python

重要网站

• 官网

python2已死,不要再学再用啦！！！

• pypi

官方第三方包网站,你绝对值得拥有!

• venv-解决不同项目依赖不同版本包,依赖冲突

# 源码编译安装
# 官网 python.org 下载压缩包，解压
# 然后，在./configure的时候，需要加上  --enable-optimizations参数，这样才能启用很多功能。

# 创建tutorial-env目录,复制一份python相关环境
python3 -m venv tutorial-env

# windows执行，激活虚拟环境
tutorial-env\Scripts\activate.bat

# Macos/unix执行，激活虚拟环境
source tutorial-env/bin/activate

安装pip

#看看pip是否安装,现在一般都安装的,特别是采用brew,安装包之类
python3 -m pip --version
#手动安装,一般不用
python3 -m ensurepip --default-pip

# 升级pip
python3 -m pip install --upgrade pip

# 在某些情况下，我们需要查看第三方包的依赖包和被依赖包
# 命令输出的 Requires 和 Required-by
pip show pkg_name 
# 能显示所有的依赖包及其子包,推荐用这个
pip deptree -p pkg_name
# 永久性切换国内清华源
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 换回默认源
pip3 config unset global.index-url
# 本次下载python中的Django包，这里使用的是豆瓣源
pip3 install django -i http://pypi.douban.com/simple 

requirements.txt可以通过pip命令自动生成和安装

• 生成requirements.txt文件

# 产生整个python环境的安装依赖,方便移值及复制
pip freeze > requirements.txt

• 安装requirements.txt依赖包：

pip install -r requirements.txt

安装常用库

# pylint执行pep8规范
pip3 install pylint

pylint xxx.py

# 更严格的检测flake8
pip3 install flake8

flake8 xx.py

# 强制统一代码风格
pip install black

black code_dir/xxx.py

# yapf是google开源的格式化代码工具
pip install yapf 

# 统一import格式
pip3 install isort

isort xx.py

# 静态检查
pip3 install mypy

mypy xxx.py

# 比内置unittest更好用单元测试
pip3 install pytest

# content of test_sample.py
def inc(x):
    return x + 1


def test_answer():
    assert inc(3) == 5

pytest

if __name__ == '__main__':
    # 我是主模块身份
  
# 列举任意对象的全部属性
dir(obj)

• fabric
• yagmail-发邮件
• fastui-纯python的ui
• awesome-python
• Selenium是一个用电脑模拟人操作浏览器网页
• nicegui-纯python生成html的gui
• js2py纯python执行js
• supervisor-进程管理
• numpy
• pandas
• PyGithub-封装github的api
• plotnine
• pillow
• xlwings操作excel
• flet-flutter的python包装
• pydantic-类型注解加强版
• anaconda-独立开源包管理器
• spacy-python的自然语言库
• nltk-python的自然语言库

Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等 Miniconda包括Conda、Python conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换

• Django

# settings.py
LANGUAGE_CODE = "zh-hans"
TIME_ZONE = "Asia/Shanghai"
USE_TZ = False

• Flask
• requests
• httpx-异步版requests
• Django-rest-framework
• scrapy-splash-配合scrapy无界面浏览器
• scrapy
• falcon
• odoo以前openERP
• uvicorn-快如闪电的web框架

docker odoo

• frida
• vibora
• web3.py
• pycorrector-中文纠错
• atomicwrites-原子写
• sqlalchemy2.0-sql数据库
• [deepcompare-深度比较]
• [jsonlines-jsonl文件]
• [boltons-常见第三方工具集合]
• fastapi-后起之秀http框架
• sanic-最快的web框架
• office-自动化系列
• Pyodide-浏览器中运行python,采用webasm

from atomicwrites import atomic_write

with atomic_write('foo.txt', overwrite=True) as f:
    f.write('Hello world.')
    # "foo.txt" doesn't exist yet.
# Now it does.

