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  • 解决系统dll动态链接库或者c++依赖库缺失, 解决Mysql因缺少系统依赖库导致的安装失败问题....
  • Depends (Dependency Walker) 依赖库查看工具,包含2.1.3790汉化版、2.2.6000英文版。
  • QT5发布程序需要的所有依赖库文件

    热门讨论 2014-07-01 20:12:14
    QT5发布程序需要的所有依赖库文件,把exe文件放到该目录下就可以直接发布了
  • pandas中与库版本或依赖库版本相关的API主要有以下4个: pandas.__version__:查看pandas简要版本信息。 pandas.__git_version__:查看pandasgit版本信息。 pandas._version.get_versions():查看pandas详细版本...

    概述

    pandas中与库版本或依赖库版本相关的API主要有以下4个:

    • pandas.__version__:查看pandas简要版本信息。
    • pandas.__git_version__:查看pandasgit版本信息。
    • pandas._version.get_versions():查看pandas详细版本信息。
    • pandas.show_versions():查看pandas及其依赖库的版本信息。

    上述API的运行效果如下:

    In [1]: import pandas as pd
    
    In [2]: pd.__version__
    Out[2]: '1.1.3'
    
    In [3]: pd.__git_version__
    Out[3]: 'db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477'
    
    In [4]: pd._version.get_versions()
    Out[4]:
    {'dirty': False,
     'error': None,
     'full-revisionid': 'db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477',
     'version': '1.1.3'}
    
    In [5]: pd.show_versions(True)
    {'system': {'commit': 'db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477', 'python': '3.7.2.final.0', 'python-bits': 64, 'OS': 'Windows', 'OS-release': '10', 'Version': '10.0.17763', 'machine': 'AMD64', 'processor': 'Intel64 Family 6 Model 94 Stepping 3, GenuineIntel', 'byteorder': 'little', 'LC_ALL': None, 'LANG': None, 'LOCALE': {'language-code': None, 'encoding': None}}, 'dependencies': {'pandas': '1.1.3', 'numpy': '1.20.1', 'pytz': '2019.2', 'dateutil': '2.8.0', 'pip': '19.3.1', 'setuptools': '51.1.0.post20201221', 'Cython': None, 'pytest': None, 'hypothesis': None, 'sphinx': None, 'blosc': None, 'feather': None, 'xlsxwriter': '3.0.1', 'lxml.etree': '4.4.2', 'html5lib': '1.1', 'pymysql': '0.9.3', 'psycopg2': None, 'jinja2': '2.11.2', 'IPython': '7.11.1', 'pandas_datareader': None, 'bs4': '4.9.3', 'bottleneck': None, 'fsspec': None, 'fastparquet': None, 'gcsfs': None, 'matplotlib': '3.4.1', 'numexpr': None, 'odfpy': None, 'openpyxl': '2.6.2', 'pandas_gbq': None, 'pyarrow': None, 'pytables': None, 'pyxlsb': None, 's3fs': None, 'scipy': '1.2.1', 'sqlalchemy': '1.4.18', 'tables': None, 'tabulate': None, 'xarray': None, 'xlrd': '1.2.0', 'xlwt': '1.3.0', 'numba': '0.52.0'}}
    

    pandas._version.get_versions()pandas.__version__pandas.__git_version__原理

    pandas._version.get_versions()

    pandas._version.get_versions()源代码位于pandas包根目录下的_version.py。根据源码可知,该模块以JSON字符串形式存储版本信息,通过get_versions()返回字典形式的详细版本信息。

    pandas/_version.py源码

    from warnings import catch_warnings
    with catch_warnings(record=True):
        import json
    import sys
    
    version_json = '''
    {
     "dirty": false,
     "error": null,
     "full-revisionid": "db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477",
     "version": "1.1.3"
    }
    '''  # END VERSION_JSON
    
    
    def get_versions():
        return json.loads(version_json)
    

    pandas.__version__pandas.__git_version__

    pandas.__version__pandas.__git_version__源代码位于pandas包根目录下的__init__.py。根据源码可知,pandas.__version__pandas.__git_version__源自于pandas._version.get_versions()的返回值。

