前段时间一直使用pycharm写pandas程序,对于大数据开发而言,开发一般是走一步想一步,pycharm不适合。网上推荐使用jupyter notebook,它是一个web版的编辑器,原来是IPython的一部分,后来拆分出来了。安装了一把,发现比较麻烦,网上的资料也比较老了,不适合。总结一下与大家分享。
我是ubuntu系统,我是通过pip安装的。
安装pyzmq
Pyzmq是zeromq的Python绑定。zeromq是一个消息内核,从网络通信的角度看,它处于会话层之上,应用层之下,有了它,你甚至不需要自己写一行的socket函数调用就能完成复杂的网络通信工作。
安装命令:
pip install pyzmq
安装tornado
Tornado是python编写的非阻塞式服务器,它使用epoll管理连接,每秒可以处理数以千计的连接,是一个理想的 Web 实时处理框架。
安装命令:
pip install tornado
安装Jinja2
Jinja2是Python下一个被广泛应用的模版引擎,他的设计思想来源于Django的模板引擎,并扩展了其语法和一系列强大的功能。其中最显著的一个是增加了沙箱执行功能和可选的自动转义功能,这对大多应用的安全性来说是非常重要的。
安装命令:
pip install jinja2
安装jsonschema
jasonschema 用来描述Json数据格式,Json模式有多种用途,其中之一就是实例认证。
安装命令:pip install jsonschema
安装jupyter
从前面安装的组件可以看出,jupyter实际就是个tornado框架的web应用,使用MQ进行消息管理。
安装命令:pip install jupyter
这个安装遇到了一些问题,安装jupyter成功了一半,只可以编辑文档,但是不能进行python程序运行。
后来导致我执行pip list也失败了,最后将pip 升级了一把,然后卸载jupyter,再重新安装,工作正常了。ubuntu安装还有权限问题,我最后是通过root权限安装的jupyter。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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