起个头,技术性文章应该言简意赅(因我看到外国回答问题都是可以一句代码解决的,绝不会写第二句),实现功能无误再贴出文章. 首先我不用 IronPython来写这个.py文件,因为我有Pycharm,而且ipy需要配置某些环境,且代码没有提示,不推荐. 直入主题: 1.安装IronPython并在其路径下找到找到这两个dll,并复制到代码对应路径下. 2.引用,添加引用,在刚才的路径找到即可. 3.py写个简单的函数,简单能运行,函数有个返回值就行. 4.项目中添加新文件夹,右键打开文件路径,将.p

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

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

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

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

Python底层socket库将Unix关于网络通信的系统调用对象化处理,是底层函数的高级封装,socket()函数返回一个套接字,它的方法实现了各种套接字系统调用.read与write与Python对文件的操作一致,缓冲区都是自动分配的. 套接字地址有多种表示方式,分为不同的系列. AF_UNIX地址系列:单个字符串 AF_INET地址系列:(host,port),其中host可以为主机名也可以为ip地址,port为整数.如("www.host.com",10)或("100

今天了解了一下用python获取chrome cookie信息,在研究的过程中,发现打开数据库失败,后来调查了一下发现是由于sqlite3库太老的缘故,起码需要3.8以上,然后看了一下python 2.7.11的sqlite3版本,竟然是3.6的,于是便开始着手研究如何升级python的sqlite3库,最终完美升级到了3.13版本,这里给大家一个参考. 查看python的sqlite3版本 import sqlite3 print sqlite3.sqlite_version 我们可以通过安装

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

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架

python爬虫---selenium库的用法 selenium是一个自动化测试工具,支持Firefox,Chrome等众多浏览器 在爬虫中的应用主要是用来解决JS渲染的问题. 1.使用前需要安装这个第三方库,CMD下: pip install selenium 2.为你的测试浏览器下载驱动,我用的是Chrome,对应的去百度一下Chrome webdrive下载,并解压到python安装目录scripts下. 开始使用 from selenium import webdrive browser

测试开发 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. –推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览. selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pyt

0x00 背景 从接触Python以来,一直都是采用virtualenv和virtualenvwrapper来管理不同项目的依赖环境,通过workon.mkvirtualenv等命令进行虚拟环境切换,很是愉快. 然而,最近想让项目能兼容更多的Python版本,例如至少同时兼容Python2.7和Python3.3+,就发现采用之前的方式行不通了. 最大的问题在于,在本地计算机同时安装Python2.7和Python3后,即使分别针对两个Python版本安装了virtualenv和virtuale

环境准备: 1.安装Tesseract模块 git文档地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 下载后就是一个exe安装包,直接右击安装即可,安装完成之后,配置一下环境变量,编辑 系统变量里面 path,添加下面的安装路径: 2.如果您想使用其他语言,请下载相应的培训数据,(我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以) ,然后将.traineddata文件复制到'tessdata'目录中.C:\Program Files (x86)\T

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.

dlib是主要用于机器学习的库,封装了机器学习算法,可以非常方便的实现比如人脸识别,车辆识别,物体检测以其他很多功能,dlib默认使用C++进行开发,另外图像识别有一部分支持python接口开发,上手非常快,因为对于系统的安装过程,都来自官方文档的拼凑,网上资料很少,对新手会有一些坑,所以这里主要说一下python依赖接口的安装,服务器环境centos7.3,python版本2.7,下面是所有的依赖以及安装顺序: 1. pip python模块,下载地址:https://pypi.python.

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

1.CentOS6.5 安装Python 的依赖包 yum groupinstall "Development tools"yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel 2.下载Python3.5的源码包并编译 wget https://www.p

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

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