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  • 一、python如何打包一个完成的程序给别人分享使用 比如我们用python做好了一个程序,...多时候问题都是找不会的生手,越是生手,问题越多! 你对待问题的态度,决定了你的人生! 可以借助镜像网站进行,我的意思

    一、python如何打包一个完成的程序给别人分享使用
    比如我们用python做好了一个程序,然后我们想把他打包成exe文件,分享给别人使用,可以不可以呢?答案是可以的
    我们需要使用打包功能就可以了。
    需要安装打包的模块在那里下载呢?安装的打包软件不用特别下载在哪里安装呢?windows键+cmd进入shell后直接执行pipinstallpyinstaller
    这里可能有时候不太顺利!很多时候问题都是找不会的生手,越是生手,问题越多!
    你对待问题的态度,决定了你的人生!

    python如何打包一个完成的程序及动态语言就很慢吗?[图]

    可以借助镜像网站进行,我的意思就是安装的代码就不是
    pipinstallpyinstaller
    2.进入准备打包的目录下。
    在shell中需要学会cd\
    cd你的目录
    比如你需要打包的文件的路径是D:\A201022\a20201123.
    需要打包的文件是lianxi.py
    然后whatshoulddo?
    执行命令
    pyinstaller-Flianxi.py
    打包完成后这个资料下面增加了3个资料夹,我们去dist里面寻找就可以了
    打开资料夹后,看到了,是否可以执行呢?
    我们继续向下看
    双击exe文件,因为我们的程序需要接收来自键盘的数据。
    我们输入6后,回车
    然后我们继续输入100000,再回车
    然后我们继续输入14,再回车。
    二、世界上最慢「动物」之一,为什么程序员却很爱?
    在程序员的世界,也有一个最慢的“动物”——Python。作为使用最广泛的编程语言之一,Python已经走过了20多个年头。
    不少刚接触Python的初学者或者使用其他语言的程序员,经常会有疑问:“为什么Python这么慢,还能这么受欢迎?”
    为什么说python很慢?
    1.Python是动态语言
    Python程序执行的时候,编译器不知道变量的类型。一个变量所指向对象的类型在运行时才确定,编译器做不了任何预测,也就无从优化。而在静态语言如C++中,编译的时候就确定了运行时的代码。
    2.Python是解释性语言而不是编译性语言
    解释型语言与编译型语言它们本身的区别也会造成程序在执行的时候的速度差异。一个智能化的编译器可以预测并针对重复和不需要的操作进行优化。这也会提升程序执行的速度。
    3.Python中一切都是对象
    每个对象都需要维护引用计数,增加了额外的工作。
    4.全局解释器锁(GIL)
    GIL是Python最为诟病的一点,Python中的多线程并不能真正的并发。因为GIL的缘故,使得解释器没法上很多优化。
    Python为什么受欢迎?
    既然Python慢,为什么还有那么多程序员喜爱使用Python呢?
    主要是因为,Python是动态的语言,它比C更加的容易上手使用,而且用法更加的灵活和兼容,这可以极大的节省开发时间。而且,Python是开源的,跨平台,具有很强的移植性。有非常丰富的标准库,和多种不同用途的框架,基本上算是应有尽有。
    几十年来,Python经历了市场的考验,形成了庞大的用户社区。因此,作为开发企业,你很容易就能找到Python程序员,并获得各种技术支持。

    此外,不管想要开发什么类型的软件,在选择用什么编程语言的时候,程序员们需要考虑的因素往往数以百计,速度不是唯一因素。总的来讲,Python绝对是近年最火的编程语言。昆虫记读后感(https://www.yuananren.com/duhougan/15956.html)在TIOBE公布2020年11月的编程语言排行榜中,Python势不可挡占据了第二的位置。追其根本,是因为Python广泛的应用领域。下面和播妞一起看看应用领域主要有哪些?


    Python语言的应用领域
    应用领域1:人工智能
    Python语言是目前公认学习人工智能的基础语言,很多开源的机器学习项目都是基于Python语言编写的,例如:用于身份认证的人脸识别系统。这因为脚本语言写起来简单容易,用Python只是写逻辑,几行代码就出来了。
    应用领域2:云计算
    云计算是未来发展的一大趋势,Python是为云计算服务的。很多常用的云计算框架都有Python的身影,例如:OpenStackPython的火爆,很大一部分就是因为近几年大量云计算项目的应用。
    应用领域3:Web开发
    在Web开发领域,Python拥有很多免费数据函数库、免费网页模板系统,以及与Web服务器进行交互的库,可以搭建Web框架,快速实现Web开发。例如:我们经常使用的网、知乎这些平台都是用Python开发的。
    应用领域4:爬虫技术
    在爬虫领域Python几乎是霸主地位,Python可以将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。用Python来写爬虫,会比用其他编程语言写要简单的多,因为Python本身就是一门简洁的语言。
    应用领域5:数据分析
    在数据分析方面,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言,平常工作中复杂的Excel报表处理也可以用Python来完成对数据分析师来讲,Python语言是数据分析的利器。
    相信随着Python的不断的发展和影响力的扩大,Python语言的应用领域会越来越多。对某些严格要求高性能、执行速度快的程序来说,Python或许并不适合。
    总而言之,Python虽然代码执行速度慢,却也有着许多与众不同的优势。
    如果你是IT从业者,Python开发职位多,工资高,晋升快。而对于非IT从业者来说,学会Python可应用到实际工作中,提高工作效率,进而提升自己的综合竞争力。千里之行始于足下,如果感兴趣,立即开启Python语言的学习之旅吧!想学习Python,可私信,获取免费视频哦

