0.环境说明
win10 64bit,电脑也是64bit的处理器,电脑装有vs2010 64bit,但是为了保险起见,只试验了32位的安装,等有时间了,再试下64位的安装。如无特殊说明,一切操作都是在windows命令行下执行的。电脑也需要联网,因为pip在安装包的时候,需要在线下载相关包。
1.安装python
我用的是win32-python-2.7.12,请切记用版本高于.10以上版本,因为我记得到装pip的时候,好像必须要.8以上版本。
然后是将相关环境变量配置到path路径中,不懂请谷歌,结果如下图黄色说明。
2.安装pip
点击https://pypi.python.org/pypi/pip 下载pip-6.1.1.tar.gz (md5, pgp)
解压后进行文件夹,执行:python setup.py install
3.安装lxml
lxml是一种使用 Python 编写的库,可以迅速、灵活地处理 XML。选择对应的Python版本安装。;
安装命令:pip install lxml
验证是否安装成功见下图:
4.安装zope.interface
pip install zope.interface
5.安装Twisted
Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,安装命令:
pip install twisted
我转的时候,遇到了问题:
error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat). Get it from http://aka.ms/vcpython27
解决办法如下:
Execute the following command based on the version of Visual Studio installed:
Visual Studio 2010 (VS10):SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%
Visual Studio 2012 (VS11):SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%
Visual Studio 2013 (VS12):SET VS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%
Visual Studio 2015 (VS14):SET VS90COMNTOOLS=%VS140COMNTOOLS%
然后再重新执行:
pip install twisted
即可。
6.安装pyOpenSSL
pip install pyopenssl
7.安装win32py
提供win32api,点击 http://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/下载
pywin32-220.win32-py2.1.exe,点击安装即可。
8.安装scrapy
pip install scrapy
9.测试scrapy是否可用:
安装完成,开始使用吧!
哈哈……

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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