Pangolin: 一款开源的OPENGL显示库,可以用来视频显示.而且开发容易. 代码我们可以从Github 进行下载:https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin 1.一般我们安装一个库的时候,都需要依赖其他的库才行. 一般有Glew.CMake. Boost .Python2/Python3 sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install cmake sudo apt--dev 2.安装p

使用ctypes在Python中调用C++动态库 入门操作 使用ctypes库可以直接调用C语言编写的动态库,而如果是调用C++编写的动态库,需要使用extern关键字对动态库的函数进行声明: #include <iostream> using namespace std; extern "C" { void greet() { cout << "hello python" << endl; } } 将上述的C++程序编译成动态链

""" python中使用模块和库编程 导入模块 import modulename [as alias] from modulename import fun1,fun2,... modulename:模块名 alias:模块的别名 fun1.fun2:模块中的函数 执行模块 使用import语句和from语句执行导入操作时,导入的模块将被自动执行.模块中的赋值语句被执行后会创建变量,def语句被执行后 会创建函数对象.模块中的全部语句都会被执行,但只执行一次,如果impo

[背景] 最近在写程序时,我使用的eclipse编辑器运行都没有问题,然后部署到自动化环境上却偏偏报找不到相应模块问题,现在对该问题在之前的贴子上追加总结 原帖子:[python]关于python中模块导入的总结 [自动化环境上失败现象] [实际的文件结构如下] 说明:在项目work里面有两个包分别是common.test,现在通过在程序文件test1.py中导入logs模块 [模块导入的流程] 在程序文件中涉及到导入其它模块时,首先会到python的安装路径下去找是否有对应的模块,如果没有找到

当一个json 数据很大的时候.load起来是很耗时的.python中常见的json解析库有cjson,simplesjson,json, 初步比较了一下, 对于loads来讲 simplejson 的速度要好于 其他两者, cjson和json 差不多. 网上有很多说 cjson的速度最快的,但我这边测试发现没有simplejson的性能好:

想在python中导入request包: 无此模块,于是先安装requests包: 但是提示"Requirement already satisfied".在提示的相应目录里,找到确实有request包.但是python就是无法导入. 在通哥的帮助下,发现python和pip的链接不同: brew装的东西在 /usr/local/Cellar/${package-name}/${package-version}/下,然后其中的 bin/* libexec/* 等内容会被链接到 /usr

python中json的序列化与反序列化有很多库,具体选择使用哪一个,或者哪一个速度更快呢? 先上结果 json序列化与反序列化速度对比(按总时间排序:测试数据100 * 10000) ujson 序列化: 2.084 反序列化: 1.157 总时间: 3.241 yajl 序列化: 1.910 反序列化: 1.970 总时间: 3.880 cjson 序列化: 3.305 反序列化: 1.328 总时间: 4.632 simplejson 序列化: 10.279 反序列化: 4.658 总时间

转自:http://bingotree.cn/?p=569 参考<Python学习手册>,强烈建议看下这本书的相关章节. 在一些规模较大的项目中,经常可以看到通过imp.__import__导入module的例子.通过这些方法,代码可以灵活的根据需要(如配置文件)导入具体的模块.这篇文章小秦会总结一下python导入的基本知识和几种用法. 1.import的过程 比如下面这个例子: 1 import abc 这行代码会的导入abc,导入的过程是:在sys.path这个list中的路径中,按照顺

导入模块的语句的三种方法: 1.import module 2.from module import name1,[name2,name3....] 3.from module import * 先看第一种方法:import module 首先我们导入一个已经安装过的三方库 import requests 当解释器在执行上面的语句时,会到搜索路径中去找该模块然后加载并执行. 在代码中使用模块的属性时需要使用完整的表示符名称(句点属性标识): a=requests.post(.......)  

__init__文件 同一级目录下直接import导入就可以了,如果是在不同的目录下面被导入文件的文件夹下面必须有__init__.py文件,即使这个文件是空的也可以.当然这个文件也可以初始一些数据 路径 相对路径(Relative Path) 相对路径就是指由这个文件所在的路径引起的跟其它文件(或文件夹)的路径关系.使用相对路径可以为我们带来非常多的便利,大部分情况下我们使用的是相对路径 绝对路径(Absolute Path) 绝对路径一般是指带有网址的路径,非本站外的资源都要使用绝对路径.如

在博主第一次在PyCharm中导入模块时,模块名下出现红色波浪线,不影响程序执行,但强迫症忍不了 以下是解决办法 Let's do it ... 进入设置,找到Console下的Python Console,勾选选项“Add source roots to PYTHONPAT” 然后点击OK 接下来如下图,右击文件所在的目录,然后“Mark Directory as”为“Sources Root”.之后当前程序所在目录颜色会变化,表示已经完成标记. 之后导入程序部分下方的波浪线就会消失,将光标键