特别包

# import cv2
pip3 install opencv-python

pip3 install numpy

# import PIL
pip3 install pillow

pip3 install image

# No matching distribution found for onnxruntime
# 暂时不支持m1芯片
pip3 install onnxruntime

浏览器本地文档

#更多命令 pydoc3 -help
pydoc3 -p 7070

说明requirement.txt

• 通常我们会在项目的根目录下放置一个 requirement.txt 文件，用于记录所有依赖包和它的确切版本号。
• 每行一个依赖包,可以指定包的具体版本

web服务器与app协议之WSGI、ASGI

• WSGI-同步web应用

  • python-web-app，也就是web应用层，实现WSGI接口，用作web请求的handler
  • 用户向python-web-server发送web请求
  • python-web-server，又称作WSGI Server，解析请求数据，整理当前session的环境信息
  • python-web-server加载python-web-app，调用python-web-app实例的WSGI接口，处理请求
  • python-web-app处理完请求，返回结果给到python-web-server
  • python-web-server写回返回结果，给回用户

def application(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/plain')])
    return [b'Greetings universe']

• ASGI-异步web应用

  • 一方面是支持asyncio的机制
  • 另一方面也能够解决WSGI难以支持WebSocket之类长连接模式的问题
  • 执行流程和wsgi差不多

async def application(scope, receive, send):
    event = await receive()
    ...
    await send({"type": "websocket.send", ...})

# 直接下载whl文件,本地安装
pip3 install xxx.whl

• 另一个神经网络模型可视化-Netron

wheel(轮子),wheel是一个zip压缩文件，将.whl扩展名替换为.zip

• wheel是python新的发行标准，旨在替代传统的egg，pip >=1.4的版本均支持wheel， 使用wheel作为你python库的发行文件，有如下好处：

  • 纯Python和本机C扩展软件包的安装速度更快
  • 避免执行任意代码进行安装。
  • (避免setup.py）C扩展的安装不需要在Linux，Windows或macOS上进行编译
  • 允许更好地缓存以进行测试和持续集成
  • 在安装过程中创建.pyc文件，以确保它们与使用的Python解释器匹配跨平台和机器的安装更加一致

  # 制作wheel安装包-方式1
  python setup.py bdist_wheel
  # 制作wheel安装包-方式2
  pip wheel --wheel-dir=/root/whl ./
  

注解解释

• 在 Python 3.5 中，Python PEP 484 引入了类型注解（type hints）

• 在 Python 3.6 中，PEP 526 又进一步引入了变量注解（Variable Annotations）。

• 具体的变量注解语法可以归纳为两点：

  • 在声明变量时，变量的后面可以加一个冒号，后面再写上变量的类型，如 int、list 等等。
  • 在声明方法返回值的时候，可以在方法的后面加一个箭头，后面加上返回值的类型，如 int、list 等等。

• 在PEP 8 中，具体的格式是这样规定的：

  • 在声明变量类型时，变量后方紧跟一个冒号，冒号后面跟一个空格，再跟上变量的类型。
  • 在声明方法返回值的时候，箭头左边是方法定义，箭头右边是返回值的类型，箭头左右两边都要留有空格。

• 值得注意的是，这种类型和变量注解实际上只是一种类型提示，对运行实际上是没有影响的。

opencv,python绑定

# OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours ()函数来查找检测物体的轮廓。 
contours, hierarchy = cv2.findContours (image,mode,method)

# mask是与iamge一样大小的矩阵，其中的数值为0或者1，为1的地方，计算出image中所有元素的均值，为0 的地方，不计算
cv::Scalar mean = cv2.mean (image, mask)

应用cv2.warpPerspective()前需先使用cv2.getPerspectiveTransform()得到转换矩阵
cv2.warpPerspective() 叫做透视变换。

# 以彩色模式加载图片
img = cv2.imdecode(np_arr, cv2.IMREAD_COLOR)

paddleocr

self.input_tensor.copy_from_cpu(norm_img_batch)
self.predictor.run()
outputs = []
for output_tensor in self.output_tensors:
    output = output_tensor.copy_to_cpu()
    outputs.append(output)
if len(outputs) != 1:
    preds = outputs
else:
    preds = outputs[0]
  

• Tensor 是 Paddle Inference 的数据组织形式，用于对底层数据进行封装并提供接口对数据进行操作，包括设置 Shape、数据、LoD 信息等。 注意： 应使用 Predictor 的 get_input_handle 和 get_output_handle 接口获取输入输出 Tensor

ipynb文件格式-Jupyter Notebook产生的