#说明:遍历rootdir目录下所有dll,导出每个dll依赖的dll信息到dstdir目录下 # 配合NotePad++打开所有txt,搜索,可快速定位到某dll被依赖的所有dll文件 import os rootdir = 'C:/Users/xx/Desktop/release' #目录不能有空格,左斜杠,路径必须存在 dstdir = 'C:/Users/xx/Desktop/release/import/' #目录不能有空格,左斜杠,路径必须存在 def dll_import(path

python及scrapy框架依赖库的安装步骤: 第一步,python的安装 在Windows上安装Python 首先,根据你的Windows版本(64位还是32位)从Python的官方网站下载Python 3.5对应的64位安装程序或32位安装程序(网速慢请移步国内镜像)或者通过输入网址https://www.python.org/downloads/选择要下载的版本,然后,双击运行下载的EXE安装包: 如下图,并按照圈中区域进行设置,切记要勾选打钩的框,然后再点击Customize inst

今天开始系统的学习QT,第一个测试的问题就是在纯净的系统中如何正常运行,也就是找出QT生成的exe的依赖库问题 网上搜了下可以简单粗暴的用 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe 这个自带的工具,然后在后面加个要打包的QT程序目录 如 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe xxx\yyy\zzz\progName.exe 这样就会把一些QT相关DLL和目录打包到 xxx\yyy\zzz\

用Qt写点东西,我一般是下载官方的MinGW编译工具包,它有个不好的地方,经常还会多一些除了Qt库以外的其它的依赖动态链接库,比如:libgcc_s_dw2-1.dll,libstdc++-6.dll这样的鬼东西,之前用CodeBlock的时候发现没有这样的现像,就感觉很奇怪,于是仔细查找了一此资料,原来这些东西可以通过设置编译器选项把它们去掉的,其实就是改成静态链接依赖库中的代码. 我这里是直接修改Qt编译后的配置,找到QTDIR/mkspec/win32-g++ /qmake.conf,QM

Linux 安装zlib依赖库 进入src: cd /usr/local/src 下载zlib库: wget http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz 解压下载的tar包: tar -zxvf zlib-1.2.11.tar.gz cd zlib-1.2.11 进行编译: ./configure make 进行安装: make install 转至 https://blog.csdn.net/eddy23513/article/details/81367586

python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找 源码安装 python setup.py install` 查看版本号 安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求 python -m xxx --version 安装依赖库 生成所有依赖清单requirements.txt 这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装: pip install pipreqs 用于记录所有依赖包及其精确的版本号 pip

今天开始系统的学习QT,第一个测试的问题就是在纯净的系统中如何正常运行,也就是找出QT生成的exe的依赖库问题 网上搜了下可以简单粗暴的用 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe 这个自带的工具,然后在后面加个要打包的QT程序目录 如 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe xxx\yyy\zzz\progName.exe 这样就会把一些QT相关DLL和目录打包到 xxx\yyy\zzz\

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha

原文地址:mingw qt作者:孙1东 不使用Qt SDK,使用mingw编译qt源代码所遇问题及解决方法: configure -fast -release -no-exceptions -no-rtti -no-stl -no-qt3support -no-opengl -no-multimedia -no-webkit -no-script -no-scripttools -nomake tools -nomake examples -nomake demos -nomake docs -

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

Win7 64位qt-windows-x86-msvc2015-5.6.0 DLL依赖库打包 今天开始系统的学习QT,第一个测试的问题就是在纯净的系统中如何正常运行,也就是找出QT生成的exe的依赖库问题 网上搜了下可以简单粗暴的用 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe 这个自带的工具,然后在后面加个要打包的QT程序目录 如 D:\Qt\Qt5.6.0\5.6\msvc2015\bin\windeployqt.exe xxx\yyy\zzz

