Python的Colorama模块,可以跨多终端,显示字体不同的颜色和背景,只需要导入colorama模块即可,不用再每次都像linux一样指定颜色: 官方参考:https://pypi.org/project/colorama/ 1. 安装colorama模块 win python -m pip install colorama linux pip install colorama 2. 常用格式常数 Fore是针对字体颜色,Back是针对字体背景颜色,Style是针对字体格式 Fore: B

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

[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

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

遇到的俩种错误1.ValueError: zlib is required unless explicitly disabled using --disable-zlib, aborting 问题原因未知,博主尝试了一下解决方案可以解决问题.博主PC  是 Pthon3.4.3-win32pip install --upgrade pip 在cmd中更新一下pip,然后发现出现了第二个问题,权限问题,给用户添加所有者权限后,再次执行 pip install Pillow  完美安装Pillow

使用python进行数据分析或者数据处理时,往往需要使用一些库,而使用库之前必须安装它.Anaconda内置了很多常用的第三方库,可以满足绝大部分需求,比如numpy.pandas.matplotlib等等,因此不需要用户再进行安装.但是一些不常用的.或者小众的库则需要我们手动安装. 1.如何判断一个库是否已经安装? 有两种方法: 1)在spyder或者Jupyter中import,如果提示导入错误,则代表该库未安装: 2)安装有Anaconda时,在Anaconda Navigator中搜索并

使用python进行数据分析或者数据处理时,往往需要使用一些库,而使用库之前必须安装它.Anaconda内置了很多常用的第三方库,可以满足绝大部分需求,比如numpy.pandas.matplotlib等等,因此不需要用户再进行安装.但是一些不常用的.或者小众的库则需要我们手动安装. 1.如何判断一个库是否已经安装? 有两种方法: 1)在spyder或者Jupyter中import,如果提示导入错误,则代表该库未安装: 2)安装有Anaconda时,在Anaconda Navigator中搜索并

Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   conda conf

安装第三方库 两种方法, 一.在DOS界面下运行 pip3 install requests 二.切换至request目录下 cd E:\ python3 setup.py install -------------------------------------------------------------------------------------------- 正则表达式 正则字符   释义 举例 + 前面元素至少出现一次 ab+:ab.abbbb 等 * 前面元素出现0次或多次 a

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:

pip默认是从Python官网下载第三方库,从国外下载当然不如从国内下载来得快 豆瓣:https://pypi.doubanio.com/simple 还有其它源,阿里云等等,一个就够用了 用pip安装库时,在后面加上 -i 表示换源,然后输入地址就可以了 pip install *** -i https://pypi.doubanio.com/simple

场景 想安装 Django 库 在 cmd 敲入命令 pip install Django 但是发现下载安装文件非常慢 原因:实质访问的下载网站是 https://pypi.Python.org/simple/ 这是一个国外网站,速度比较慢 解决办法 使用国内源 在 cmd 更改为敲入命令 # 豆瓣源pip install Django -i https://pypi.douban.com/simple # 或者 清华大学源 pip install Django -i https://pypi.

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

查看已安装库及版本号,命令行pip list 安装第三方库位置:

不知道是不是有人跟我一样,一直Python2与Python3混着用,然而在cmd中默认的Python版本只有一种,使用 pip install xxx(第三方库名)  只会安装到默认版本上. 而如果需要安装在指定版本上,则需要在cmd中输入 python2 -m pip install xxx 或 python3 -m pip install xxx

注意:安装opencv之前需要先安装numpy,matplotlib等 一.安装方法 方法一.在线安装 1.先安装opencv-python pip install opencv-python --user 我的python版本是3.6.8,可以看到opencv安装的默认版本是  opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.再安装opencv-contrib-python pip install opencv-contrib-python

人生苦短,我用python!为什么很多人喜欢用python,因为包多呀,各种调包.但是调包有的时候也调的闹心,因为安装包不是失败就是很慢,很影响自己的工作进度,这里给出一个pip快速安装工具包的办法,希望能帮助到一些新入门python的同学们. 当我们在cmd窗口中使用命令:pip install 包名.文件格式 时候常常会出现安装失败的现象,你会看到下载的进度条,但是最后显示当下载到百分之几十的时候窗口中就会出现一堆红字,有如下类似提示: 以上这些图片都显示是python第三方库下载出问题了,

在生成package的时候,需要在setup.py中引入setuptools包,可是却报告如下错误: ImportError: No module named setuptools 解决办法就是下载setuptools包并安装,可是实践发现这个包还不是一般的难装,有各种各样的问题,下面分享一下我是怎么安装成功的吧. 第一步:下载setuptools压缩包(本人安装的Python版本是3.3,所以下载的是3.4.zip):https://pypi.python.org/packages/sourc

在Python编程中,我们常常需要自己编写模块,当模块文件写好了,就需要创建安装文件,方便模块的发布. 此时,常用的方法,就是使用Python distutils(代表distribution utilities,分发实用程序)包,来创建基于python的安装文件,下面从Linux和Windows两个系统分别说明. 前提:在fullmodule文件夹下,已经存在模块脚本meal.py和安装脚本setup.py. Linux下: python setup bdist_rpm 使用此代码,就能生成b

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