一. 使用pycharm时, pycharm会自动把我们新建的每个项目都加入到sys.path路径中, 我们在使用过程中根本不涉及 项目路径的处理, 但是当项目部署到linux上时, 问题就来了, linux上可没有pycharm来帮我们处理路径. 解决如下: 1. 使用命令行的形式添加, 虽然方便, 但是只对本次对话生效, 下次还的处理     export PYTHONPATH=/home/目录/项目根目录/            # 等号后为项目的根目录路径 2. 编辑配置文件     v

呃呃,遇到坑了...... 安装完Python,没有去配置好Python解释器,直接打开Python项目包,去运行程序,程序输出结果只是显示 Process finished with exit code 0 除此之外,没有任何输出结果,程序也不运行. 看了下边这个博客知道了是没有设置好Python解释器. https://blog.csdn.net/myydebk666/article/details/82764850 https://blog.csdn.net/pdcfighting/art

PyCharm 配置远程python解释器和在本地修改服务器代码 最近在学习机器学习的过程中,常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中,然后在服务器上运行.之前的做法一直是先在本地写好代码,然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器,再通过ssh工具远程连接到服务器,执行相应的python脚本.这样的方式十分繁琐,效率很低.今天听到朋友提到了配置远程解释器 使用场景 先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作. 首先,我需要在本地

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++标题:python批量修改Linux服务器密码时间:2019年2月24日内容:基于python实现批量修改linux主机密码.重点:python使用SSH模块+循环操作,实现linux主机密码批量修改.注意:本脚本是在实验环境下生成的,如果线上使用,请先进性多次测试,防止出现问题.+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++1. 包含文件1.1 脚本文件注意:建议不要直

搭建环境 centos 7.4 使用脚本 python 批量修改connect用户的密码 生成密码为随机密码 保存为xls文档 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ############################################ #通过脚本批量修改Linux主机密码并保存到xls中 #雪文龙 2018-5-18 V1 # #修改者:xxx #修改时间:2018-xx-xx #修改内容:修改内容描述 #########

作为python开发者,当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件.要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件.由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大).事实上,确实存在多种Python解释器. CPython当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython.这

9.0 序 下面我们就来剖析python运行字节码的原理,我们知道python虚拟机是python的核心,在源代码被编译成字节码序列之后,就将有python的虚拟机接手整个工作.python虚拟机会从编译得到的PyCodeObject对象中一次读取每一条字节码指令,并在当前的上下文中去执行,最终执行完所有的字节码. 9.1 python虚拟机的执行环境 python的虚拟机实际上是在模拟操作系统运行可执行文件的过程,我们先来看看在一台普通的x86的机器上,可执行文件是以什么方式运行的.在这里主要

本系列是以陈儒先生的<python源码剖析>为学习素材,所记录的学习内容.不同的是陈儒先生的<python源码剖析>所剖析的是python2.5,本系列对应的是python3.7,所以某些地方会和原著有出入,另外我在介绍的过程中会穿插大量的python代码,不仅仅是介绍如何实现的,还会使用python实际地对我们的结论进行演示.下面就开始吧.不过在开始分析python的实现之前,我们有很多的准备工作要做.比如,首先应该了解一下python的整体架构,来对python的实现有一个宏观

从现代编译器的角度看,解释器和编译器的边界已经相当的模糊.我们后面的讨论说到的编译器就是Python的解释器,没有特别说明的指的是CPython的实现. 内存管理(Memory Management) 在讨论编译器的具体实现之前,我们不得不了解一下在这里面内存是如何井然有序地被分配的.为了让内存分配简单一些,一般我们都会建立一个Arena(不知道用中文怎么准确的表达)来管理内存.有了Arena我们就可以把内存集中在一起更容易地进行分配和销毁.在这里面没有了真正的内存的释放,也就是说内存的释放不会

为什么要用虚拟环境 在使用python开发过程中,各种业务需求多了,导致工程任务多了,难免会碰到不同的工程依赖不同版本库的问题,;或者是在开发的时候不想让物理环境里充斥各种各样的库,引发依赖环境灾难,此时我们需要对于不同的工程使用不同的虚拟环境来保持开发环境以及宿主环境的清洁,让各个工程任务解耦性更高,独为一体.因此我们要使用 Virtualenv,它是一个可以帮助我们开发管理python环境的绝好工具,virtualenv(分身术--对python解释器的分身)可以在系统中建立多个不同并且相互

配置过程 本机环境 操作系统:win10 IDE:Pycharm 远程服务器 操作系统:ubuntu14.04 配置了ssh,可以使用ssh进行远程登陆 配置Deployment 首先,在pycharm的菜单栏依次找到:Tools > Deployment > Configuration. 然后可以看到如下的配置页面,具体各配置在图片中说明: 然后打开Deployment的Mapping选项卡: 这样,Deployment的配置就完成了.这个配置完成了之后,其实是相当于配置了一个ftp工具可以

