由于我们是C++作驱动的Python开发,驱动需要加上Python静态库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2.7.a.此处我想在python源码上加上自己加的log,因此要重新编译Python生成共享库(动态库.静态库),再生成驱动. 一般快速编译安装Python源码步骤: ./configure make make install 如果要生成共享库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2

2.准备Python编译环境 2.1下载Python2.7.6.tgz.ipython1.2.1.tgz.sqlite-autoconf-3071401.tar.gz 2.2安装Python2.7.6.ipython1.2.1.tgz.sqlite-autoconf-3071401.tar.gz 2.3安装前准备 yum -y install readline-devel gcc 2.4编译安装Python2.7.6 tar -zxvf Python2.7.6.tgz cd Python2.7.

原文网址:http://blog.csdn.net/wangpengwei2/article/details/17580589 一.安装eclipse 1.从http://www.eclipse.org/downloads/index-developer.php?osType=linux&release=undefined下载linux版本的eclipse 2.使用sudo tar xvfz eclipse-jee-galileo-SR2-linux-gtk.tar.gz  -C /opt,解压

1.先在CodeBlock中新建C或C++工程. CodeBlock新建工程步骤:File——New——Project——Console applications——C或C++都可——Project所在路径(不可使用中文路径!) 2.工程目录下 main.c 改成 *.py 文件,本文改成test.py. 3.单击菜单栏Tools——Configure tools——Add按钮,出现Edit Tool页面,在此配置Python编译选项. 4.单击Settings——Editor——Keyboar

大家都知道python是脚本语言,源码可以直接执行,有时需要提高执行效率或者保密(因为有时候不想让使用人看到源码文件),那就涉及到python编译了,那么该如何做呢? 有两种方法可以做到. 1.一种是直接使用命令编译成pyc或者pyo文件. 新建test.py文件,代码如下: #!/usr/bin/python print "hello world!" 编译成pyc文件使用命令: python -m py_compile test.py -m py_compile是加载py_compi

背景 近期项目到了部署的阶段.由于项目后台和算法都是用Python "撸的",但是又不希望将源代码直接 "release" 到 “客户”哪里.于是开始思考... 首先,按照惯性思维,能否将编译后的东东放出去呢?(类似java或.net 的部署方式) 再次,是不是能否将“关键部分”的代码保护起来呢? 解决方案 按照第一种思路,我们能将Python编译好的东西release出去呢?经过一些简单的理论查找和时间.发现了可行的解决办法.于是乎,就在今天的博客随笔中将其记录下

利用python 编译工程,生产pyc文件 pyc文件好处:是一种二进制机器码,并且隐藏了源文件代码,但是有和py文件一样的功能(可以理解为效果一样) 所以可以将代码隐藏,便于商业价值,保护代码隐私还能和py文件一样可运行 import compileall compileall.compile_dir(r'/path') 所以在一些情况下,需将源文件工程批量生成pyc文件来隐藏代码. 上面代码即为 批量生成pyc的脚本更改path路径为根目录即可(根目录为最顶层目录需包括所有用到的文件) 运行

* {-webkit-tap-highlight-color: rgba(0,0,0,0);}html {-webkit-text-size-adjust: none;}body {font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;margin: 0;color: #333;word-wrap: break-word;}h1, h2, h3, h4, h5, h6 {line-height: 1.1;}img {max-width: 100% !importan

time:2015/11/11 双十一 一.初衷 看到一篇帖子[1],里面有python代码,就想实现一下,代码如下: import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('Joseph_Fourier_250.jpg', 0) f = np.fft.fft2(img) # 快速傅里叶变换算法得到频率分布 fshift = np.fft.fftshift(f) # 默认结

(1)ccs 简介 (2)ccs 输出格式coff elf (3)ccs 编译lib 算法库 (4)ccs 存在的问题 --------------------------------------------------华丽的分界线 --------------------------------author:pkf ---------------------------------------time:5-13 -----------------------------------------

mac 上python编译报错No module named MySQLdb You installed python You did brew install mysql You did export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin And finally, you did pip install MySQL-Python 出现 Collecting mysql-python Downloading MySQL-python-1.2.5.zip (108kB)

