最近开始学习了解Twisted,首先肯定要安装twisted模块。
但是在cmd下执行:pip install twisted
出现了下面的问题:"error:Microsoft Visual C++ 10.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat)
我电脑是pyhton3.4环境(python2.7也有),没有装VC++ 10.0,所以根据error提示,我得去装个VC++ 10.0??
但是我并不想~,于是上网查了很多,也看了别人很多方法。终于在看学习视频时听到一句话:"twisted模块较底层,复杂,未完全移植到Python3.×"。
好吧,反正我电脑有python2.7,那我就用2.7版本的呗。
于是在pycharm工具下从python3.4切换到python2.7,并且成功安装twisted模块!!
问题:import error no module `twisted`
于是开始学习有关twisted框架时用Python2.7环境,运行某个小程序(需要在cmd下执行命令)时提示import error no module `twisted`
但我已经在Python2.7下装了twisted模块! 而且运行其他程序导入twisted也没有爆错啊!!(有点怀疑人生了~)
所以我想会不会是与在cmd下操作有关?Python2.7是肯定导入twisted成功的,但我Python3.4之前导入是不成功的。所以会不会是我执行的cmd命令时是在Python3.4下运行的?
执行python命令,查看python版本。丫的,坑爹呀! 我已经在pycharm切换到python2.7版本。不应该显示3.4版本啊!!(又有点怀疑人生了~)
我在电脑上查看了下面两张图所示的目录文件:
C:\python34下有一个python.exe, 还有个python3.exe.(有两个.exe,很奇怪,记得安装python3.4时只有一个python3.exe,后来我好像重命名,多搞了一个python.exe)
所以执行python命令,查看python版本时,是调用了C:\python34目录下的python.exe,而不是C:\python27目录下的python.exe??
于是我删除了C:\python34目录下的python.exe
再次执行命令:python
我的天,我猜想的是对的!!
再次运行某个小程序(需要在cmd下执行命令)时,可以运行,没提示import error no module `twisted`
总结:安装需谨慎,请勿重命名
以上是图文详解python之twisted模块安装的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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