步骤

    千次阅读 2018-05-13 22:12:55
    Linux上自带安装了Python2.6.6,但是我们需要用Python3的时候就需要重新安装Python3,并且不要去删除原来的Python2.下面开始Python3的安装步骤:1.下载Python3沿用Windows习惯,先新建一个文件夹再下载到这个文件夹...
  • linuxpython3安装numpy与scipy

    千次阅读 2017-08-17 10:24:39
    SciPy numpy 这两个科学计算包的依赖关系较多,安装过程较为复杂。 各个安装包: scipy-0.19.0 下载:https://github.com/scipy/scipy numpy-1.9.0 下载:...
  • 之前一直在window下写python脚本,习惯用eclipse调试编辑,突然换到在linux环境下,有点不适应。。。 python有自带的pdb库,可以实现简单的调试功能,基本命令与gdb类似,不过功能不会有gdb那么强大,pdb主要支持多...
  • linux中sh与py文件的相互调用关系

    千次阅读 2016-11-05 14:47:54
    Linux Python shell 执行文件之间的文件调用在shell sh 调用pycallpy.sh:#!/bin/bash echo 'start call py' ./frompy.py echo 'end call py' frompy.py:#!/usr/bin/python print "from python" 在Python py中调用...
  • linuxpython第三库(setuptools)的安装

    万次阅读 2016-11-29 20:25:27
    * rpm源的下载网址 : ... http://www.rpmfind.net/linux/RPM/index.html ...* python第三方模块的下载网址 ...* setuptools是Python distutilss增强版的集合,它可以帮助我们更简单的创建分发Pyth
  • Linux下修改python3为默认python

    千次阅读 2019-03-26 16:41:09
    2 删除后建立新的连接关系,例如linuxpython3默认在/usr/local/bin/下,那么: ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python 把/usr/local/bin/python3改为自己的路径即可。 3 查看当前使用的python路径。 w...
  • 文章来源:官网地址...经过测试的构建配置 GPU | 版本 | Python 版本 |编译器 | 构建工具| cuDNN |CUDA | Column 1 Column 2 centered 文本居中 right-aligned 文本居右 ...
  • 3款Python 开源爬虫软件工具

    千次阅读 2018-04-22 14:54:26
    Python爬虫1.QuickReconQuickRecon是一个简单的信息收集工具,它可以帮助你查找子域名名称、perform zone transfe、收集电子邮件地址使用microformats寻找人际关系等。QuickRecon使用python编写,支持linux和 ...
  • anaconda python 版本对应关系

    万次阅读 2018-10-31 10:55:18
    python2 python3 anaconda2/3 2.7.14 3.6.5 5.2.0 2.7.14 3.6.4 5.1.0 2.7.14 3.6.3 5.0.1 2.7.13 3.6.2 5.0.0 2.7.13 3.6.1 4.4.0 2.7.13 3.6.0 4.3.1 2.7.13 3.6.0 4.3.0 2.7.12 3.5.2 4.2....
  • linuxpython升级依赖项问题

    万次阅读 2020-07-13 04:16:06
    解决linux上的python2升级到python3之后,安装与python有关的软件会报错的问题
  • Package location A few installation mechanisms require the URL of the TensorFlow Python package. The value you specify depends on your Python version. ...Linux Python 2.7 CPU-only https://st...
  • python安装TensorFlow

    万次阅读 2017-03-11 11:28:36
    参考文档 https://www.tensorflow.org/install/install_linux ... 因为有些测试用例需要图形化的测试,所以直接在windows环境下安装使用了; bestboyxie原创 ...必须要python3.5版本 1。下载pyt
  • 最近在写Python脚本的时候,需要一个功能就是使用ssh登录Linux主机A,然后在主机A上执行scp命令将主机上的文件自动给拷贝到Linux主机B上。远程登录使用pycryptoparamiko模块实现了,但是在执行scp命令的时候需要...
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