一.前言 前期我们已经对python的运行原理以及运行过程中产生的文件结构有了了解.本节,我们将结合具体的例子来实践python运行,编译,反编译的过程,并对前些章节中可能遗漏的具体细节进行补充. 二.Python编译 python在正常运行时,有时编译生成pyc文件,有时候没有pyc文件的生成.那么我们能不能手动将python程序编译成pyc文件呢?答案是可以的,不但可以编译,还可以直接运行pyc文件以实现程序运行的效率. 2.1.pyc文件的生成 命令行模式: python -m py_co

Anaconda的下载和安装 官方的下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/ 安装程序为一个可执行程序文件,下载完成后双击执行程序即可完成安装.安装过程一路点击"Next"(下一步)."I Agree"(同意协议)."Install"(安装)即可,一般不需要修改其中的各安装选项!安装完成后,可以在Window开始菜单看到刚安装完成的Aanconda程序列表选项.如下图. 1. Spyder一个简单的集

工具:CodeBlocks 13.12 步骤 1 打开CodeBlocks新建工程:Shared library   --   c    --  sample    [默认GUN GCC Complier就行] 右键sample目录,Build options添加以下三项内容: Linker settings  -- add  --  C:\Python34\libs\python34.lib     [库文件] Search directories  --  Linker  --  C:\Py

欢迎转载,转载请注明原文地址:http://blog.csdn.net/majianfei1023/article/details/46781581 linux编译boost的链接:http://blog.csdn.net/majianfei1023/article/details/46761029 昨天编译安装好boost,今天准备使用boost.python写个python调用c++代码的样例,结果踩了非常多坑. 首先贴上代码: 1.student.cpp,一个普通的c++类 #includ

1.需求 为了保证线上代码安全和效率,使用python编写代码,pyc可直接反编译,于是把重要代码编译so文件 2.工作 2.1 安装相关库: pip install cython yum install -y gcc python-devel 2.2 创建setup.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(

1.安装python3 1.1下载python源码包 网址:https://www.python.org/downloads/release/python-362/ 下载地址:https://www.python.org/ftp/python/3.6.2/Python-3.6.2.tgz 1.1.1安装python前的库环境,非常重要 yum install gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-de

摘要: Ffrpc可以很方便的构建c++ server, 在网游服务器程序开发中,进程间通讯非常的重要,比如gateserver和gameserver或dbserver之间的通信.而ffrpc可以使得进程间通信非常简单,是由于ffrpc的broker模式封装了位置无关性,使得如gate调用gameserver的接口只需要知道对方的服务名,从而使得程序中各个节点的关系与系统的拓扑关系是完美吻合的.这也使得系统的架构更加清晰,系统的实现更健壮和易维护. 之前ffrpc只提供了c++ server/c

在Python2.3之前Python自带反编译的工具,高版本的貌似这个反编译的已经不能用了. 据说是在Python2.7上最好用的反编译工具uncompyle 代码地址 http://github.com/gstarnberger/uncompyle 编译Python 把Python文件编译为pyc python -m py_compile file.py 反编译Python 把pyc反编译成py python uncompyler.py -o . file.pyc 查看帮助 python un

1.python的架构: 2.python源码的组织结构: 3.windows环境下编译python:

无论windos还是Linux只要安装了python,配置好了环境变量,则在命令行输入python这个命令的时候就会进入交互模式.在这个模式下可以进行一些简单的python代码编写.退出可以使用exit()方法. Python程序是可以执行的,例如下面代码,保存在hello.py中,如果想要执行这个文件则可以执行命令python hello.py,那么将会输出Hello World. print 'Hello World' 另外,如果想让这个脚本成为可执行文件,则需要在这个文件头上添加 #!/u