    生成这两个之后,删除了get_versionsv两个命名空间,因此不能使用pandas.get_versions()pandas.v形式查看版本信息。

    相关源码:

    from ._version import get_versions
    
    v = get_versions()
    __version__ = v.get("closest-tag", v["version"])
    __git_version__ = v.get("full-revisionid")
    del get_versions, v
    

    pandas.show_versions()原理

    根据pandas包根目录下的__init__.py源码可知,通过from pandas.util._print_versions import show_versions重构命名空间,pandas.show_versions()的源代码位于pandasutil目录下的_print_versions.py模块。

    根据源码可知,pandas.show_versions()的参数取值有3种情况:

    • False:打印输出类表格形式的依赖库版本信息。
    • True:打印输出JSON字符串形式的依赖库版本信息。
    • 字符串:参数被认为是文件路径,版本信息以JSON形式写入该文件。

    注意!pandas.show_versions()没有返回值即None

    pandas.show_versions()不同参数输出结果

    In [5]: pd.show_versions(True)
    {'system': {'commit': 'db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477', 'python': '3.7.2.final.0', 'python-bits': 64, 'OS': 'Windows', 'OS-release': '10', 'Version': '10.0.17763', 'machine': 'AMD64', 'processor': 'Intel64 Family 6 Model 94 Stepping 3, GenuineIntel', 'byteorder': 'little', 'LC_ALL': None, 'LANG': None, 'LOCALE': {'language-code': None, 'encoding': None}}, 'dependencies': {'pandas': '1.1.3', 'numpy': '1.20.1', 'pytz': '2019.2', 'dateutil': '2.8.0', 'pip': '19.3.1', 'setuptools': '51.1.0.post20201221', 'Cython': None, 'pytest': None, 'hypothesis': None, 'sphinx': None, 'blosc': None, 'feather': None, 'xlsxwriter': '3.0.1', 'lxml.etree': '4.4.2', 'html5lib': '1.1', 'pymysql': '0.9.3', 'psycopg2': None, 'jinja2': '2.11.2', 'IPython': '7.11.1', 'pandas_datareader': None, 'bs4': '4.9.3', 'bottleneck': None, 'fsspec': None, 'fastparquet': None, 'gcsfs': None, 'matplotlib': '3.4.1', 'numexpr': None, 'odfpy': None, 'openpyxl': '2.6.2', 'pandas_gbq': None, 'pyarrow': None, 'pytables': None, 'pyxlsb': None, 's3fs': None, 'scipy': '1.2.1', 'sqlalchemy': '1.4.18', 'tables': None, 'tabulate': None, 'xarray': None, 'xlrd': '1.2.0', 'xlwt': '1.3.0', 'numba': '0.52.0'}}
    
    In [6]: pd.show_versions()
    
    
    INSTALLED VERSIONS
    ------------------
    commit           : db08276bc116c438d3fdee492026f8223584c477
    python           : 3.7.2.final.0
    python-bits      : 64
    OS               : Windows
    OS-release       : 10
    Version          : 10.0.17763
    machine          : AMD64
    processor        : Intel64 Family 6 Model 94 Stepping 3, GenuineIntel
    byteorder        : little
    LC_ALL           : None
    LANG             : None
    LOCALE           : None.None
    
