自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

python 包管理工具 Python当前的包管理工具链是 easy_install/pip + distribute/setuptools + distutils,显得较为混乱. 而将来的工具链组合非常简单:pip + distutils2. 1.distutils:Python 自带的基本安装工具,适用于非常简单的应用场景,使用: 为项目创建 setup.py 脚本: 执行 setup.py install 可进行安装: 2.setuptools:针对 distutils 做了大量扩展,尤其

Python 包管理工具解惑 本文链接:http://zengrong.net/post/2169.htm python packaging 一.困惑 作为一个 Python 初学者,我在包管理上感到相当疑惑(嗯,是困惑).主要表现在下面几个方面: 这几个包管理工具有什么不同? distutils setuptools distribute disutils2 distlib pip 什么时候该用pip,什么时候该用 setup.py ,它们有关系么? easy_install.ez_setup

from: http://www.linuxde.net/2014/05/15576.html CentOS 6.4安装pip,CentOS安装python包管理安装工具pip的方法 2014/05/12 centos, pip, Python 运维管理经验与工具 2 70,955   之前有的朋友问我,CentOS版本怎么安装python的pip,我之前给出的Ubuntu下apt-get的方法 ubuntu 需要先安装下pip吧, apt-get install python-pip 安装re

转自:http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 内存管理,对于Python这样的动态语言,是至关重要的一部分,它在很大程度上甚至决定了Python的执行效率,因为在Python的运行中,会创建和销毁大量的对象,这些都涉及到内存的管理. 51CTO推荐阅读:

python包管理-distutils,setuptools,pip,virtualenv等介绍 对于每个编程语言来说打包和发布开发包往往非常重要,而作为一个编程者能够快速容易的获得并应用这些由第三方提供的包同样非常重要.类似于java为了便于管理有人开发了maven等管理工作,而python自然而然也需要便捷的打包和发布工具,以下就介绍python的几个包管理方式. 一  distutils - Python自带的基本安装工具, 适用于非常简单的应用场景使用 通过distutils来打包,生成

本文为转发,原地址为:http://chenrudan.github.io/blog/2016/04/23/pythonmemorycontrol.html 本文主要为了解释清楚python的内存管理机制,首先介绍了一下python关于内存使用的一些基本概念,然后介绍了引用计数和垃圾回收gc模块,并且解释了分代回收和"标记-清除"法,然后分析了一下各种操作会导致python变量和对象的变化,最后做了一下小结.本来是为了解决前几天遇到把服务器内存耗光的问题,结果后来检查发现并不是因为内存

1. Python包管理工具 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装

CentOS 6.4安装pip,CentOS安装python包管理安装工具pip的方法如下: 截至包子写本文的时候,pip最新为 1.5.5 wget --no-check-certificate https://github.com/pypa/pip/archive/1.5.5.tar.gz 注意:wget获取https的时候要加上:--no-check-certificate tar zxvf .tar.gz #解压文件 cd pip-/ python setup.py install OK

一.python上下文介绍: python中的上下文,指的就是代码所执行的环境状态,或者运行的场景 python上下文管理器规定了某个对象的使用范围,当进入或者离开了使用范围,会有相应的操作,多用于资源的分配和释放上,即在开始时分配资源,结束时释放资源. 如文件的读写,在读写前,需要先打开文件,在读写完成后,需要关闭文件.再如数据库的操作,在操作前,需要先连接数据库,结束后,需要释放连接等. 二.上下文管理器的使用: 下面看看资源的创建和释放场景(以数据库的操作为例): class DataBa

Python包的管理可以通过Python 自带的管理 工具,例如:package-autoremove,package-list-packages, package-install 等,使用起来也非常方便.但是有些包是没有的. 而PyPA 推荐使用的是pip 来管理 Python 包.Pip 就像CentOS / RHEL 中的yum 一样.可以很方便的对Python 包进行管理.可以去pip 查找自己感兴趣的程序,或者做为贡献者提供Projects. 3.1 PyPA PyPA (Python

Python包管理 ====================================================================================python ------ rpmpip ------ yum 安装setuptools [root@localhost ~]# yum -y install git[root@localhost ~]# git clone https://github.com/pypa/setuptools.git[root

python名片管理是我根据视频自己敲敲的代码,后续学习会持续更新 代码 card_main.py import card_tools # 无限循环,由用户决定什么时候退出 while True: # 显示功能的菜单 card_tools.show_menu(); action_str = input("请选择希望执行的操作: ") print("您选择的操作是[%s]" % action_str) # 1,2,3针对名片的操作 "]: # 新增名片 &q

Python 模块管理   导入新的模块 创建一个 calculate.py 文件 print('ok') def add(x,y): return x + y def sub(x,y): return x - y 再创建一个 bin.py 文件调用 calculate.py 模块 import sys import calculate # 导入 calculate 模块, 模块会在 sys.path 中搜索 print(calculate.add(1,2)) # 调用 calculate 模块

对于Python来说,内存管理涉及所有包含Python对象和堆. Python内存管理器在内部确保对堆的管理和分配. Python内存管理器具有不同的组件,可处理各种动态存储管理方面,如共享,分段,预分配或缓存. 在最低级别,原始内存分配器确保堆中有足够的空间通过与操作系统的内存管理器交互来存储所有与Python相关的数据.在原始内存分配器之上,几个特定于对象的分配器在同一堆上运行,并实现适合于每种对象类型的特性的不同内存管理策略. 例如,整数对象在堆内的管理方式与字符串,元组或字典不同,因为整

from:http://kkpattern.github.io/2015/06/20/python-memory-optimization-zh.html 准备工作 为了方便解释Python的内存管理机制, 本文使用了gc模块来辅助展示内存中的Python对象以及Python垃圾回收器的工作情况. 本文中具体使用到的接口包括: gc.disable() : monster = MonsterWithWeakref(attribute_count) else: monster = Monster(

缘起 这段时间忙着给朋友搞事,忙了好长一段时间,木有写博客很长时间了.之间做了两个东西,一个是邮件自动发送脚本,一个是数据处理软件.其中,在做数据处理软件的时候使用到了非Python系统库,是两个第三方的库,pandas和numpy,其实pandas就包含了numpy,一开始不懂,后来发现源码安装完numpy后安装pandas老是安装不上去,就去查了下,后来将numpy卸载了,再用Python的一个包管理器做第三方包的管理,下载了这一系列的第三方包.不巧,现在刚好有时间,正好在这边也给大家介绍下

Kenneth Reitz的最新工具Pipenv可以用于简化Python项目中依赖项的管理. 它汇集了Pip,Pipfile和Virtualenv的功能,是一个强大的命令行工具. 入门 首先使用pip安装Pipenv及其依赖项, pip install pipenv 然后将目录更改为包含你的Python项目的文件夹,并启动Pipenv, cd my_project pipenv install 这将在项目目录中创建两个新文件Pipfile和Pipfile.lock,如果项目不存在,则为项目创建一

概述 下面将演示如何使用Python SDK管理中国区Azure Load balancer.关于Azure负载均衡器的详细功能介绍,请参考官方文档. Code Sample import os from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient from azure.mgmt.storage import

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1.简介 pip 是一个Python包管理工具,主要是用于安装 PyPI 上的软件包,可以替代 easy_install 工具. 2.pip安装 如果你安装的Python 2 >=2.7.9 或者Python 3 >=3.4 那么Python自带了pip,所以不用安装,配置下它的环境就可以了 路径:Python安装路径\Scripts 3.pip的一些使用 1)pip的自我更新 $ pip install -U pip 2)安装 PyPI软件包 $ pip install SomePackag