原文链接:https://www.cnblogs.com/ceshixuexi/p/8283372.html 在Python开发的过程中,经常会遇到各种各样的小问题,比如在一台计算机上调试好的程序,迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误. 除了一遍又一遍对着被抛出错误去重新install各种相关的依赖库,有没有更好的方法来解决Python开发过程中依赖库的打包呢?答案是肯定的. 类似于JavaScript的npm,Python也有它强大的包管理工具--pip,我们可以用p

python爬虫之re正则表达式库 正则表达式是用来简洁表达一组字符串的表达式. 编译:将符合正则表达式语法的字符串转换成正则表达式特征 操作符 说明 实例 . 表示任何单个字符 [ ] 字符集,对单个字符给出取值范围 [abc]表示a.b.c,[a‐z]表示a到z单个字符 [^ ] 非字符集,对单个字符给出排除范围 [^abc]表示非a或b或c的单个字符 * 前一个字符0次或无限次扩展 abc* 表示ab.abc.abcc.abccc等 + 前一个字符1次或无限次扩展 abc+ 表示abc.a

[声明]欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 秦学苦练:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/p/8987520.html [正文]  秦学苦练博主,你好!现在有个项目是关于声源定位的,需要用到Python的第三方库:声学库(也就做声学包,英文名叫Acoular),我自己去安装Python的第三方包Acoular,按照官网上的安装方法总是不行!秦学苦练博主,能解答下我的疑惑吗? acoular声

曾经: 写了一篇: ASP.Net Core on Linux (CentOS7) 共享第三方依赖库部署 当第二次想做相同的事,却遇上了Bug,于是有了第二篇: ASP.NET Core 共享第三方依赖库部署的Bug(*.deps.json on 2.2.0 or 4.6.0 版本) 然后: 就报告到Github上去了,来来回回和人家交涉了几天: 截几个图,给大伙学习一下英文: 我以强悍的中英文双版提交了问题: Steps to reproduce I try to put the Micros

线上服务器python版本默认是2.6,由于业务程序要求,需要将python升级到3.3.0, 操作记录如下: Cenots6.8默认安装的是2.6版本,要更新升级需安装下gcc: [root@openstack ~]# yum -y install gcc 系统会自动下载安装gcc 下载python 3.3.0 [root@openstack ~]# wget http://python.org/ftp/python/3.3.0/Python-3.3.0.tar.bz2 解压python 3.

Linux: 1. 利用ldd查看可执行程序的依赖库   [root@~]# ldd /usr/local/php/bin/php   linux-vdso.so.1 => (0x00007fff753f5000     注:ldd通过调用动态链接器来获取可执行程序的依赖库,但是并不推荐在未知的可执行程序上执行业ldd来获取其依赖库,因为部分版本的ldd会直接通过调用该可执行程序来获取其依赖库,这存在安全风险. 如果某个依赖的库不存在,会打印类似“xxx.so not found”的提示. 2.

本次学习是基于Window10进行的.语言为python3. 1 与opencv相关的库简介 1.1 numpy numpy 是 OpenCV 绑定 python 时所依赖的库,此意味着numpy在安装opencv前必须安装的库. numpy是提供数值计算函数,这种工具可用来储存和处理大型矩阵,具有高效的矩阵(matrix)计算函数,其比python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多. 1.2 SciPy 该库是一个与numpy 密切相关的科学计算库.虽然

题记: 这是工作以来困扰我最久的问题.python 进程内存占用问题. 经过长时间断断续续的研究,终于有了一些结果. 项目(IM服务器)中是以C做底层驱动python代码,主要是用C完成 网络交互部分.随着用户量和用户数据的增加,服务器进程内存出现持续上升(基本不会下降),导致需要经常重启服务器,这也是比较危险的信号. 因此便开始了python内存研究之路. 1.业务代码问题 开始是怀疑业务代码问题,可能出现了内存泄漏,有一些对象没有释放. 于是便检查一些全局变量,和检查有没有循环引用导致对象没

最近在用python tornado开发一个app的服务端.投产的系统肯定需要包含日志功能,这里就自然想到了用python自带的logging库.   logging中日志内容的输出都交由Handler来实现,但是logging中的自带的Handler都不能满足我们的需求. 我们希望能按时间段分割日志,如果使用FileHandler日志只能保存在一个文件,到后期日志文件会非常大,读写都成问题:而TimedRotatingFileHandler虽然可分割日志但是多进程时可能会造成日志文件被相互覆盖