重新加载模块 倘若,更改了已经在 Python shell 中导入的模块,然后重新导入该模块,Python 会认为“我已经导入了该模块,不需要再次读取该文件”,所以更改将无效. 要解决这个问题,有以下几种方式: 最简单.最有效的方法:重新启动 Python shell.但是,这也有缺点,特别是丢失了 Python shell 名称空间中存在的数据以及其他导入模块中的数据. 对于简单的情况,可以使用 Python 的reload()函数.在许多情况下,在编辑一个模块之后就足够了. 对于更复杂的情况

<本文来自公众号“大邓带你玩python”,转载> 用百分之20时间,学会解决百分之80的问题. 常用的库有time.datetime.其中datetime库是对time库的封装,所以使用起来更加便捷.date是指日期时间(年月日)处理,time往往更加细小的单位(小时分秒等)的时间处理. 一.datetime库 datetime.date类 表示日期的类,常用的属性有year.month.day.参数都为整数. import datetime #任何一天 someday = datetime

转自:https://www.cnblogs.com/sjy18039225956/p/9265461.html 使用python进行程序编写时,经常会使用第三方模块包.这种包我们可以通过python setup install 进行安装后,通过import XXX或from XXX import yyy 进行导入.不过如果是自己遍写的依赖包,又不想安装到python的相应目录,可以放到本目录里进行import进行调用:为了更清晰的理清程序之间的关系,例如我们会把这种包放到lib目录再调用.本篇

总的看来是有两种方式: 方式一:可以对已经从版本库下载到本地的项目操作(Maven导入) 你可以通过公司提供的内部的版本库的网址登录版本库,之后在里面下载自己想要的那个版本的代码包,见下图 点击右侧的clone or download 选择下载zip版的,(注意一般下载下来的都是:项目名称—master形式的zip压缩包) 下载到本地之后,打开eclipse 右键点击import,--->选择maven导入那项--->选择Existing Maven project,选择自己下载的项目包--&

DateTime 的时区问题 Python的datetime可以处理2种类型的时间,分别为offset-naive和offset-aware.前者是指没有包含时区信息的时间,后者是指包含时区信息的时间,只有同类型的时间才能进行减法运算和比较. datetime模块的函数在默认情况下都只生成offset-naive类型的datetime对象,例如now().utcnow().fromtimestamp().utcfromtimestamp()和strftime(). 其中now()和fromtim

precondition:比如我有如下这样的文件目录结构 说明:add和debug两个包都隶属于src目录,它们是同级目录,其中在add路径下有一个add.py的模块,里面定义了一个jiafa()的函数,实现两数相加并输出总和. 现在要实现如下几个调用功能: 1.在debug2文件实现直接调用add模块进行求和 2.在debug1文件中实现调用add模块进行求和 注意:要实现一个模块要能被另外其它模块正常调用,则在对应模块所在的文件夹下新建一个__init__.py的空文件(这个文件作用就是表示

当导入的模块不存在时,就会报ImportError错误,为了避免这种错误可以备选其他的模块或者希望优先使用某个模块或包,可以使用try...except...导入模块或包的方式. 例如: Python 2.6/2.7提供了json 模块,但Python 2.5以及更早版本没有json模块,不过可以安装一个simplejson模块,这两个模块提供的函数签名和功能都一模一样. 试写出导入json 模块的代码,能在Python 2.5/2.6/2.7都正常运行 try: import json exc

testdata是用于生成测试数据的一个安装包,它不仅提供DictFactory类来生成数据,还提供特定的扩展功能.每个Factory实例均可用于生成用户所需要的特定个数的数据,这将使我们更好地统计分析结果 如果你的目的是生成数据并将其存储到数据库或基于数据库的文档,DictFactory将会变得更加快捷 首先安装testdata,我用的是python2.7版本,在用 pip install python-testdata 遇到下面的报错信息 Command "python setup.py e

场景 在cmd中使用pip install moviepy时,需要安装一些依赖库,很长时间后提示: 远程主机中断了一个现有的连接. 原因是默认镜像源下载过慢,将其修改为国内或者设置安装时的源. 这里以设置豆瓣镜像源为例. 实现 pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 效果 可以看到安装速度很快,成功实现安装.

常用的库有time.datetime.其中datetime库是对time库的封装,所以使用起来更加便捷.date是指日期时间(年月日)处理,time往往更加细小的单位(小时分秒等)的时间处理. 一.datetime库 datetime.date类 表示日期的类,常用的属性有year.month.day.参数都为整数. import datetime #任何一天 someday = datetime.date(year=2018,month=1,day=1) someday datetime.da