    pandas           : 1.1.3
    numpy            : 1.20.1
    pytz             : 2019.2
    dateutil         : 2.8.0
    pip              : 19.3.1
    setuptools       : 51.1.0.post20201221
    Cython           : None
    pytest           : None
    hypothesis       : None
    sphinx           : None
    blosc            : None
    feather          : None
    xlsxwriter       : 3.0.1
    lxml.etree       : 4.4.2
    html5lib         : 1.1
    pymysql          : 0.9.3
    psycopg2         : None
    jinja2           : 2.11.2
    IPython          : 7.11.1
    pandas_datareader: None
    bs4              : 4.9.3
    bottleneck       : None
    fsspec           : None
    fastparquet      : None
    gcsfs            : None
    matplotlib       : 3.4.1
    numexpr          : None
    odfpy            : None
    openpyxl         : 2.6.2
    pandas_gbq       : None
    pyarrow          : None
    pytables         : None
    pyxlsb           : None
    s3fs             : None
    scipy            : 1.2.1
    sqlalchemy       : 1.4.18
    tables           : None
    tabulate         : None
    xarray           : None
    xlrd             : 1.2.0
    xlwt             : 1.3.0
    numba            : 0.52.0
    
    In [7]: pd.show_versions("./version.json")
    

    在这里插入图片描述

    相关源码:

    def show_versions(as_json: Union[str, bool] = False) -> None:
        """
        Provide useful information, important for bug reports.
    
        It comprises info about hosting operation system, pandas version,
        and versions of other installed relative packages.
    
        Parameters
        ----------
        as_json : str or bool, default False
            * If False, outputs info in a human readable form to the console.
            * If str, it will be considered as a path to a file.
              Info will be written to that file in JSON format.
            * If True, outputs info in JSON format to the console.
        """
        sys_info = _get_sys_info()
        deps = _get_dependency_info()
    
        if as_json:
            j = dict(system=sys_info, dependencies=deps)
    
            if as_json is True:
                print(j)
            else:
                assert isinstance(as_json, str)  # needed for mypy
                with codecs.open(as_json, "wb", encoding="utf8") as f:
                    json.dump(j, f, indent=2)
    
        else:
            assert isinstance(sys_info["LOCALE"], dict)  # needed for mypy
            language_code = sys_info["LOCALE"]["language-code"]
            encoding = sys_info["LOCALE"]["encoding"]
            sys_info["LOCALE"] = f"{language_code}.{encoding}"
    
            maxlen = max(len(x) for x in deps)
            print("\nINSTALLED VERSIONS")
            print("------------------")
            for k, v in sys_info.items():
                print(f"{k:<{maxlen}}: {v}")
            print("")
            for k, v in deps.items():
                print(f"{k:<{maxlen}}: {v}")
    
    展开全文
  • python库安装方法及下载依赖库

    千次阅读 2018-08-17 15:38:10
    python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上...安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求 python -m xxx --version 安装依赖库 生成所有依赖清单requirements.t...

    python库的安装方法

    • 直接使用pip
    pip install xxx
    

    python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找

    • 源码安装

        python setup.py install
      
    • 查看版本号

      安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求

     python -m xxx --version
    

    安装依赖库

    生成所有依赖清单requirements.txt
    这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装:

    pip install pipreqs
    
    • 用于记录所有依赖包及其精确的版本号
    pip freeze>requiments.txt
    
    • 使用requirements.txt自动安装所有依赖包
    pip install -r  requirements.txt
    
    展开全文
  • Android 安卓创建自己的依赖库(保姆级教程)

    万次阅读 多人点赞 2020-10-24 17:16:31
    文章目录新建工程,新建Module创建 Android Library输入你要创建module名字在Module中新建测试类上传github命名上传代码上传演示创建release提交版本将的地址复制下来进入jitpackGet it生成依赖工程级build....


    新建工程,新建Module

    新建一个工程,之后按下图中的操作方式,创建一个 Module

    在这里插入图片描述


    创建 Android Library

    选中 Android Library,之后点击Next!

    在这里插入图片描述


    输入你要创建module名字

    输入你要创建module名字,如果有,但请不要删除前面的两个冒号(可能会因AndroidStudio版本原因显示界面不一样)!之后点击Finish!

