09 Python C拓展在各平台的打包与发布 赵丰
Python C拓展在各平台的打包 与发布 赵丰 GitHub ID: zhaofeng-shu33 在 Windows 平台上:没有找到编译器; 在 Unix 平台上: 无法解决软件依赖。 假如 numpy 官方的源只包含一堆 .c 文件 现在你要 pip install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py 生成0 码力 | 6 页 | 414.79 KB | 1 年前33 在AWS部署与发布你面向全球的Python Serverless应用 谢洪恩
0 码力 | 53 页 | 24.15 MB | 1 年前303 小罗 python与devops
IT 自动化以及持续集成(CI)、持续部署(CD)为 基础,来优化程式开发、测试、系统运维等所有 环节 构建Devops之前面临的问题 Devops 过程包含,代码构建打包、测试、部署、发布、监控、回滚等等一个 项目的闭环、快速构建以上过程。 构建Devops常用软件技术栈 •代码管理(SCM):GitHub、GitLab、SubVersion •构建工具:Ant、maven Devops传统方式下构建示例 Devops发布流程需要考虑几个问题 1、发布什么应用,发布到哪里(CMDB) 2、发布人员是否有权限(RBAC) 3、发布过程是否有认证,授权发布(流程审计) 4、发布的时候需要做什么操作,批量时候如何处理,如何知道执行结果返回 5、消息通知机制 6、发布故障如何快速回滚 CMDB为基础架构由下至上 Ansible发布 为什么使用python 1、入门快速简单 1.100, 192.168.1.200", ) result = runner.run() pprint(result) ##单独封装api 定义好deploy的playbook,执行代码流程发布 Hosts:主机可以从业务线来获取执行 封装的api 返回接口执行远端主机信息 对于ansible 简单返回 {'contacted': { '192.168.1.100': { u'changed':0 码力 | 22 页 | 1.64 MB | 1 年前3Django、Vue 和Element UI 前后端原理论述
动开发服务器、运行测试、打包代码等。通过运行 npm run命令,可以快速 地执行这些脚本,方便开发和构建项目。 包管理:除了管理项目的依赖外,npm 也可以用来发布和管理自己开发的前端包。 开发者可以将自己的前端库或组件发布到 npm 仓库,供其他开发者使用和共享。 构建工具:npm 可以集成和管理前端构建工具,比如 webpack、gulp、rollup 等。这 些构建工具可以帮助开 51testing.com 发阶段的前期,对于还未提测的浏览器产品版本进行测试左移,相较于已经趋于功能成 熟的被测对象,开发阶段的软件最大的特点就是逻辑与功能变更频繁,那么基于快速灵 活的 CI 来说就是再适合不过了,我们可以按照自身产品测试业务的条件来设置合适的任 务触发条件,比如当某个分支的代码出现了改动,我们的测试任务就会自动执行,从而 在项目生命周期较早的阶段来进行测试介入与问题快速修复,从而有效降低整个项目的 0 码力 | 61 页 | 6.84 MB | 1 年前3PyWebIO v0.3.0 使用手册
PyWebIO 发布 0.3.0 WangWeimin 2021 年 02 月 18 日 使用手册 1 特点 3 2 Install 5 3 Hello, world 7 4 Documentation 11 4.1 User’s guide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii PyWebIO, 发布 0.3.0 PyWebIO 是一个用于在浏览器上获取输入和进行输出的工具库。能够将原有的通过终端交互的脚本快速服务 化,供其他人在网络上通过浏览器访问使用;PyWebIO 还可以方便地整合进现有的 Web 服务,让你不需要 编写 Html 和 JS 代码,就可以构建出具有良好可用性的 Web 程序。 使用手册 1 PyWebIO, 发布 0.3.0 2 使用手册 • 支持整合到现有的 Web 服务,目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 3 PyWebIO, 发布 0.3.0 4 Chapter 1. 特点 CHAPTER2 Install PyPi 安装: pip3 install -U pywebio 目前 PyWebIO 处于快速迭代时期,PyPi0 码力 | 70 页 | 1.41 MB | 1 年前3PyWebIO v1.0.3 使用手册
PyWebIO 发布 1.0.3 WangWeimin 2021 年 02 月 18 日 使用手册 1 特性 3 2 Install 5 3 Hello, world 7 4 Documentation 9 4.1 User’s guide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5 Indices and tables 83 6 Discussion and support 85 Python 模块索引 87 索引 89 i ii PyWebIO, 发布 1.0.3 PyWebIO 提供了一系列命令式的交互函数来在浏览器上获取用户输入和进行输出,将浏览器变成了一个“富 文本终端”,可以用于构建简单的 Web 应用或基于浏览器的 GUI 应用。使用 进行交互) 来编写应用,无需具备 HTML 和 JS 的相关知识;PyWebIO 还可以方 便地整合进现有的 Web 服务。非常适合快速构建对 UI 要求不高的应用。 使用手册 1 PyWebIO, 发布 1.0.3 2 使用手册 CHAPTER1 特性 • 使用同步而不是基于回调的方式获取输入,代码编写逻辑更自然 • 非声明式布局,布局方式简单高效 • 代码侵入性小,旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为0 码力 | 94 页 | 1.71 MB | 1 年前5Hello 算法 1.0.0b4 Python版