    展开全文
  • tinypy源码笔记(一)——简单介绍

    千次阅读 2013-12-29 01:09:07
    还是从速度开始吧,python不是慢吗,那就让她快起来,pypy项目正在解决这个问题,而且她做的好,pypy也是一个有趣的项目,我从某本比较古老的书籍上读出pypy是为了提供更强的动态特性而不是更快的速度而诞生的,...

    一、巨蟒家族的小弟

    据说python是最慢的脚本语言之一,其实说的是Python的官方实现Cpython运行速度慢,但是有人对此不满了,先是谷歌的一帮工程师们宣布要提升Python的速度搞了一个Unladen Swallow项目,目标是将python的性能提升4-5倍,想法很伟大,但是过程很坎坷,开始谷歌大力支持,但是随着项目进展缓慢,最后还是对此丧失了信心。尽管如此,Unladen Swallow项目还是留下了大量的成果,就像当年的multic给unix留下大量借鉴一样,而Unladen Swallow的继承者UNIX则是pypy!

    pypy是一个非常让人惊讶的项目,它开始的目标是用python的子集来实现一个Python的全集,借此提示语言的动态性,所以,pypy项目的初衷并不是提示性能!但是结果却很出人意料,pypy不仅提升了Python实现的动态化,而且极大的提升了Python的性能,记得一本比较早的书(大概2005年)谈论pypy的时候把它看成一个实验性的项目用来研究运行时环境的动态化,但是今天我们看到了整个Python社区都在为pypy的巨大成功而激动,甚至有人提议让pypy成为标准Python的实现。pypy目前对原有Python代码具有非常棒的兼容性,唯一不足的是对一些C语言写的扩展模块支持不是很好,但是已经有公司把pypy作为生产环境来使用了,我们可以预见pypy在未来一定会充满生机和活力!

    与pypy不同的是,tinypy从一开始的目标不是作为研究,而是作为学习!tinypy的作者Phil Hassey也说过tinypy的编写极大提高了他对Python和C的了解程度,尽管tinypy的实现里充斥了大量的lua和javascript特许而Python的标准也没有完全实现,但是我还是很激动,有人能够实现一个简单的虚拟机来让我们这些完全不知道虚拟机是干什么的菜鸟来学习和感受虚拟机以及那些好用的脚本语言背后的语言(C语言),由于tinypy的代码量很小,所以我们可以轻松的学习,不用面对Cpython甚至JDK那庞大的浩如烟海般的代码库,同时由于tinypy实现了虚拟机的基本特性,让我们可以从头到尾体会一遍编译和运行时环境的处理和实现。

    二、麻雀虽小,五脏俱全

    首先祭出官网的说明:

    tinypy includes a whole heap of features:

    • parser and bytecode compiler written in tinypy
    • fully bootstrapped
    • luaesque virtual machine with garbage collection written in C 
      it's "stackless" sans any "stackless" features
    • cross-platform :) it runs under windows / linux / macosx
    • a fairly decent subset of python
      • classes and single inheritance
      • functions with variable or keyword arguments
      • strings, lists, dicts, numbers
      • modules, list comprehensions
      • exceptions with full traceback
      • some builtins
    • batteries not included -- yet

    • 首先是tinypy实现了完整的一套编译系统(需要注意的是、tinypy的编译要依赖Python和C编译器,因为tinypy的编译过程是采用Python开发完成的,而虚拟机部门是采用C89标准实现的),由于tinypy是Python的子集(其实不准确,有些tinypy的特性Python没有,微笑),用tinypy编写的编译器与Python兼容。
    • 在tinypy编译完成之后,它的运行就不需要依赖任何环境了,实现了fully bootstrapped
    • 垃圾回收器
    • 跨平台
    • 不错的Python子集
    • 目前不包括电池(查了好久,原来Python类库大而全被誉为电池,不过感觉未来应该也不会有的,tinypy目前似乎维护的人不多,网上看到一个新的类似的小型python实现叫做micro python的实现致力于单片机上用python来开发)
    展开全文
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