    在这里插入图片描述


    在Module中新建测试类

    如图,找到以下文件目录,在Module中新建测试类

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述


    上传github

    之后要上传Github,导入JitPack,新建一个库

    在这里插入图片描述


    命名库

    输入你要创建的库名字,创建共有库,然后点击Create Repository创建!

    在这里插入图片描述


    上传代码

    创建好后会出现如图效果,可以按第一个红框中的命令进行上传!

    在这里插入图片描述


    上传演示

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述


    创建release

    刷新界面后,点击如图位置,点击 Create a new release 来创建!

    在这里插入图片描述

    提交版本

    定义一个版本号,输入本次版本的标题和内容,最后点击 Publish release

    在这里插入图片描述


    将库的地址复制下来

    复制即可

    在这里插入图片描述


    进入jitpack

    https://jitpack.io/

    可直接用你的Github账号登录!

    追后将库的地址复制到如图中的输入框,最后点击Look up。

    在这里插入图片描述


    Get it

    点击Look up后,出现如图部分,点击 Get it 即可!

    在这里插入图片描述


    生成依赖

    生成依赖,按下图红字进行添加即可!

    在这里插入图片描述


    工程级build.gradle添加

    在这里插入图片描述


    项目中添加

    在这里插入图片描述

    最终测试

    最后测试,(可以新建一个工程,新建工程轻按上方添加那条依赖和jitpack.io),删除原先创建的Module,进行测试

    在这里插入图片描述


    查看这个类

    可以看到点击进去这个类,就是你写的测试Demo

    在这里插入图片描述


    课后总结

    如果要对自己的依赖库进行升级,还是按上方操作,上传github,重新去JitPack获取即可!

    展开全文
  • 文章目录Linux 环境下 Qt 可执行程序依赖库打包脚本一、利用 ldd 命令查看程序需要的依赖库二、编写依赖库打包脚本三、总结 Linux 环境下 Qt 可执行程序依赖库打包脚本 使用 Qt Creator 完成程序编码之后,虽然会在...

    Linux 环境下 Qt 可执行程序依赖库打包脚本

    使用 Qt Creator 完成程序编码之后,虽然会在 Debug 或 Release 文件下生成可执行程序,但是他们是依赖 Qt Creator 环境的,拷贝到别的机器上就会提示加载依赖库错误。

    那么该如何解决呢?

    一、利用 ldd 命令查看程序需要的依赖库

    Linux 环境下可以使用 ldd 命令查看可执行程序所需要的依赖库文件;

    # ldd test
    				linux-vdso.so.1 (0x00007ffc29bc3000)
    				libQtGui.so.4 => lib...
    				...
    				...
    

    二、编写依赖库打包脚本

    利用 第一步中的查找结果,可以提取出依赖库的路径,然后拷贝到指定目录即可;

    #!/bin/sh
    # 可执行程序名
    appname="test"
    # 目标文件夹
    dst="./app"
    # 利用 ldd 提取依赖库的具体路径
    liblist=$(ldd $appname | awk '{ if (match($3,"/")){ printf("%s "), $3 } }')
    # 目标文件夹的检测
    if [ ! -d $dst ];then
    		mkdir $dst
    fi
    # 拷贝库文件和可执行程序到目标文件夹
    cp $liblist $dst
    cp $appname $dst
    

    把此脚本放到 程序同目录下面,执行之后即可得到一个 打包了可执行程序和依赖库的 app 目录;

    三、总结

    在 Linux 可以利用 shell 的优势,随心所欲的干一些好玩的工作;

    如果是在 Windows 下,Qt 提供了一个 叫做 windeployqt 的工具,可以帮助你完成类似的工作。


    ——2019-04-23——

    展开全文
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    # Install apt-get update apt-get install apt-file # Update apt-file apt-file update apt-file search libSM.so.6 # 根据提示安装依赖库 apt-get install libsm6
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空空如也

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