主要内容: 一.编程语言分类和介绍 二.Python解释器分类和介绍 一.编程语言分类和介绍 1.编程语言分类 编程语言的发展依次经历了机器语言.汇编语言和高级语言. 2.编程语言的介绍   2.1 机器语言 定义: 计算机内部只能接受二进制代码,因此,用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令,全部机器指令的集合构成计算机的机器语言. 机器语言属于低级语言. 特点: <1>面向最底层,速度最快: <2>最复杂,开发效率低,直观性差,程序全部由0和1构成. 示例: 指令部分 0000

Allison是Dropbox的工程师,在那里她维护着世界上最大的由Python客户组成的网络.在Dropbox之前,她是Recurse Center的引导师, … 她在北美的PyCon做过关于Python内部机制的演讲,并且她喜欢奇怪的bugs.她的博客地址是akaptur.com. Introduction Byterun是一个用Python实现的Python解释器.随着我在Byterun上的工作,我惊讶并很高兴地的发现,这个Python解释器的基础结构可以满足500行的限制.在这一章我们会

一.编程语言的发展史 机器语言-->汇编语言-->高级语言,学习难度及执行效率由高到低,开发效率由低到高 机器语言:二进制编程,0101 汇编语言:用英文字符来代替0101编程 高级语言: 编译型语言:像谷歌翻译一样,一大段一大段的编译 优点:一次编译,永久运行 缺点:开发效率低,编译不通过就直接不执行了,每次修改需要重新编译 解释行语言:像同声传译一样,一行一行的编译 优点:方便修改,更新迭代    缺点:执行效率低 二.python基础 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido v

今天讲讲如何用pycharm连接远程服务器,使用远程服务器的Python解释器,比如说是你公司的服务器,在家里就可以编写或修改项目的代码! 第一步,先找到服务器上的ip地址 Linux查看IP命令:ifconfig windows查看IP命令:ipconfig 比如我的CentOS虚拟机: 然后打开Pycharm 注意:你的Pycharm要么是试用版,要么是正版(**解版),社区版的没有这个功能 依次点击TOOLS→Deployment→Configuration 进入到这个配置界面 点击左上角

13.0 序 这一章我们就来看看python中类是怎么实现的,我们知道C不是一个面向对象语言,而python却是一个面向对象的语言,那么在python的底层,是如何使用C来支持python实现面向对象的功能呢?带着这些疑问,我们下面开始剖析python中类的实现机制.另外,在python2中存在着经典类(classic class)和新式类(new style class),但是到Python3中,经典类已经消失了.并且python2官网都快不维护了,因此我们这一章只会介绍新式类. 13.1 p

Python解释器换源 """ 1.采用国内源,加速下载模块的速度 2.常用pip源: -- 豆瓣:https://pypi.douban.com/simple -- 阿里:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 3.加速安装的命令: -- >: pip install -i https://pypi.douban.com/simple 模块名 """ 这篇文章将解除你使用python的pip inst

4.0 序 python中的list对象,底层对应的则是PyListObject.如果你熟悉C++,那么会很容易和C++中的list联系起来.但实际上,这个C++中的list大相径庭,反而和STL中的vector比较类似 4.1 PyListObject对象 我们知道python里面的list对象是支持对元素进行增删改查等操作的,list对象里面存储的,底层无一例外都是PyObject * 指针.所以实际上我们可以这样看待python底层的PyListObject:vector<PyObject

1.0 序 对象是python中最核心的一个概念,在python的世界中,一切都是对象,整数.字符串.甚至类型.整数类型.字符串类型,都是对象.换句话说,python中面向对象的理念观测的非常彻底,面向对象理论中的"类"和"对象"在python中都是通过某个对象实现的. 在python中,已经预先定义了一些类型对象,比如int类型.str类型.dict类型等,这些我们称之为内建类型对象,这些类型对象实现了面向对象中"类"的概念:这些内建对象实例化

<扩展和嵌入python解释器>1.4 模块方法表和初始化函数   1.4 模块方法表和初始化函数 下面,我演示如何从Python程序调用spam_system().首先,我们需要在’方法表’列出名称和地址: static PyMethodDef SpamMethods[] = { ... {"system",  spam_system, METH_VARARGS, "Execute a shell command."}, ... {NULL, NULL

今日分享内容概要 计算机五大组成部分详解 计算机三大核心硬件 操作系统 编程与编程语言 编程语言的发展历史 编程语言的分类 python解释器 python解释器多版本共存 分享详细 计算机五大组成部分详解 1. 控制器 控制计算器各个硬件的工作,如同人的大脑神经控制 2. 运算器 数学运算,逻辑运算 控制器+运算器=CPU(中央处理器) 3. 储存器 保存,储存数据 内存/外存 内存:基于电工作,存取数据的速度快,缺点:断电的时候数据立刻丢失(内存条) 外存:不基于电工作,存取数据的时候速度比