安装主要在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/这个网站找到 按照需要的python版本和平台位数下载,然后直接用pip install 进行安装 包含的主要指标如下所示: Indicator Groups Overlap Studies Momentum Indicators Volume Indicators Volatility Indicators Price Transform Cycle Indicators Pattern Recogn

简便安装方法 最简单的安装方式: $ pip install TA-Lib 用setup.py的方式自己安装一个源文件 $ python setup.py install 有可能遇到的问题 func.c:256:28: fatal error: ta-lib/ta_libc.h: No such file or directorycompilation terminated. 这个问题的意思是找不到基础的TALIB库,所以我们不能用上面的简便方式安装. Mac的安装 首先需要确保talib已经下

pip命令行安装(推荐) 打开cmd命令行 安装需要的第三方库如:pip install numpy 在安装python的相关模块和库时,我们一般使用“pip install  模块名”或者“python setup.py install”,前者是在线安装,会安装该包的相关依赖包:后者是下载源码包然后在本地安装,不会安装该包的相关依赖包.所以在安装普通的python包时,利用pip工具相当简单.但是在如下场景下,使用python setup.py install会更适合需求: 在编写相关系统时,

第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一个脚本实现自动化部署,正巧最近在学习python,就用python写一个自动化得脚本吧. 1.首先是环境:SVN的版本控制,windows的本地,linux服务器. 2.思路:应用python,代入cmd脚本,加上强大的python库来做这件事. 3.再详细的思路: 第一步:利用SVN的cmd下得脚

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

kali linux Python 黑客编程1 开发环境初始化 为什么要选择Python? Python作为目前Linux系统下最流行的编程语言之一,对于安全工作者的作用可以和C++相提并论.Python提供了丰富的库供调用,丰富的第三方扩展模块.在网络应用,文本解析方面,Python编程有着其他语言无可比拟的优势.同时Python也是面向对象并且跨平台的语言,可以在linux/Unix.OSX.windows上无障碍运行. 1.1 查看Python版本信息 Kali Linux默认已经安装了P

Python标准库----走马观花 python有一套很有用的标准库.标准库会随着python解释器一起安装在你的电脑上的.它是python的一个组成部分.这些标准库是python为你准备的利器,可以让编程事半功倍. 这里暂且将学习标准库的三个方面的库: python增强 系统互动 网络 第一类:python增强 python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强. (1)  文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法.更进一步,通过标准库中的re包,Pyth

Python标准库是随Python附带安装的,它包含大量极其有用的模块.熟悉Python标准库是十分重要的,因为如果你熟悉这些库中的模块,那么你的大多数问题都可以简单快捷地使用它们来解决. sys模块包含系统对应的功能 1.使用sys.argv #!/usr/bin/python # Filename: cat.py import sys def readfile(filename): '''Print a file to the standard output.''' f = file(fil

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在了解了Linux的信号基础之后,Python标准库中的signal包就很容易学习和理解.signal包负责在Python程序内部处理信号,典型的操作包括预设信号处理函数,暂停并等待信号,以及定时发出SIGALRM等.要注意,signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS),而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分,所以在Windows上的Pytho

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在操作系统下,用户可以通过操作系统的命令来管理文件,参考linux文件管理相关命令.Python标准库则允许我们从Python内部管理文件.相同的目的,我们有了两条途径.尽管在Python调用标准库的方式不如操作系统命令直接,但有它自己的优势.你可以利用Python语言,并发挥其他Python工具,形成组合的文件管理功能.Python or Shell? 这是留给用户的选择.本文

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍.由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识. 硬件原理 这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以及IO的功能和性能,了解计算机工作的流程,了解指令的概念.这些内容基础而重要. Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap),所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能. 操作系统

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python有一套很有用的标准库(standard library).标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的.它是Python的一个组成部分.这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍. 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S

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第14章 python 标准库 Python标准库是随Python附带安装的,它包含大量极其有用的模块. sys 模块 sys 模块包含系统对应的功能.如 sys.argv 列表包含命令行参数. # -*- coding: utf-8 -*- # Filename: cat.py import sys def readfile(filename): '''print a file to the standard output.''' f = file(filename) while True:

原文:Python标准库09 当前进程信息 (部分os包) 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们在Linux的概念与体系,多次提及进程的重要性.Python的os包中有查询和修改进程信息的函数.学习Python的这些工具也有助于理解Linux体系. 进程信息 os包中相关函数如下: uname() 返回操作系统相关信息.类似于Linux上的uname命令. umask() 设置该进程创建文件时的权限mask.类

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间.pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中.结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据... Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是

http://www.cnblogs.com/bitpeng/p/4748872.html Python中文乱码,是一个很大的坑,自己不知道在这里遇到多少问题了.还好通过自己不断的总结,现在遇到乱码的情况越来越少,就算出现,一般也能快速解决问题.这个问题,我七月就解决了,今天总结出来,和朋友一起分享. 最近写过好几个爬虫,熟悉了下python requests库的用法,这个库真的Python的官方api接口好用多了.美中不足的是:这个库好像对中文的支持不是很友好,有些页面会出现乱码,然后换成ur

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