1.安装python windows版本好:python-2.5.1.msi
2.安装pycrypto windows版本号:pycrypto-2.0.1.win32-py2.5.exe
地址:http://tmrc.mit.edu/mirror/twisted/Dependencies/Win/pycrypto-2.0.1.win32-py2.5.exe
3. 安装MySQL DB Module for Python 2.5
地址:http://sourceforge.net/projects/mysql-python/files/mysql-python/1.2.2/MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5.exe/download
4.安装开源版的zip压缩软件
7-Zip:7z920.exe;可用于解压缩 以 lzma为后缀名的压缩文件。
地址:http://www.7-zip.org/
5.安装支持ssl,pyOpenSSL-0.8.winxp32-py2.5.msi
地址:http://sourceforge.net/projects/pyopenssl/
6.安装 easy_install
请参考这篇文章:linux下安装easy_install的方法
7、因为此软件需要编译,因此windows上需要安装gcc编译器。
http://www.mingw.org/wiki/Getting_Started
包括几个大步骤:
1)按照网站的说明:下载所需的软件包,exe的可以直接安装不需要7zip
2)将所有的软件包解压缩到一个文件夹下,例如: E:\MinGW。以lzma为后缀名的文件,用7zip解压缩。
3)将 E:\MinGW\bin 加入系统环境变量
至此,windows上的gcc安装完成
这时就可以在cmd命令下执行输入gcc执行命令了。
8.修改python的安装文件:
假设python的安装目录为 C:\Python25\Lib\distutils
在目录 C:\Python25\Lib\distutils 下新建一个distutils.cfg文件
内容:
[build]
compiler=mingw32
9.至此,可以正常编译安装paramiko模块。
cd python25/scripts
easy_install paramiko
10.搞定
import paramiko

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.

TOACCESSELlementsInapyThonList, Use Indexing, Négatif Indexing, Specing, Oriteration.1) IndexingStarTsat0.2) négatif Indexing Accesssheend.3) SlicingExtractSports.4) itérationussesforloopsoReNumerate.

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor


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