介绍 PyNAS是一个以Python的Updog的库为基础,制作而来的库 安装 pip安装(推荐) pip install PyNAS 源码安装(推荐) Github: git clone https://github.com/WindowsRegedit/PyNAS.git cd PyNAS python setup.py install Gitee: git clone https://gitee.com/shwufan/nas.git cd nas python setup.py inst…

这是一个网友写的,原文如下: https://www.cnblogs.com/kellynic/p/9803314.html…

AFNetworking有下载功能,但是下载功能比较基本,要实现复杂下载功能需要自己写一些代码.今天在github上找到了一个下载功能的开源项目,非常不错,链接如下:https://github.com/thibaultCha/TCBlobDownload.注意这个库经过测试,在ios8上有个bug,是它的多线程管理有问题,我把解决方法写在了github上. 无论是AFNetworking还是我提到的这个库,都利用了NSOperation,还利用了一个关键的函数NSURLConnection的 …

Wonderful 这个库主要是与UIColor息息相连的,其中一共包含四个子文件,UIColor+Wonderful,UIColor+Separate,SXColorGradientView,SXMarquee.分别对应颜色扩展,色彩分离,颜色渐变,和跑马灯 4种主要功能. 项目地址:https://github.com/dsxNiubility/Wonderful 一.UIColor+Wonderful 1.这个分类提供了100多种的颜色扩展,譬如卡其色,银色,草坪绿,金色,巧克力色,等等.…

ButterKnife -- 项目地址:https://github.com/JakeWharton/butterknife 都说程序员都是比较懒的,什么事情都想着让程序自动化帮忙减轻工作量,这个开源库可以让我们从大量的findViewById()和setonclicktListener()解放出来,其对性能的影响微乎其微(查看过Butter Knife的源码,其自定义注解的实现都是限定为RetentionPolicy.CLASS,也就是到编译出.class文件为止有效,在运行时不额外消耗性能,…

编辑部的主页:好像没啥用 http://shop.oreilly.com/product/0636920022923.do 每章的代码,github上面的:中文版 https://github.com/willard-yuan/pcv-book-code github上面,英文版: https://github.com/jesolem/PCV 项目主页: http://programmingcomputervision.com 中文在线的书: http://www.ituring.com.cn/…

https://py.checkio.org/ 这个网站通过解决一些小任务引导初学者了解和使用python来处理一些实际需求.在coding的过程中还可以通过查看提示,帮助完成任务. 不过需要一点英文基础. 优势,不需要任何环境,直接在浏览器上编辑运行. 通过点击“Check”来验证代码运行结果是否与需求一致. 右侧“Check results”还提供step by step的提示信息. 完成任务则在右侧显示如下界面.完成后还可以通过点击“View other solutions”来查看其它的实…

这个专区就是用来分享你在使用 Python 过程中发现的或者自己写的 Python 库.有时候一个好用的库将大大节省一个开发者的时间,也会让开发者多这个库的作者感激涕零的.例如我在开发 Pythonzhcn 时用到了这些库: django==1.10.4 django-model-utils==2.6,为 django 提供更多常用的 Field 和常用的 Model django-allauth==0.29.0,用户系统使用的就是这个,更棒的是支持 OAuth2.0 第三方登录,如 GitHu…

绝不能错过的24个顶级Python库 Python有以下三个特点: · 易用性和灵活性 · 全行业高接受度:Python无疑是业界最流行的数据科学语言 · 用于数据科学的Python库的数量优势 事实上,由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难.因此,本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库. 文中提及了用于数据清理.数据操作.可视化.构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库.这是一个相当全面的列表,有助于你使用Python开启数据科学之旅. 用于不同数据科学任务的…

1.delorea 非常酷的日期/时间库 from delorean import Delorean EST = "US/Eastern"d = Delorean(timezone=EST) 2.prettytable 可以在浏览器或终端构建很不错的输出 from prettytable import PrettyTable table = PrettyTable(["animal", "ferocity"]) table.add_row([&q…