家共同学习和 进步。 0. 前言 hello‑algo.com 6 Figure 0‑6. 评论区示例 0.2.5. 算法学习路线 从总体上看,我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段: 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法,学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷,如剑指 Offer和LeetCode Hot 100,先积累至少 作为一本入门教程,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础,本书能帮助您系统回顾算法知识,书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分,涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手,在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要,可以少走许多弯路。 指数阶 < 阶乘阶 Figure 2‑3. 时间复杂度的常见类型 � 部分示例代码需要一些预备知识,包括数组、递归算法等。如果遇到不理解的部分,请不要担 心,可以在学习完后面章节后再回顾。现阶段,请先专注于理解时间复杂度的含义和推算方法。 常数阶 ?(1) 常数阶的操作数量与输入数据大小 ? 无关,即不随着 ? 的变化而变化。 对于以下算法,尽管操作数量 size 可能很大,但由于其与数据大小0 码力 | 329 页 | 27.34 MB | 1 年前3Hello 算法 1.1.0 Python版
享你的见解,帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看,我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一:算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法,学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二:刷算法题。建议从热门题目开刷,先积累至少 100 道题目,熟悉主流的算法问题。初次刷题 时,“知识遗忘”可能是一个挑战,但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础,本书能帮助你系统回顾算法知识,书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分,涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手,在初学阶段阅读一本入门书至关重要,可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时,应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲代码。 ‧0 码力 | 364 页 | 18.42 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0 Python版
享你的见解,帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看,我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一:算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法,学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二:刷算法题。建议从热门题目开刷,如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”,先积累至少 100 道题目,熟悉 3~5 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础,本书能帮助你系统回顾算法知识,书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分,涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手,在初学阶段阅读一本入门书至关重要,可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时,应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲代码。 ‧0 码力 | 362 页 | 17.54 MB | 1 年前3Hello 算法 1.0.0b5 Python版
到的问题,从而查漏补缺,激发更深入的思考。另一方面,期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题,分享您 的见解,帮助他人进步。 图 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看,我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法,学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷,如剑指 Offer和LeetCode Hot 100,先积累至少 断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图 0‑7 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础,本书能帮助您系统回顾算法知识,书内源代码也可 顾算法知识,书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分,涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手,在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要,可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解通常用于介绍重点和难点知识。阅读本书时,应给予这些内容更多关注。 ‧ 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲打代码。 ‧ 本书网页版的每个章节都0 码力 | 361 页 | 30.64 MB | 1 年前3
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