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2024-08-23

要将Python文件(.py)封装成库文件(.pyd)，通常需要使用Cython来编译Python代码。以下是简要步骤和示例：

安装Cython和pyd：




pip install cython

创建一个Cython设置文件setup.py，在与你的.py文件相同的目录中：




from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
 
setup(
    ext_modules = cythonize("your_module.py")
)

将your_module.py替换为你要封装的Python文件名。

在命令行中运行setup.py来生成.pyd文件：




python setup.py build_ext --inplace

这将在同一目录下生成一个.pyd文件，文件名与你的模块名相同，但是会有一个后缀。

例如，如果你有一个名为example.py的Python模块，你的目录结构将是这样的：




/your_module_directory
    example.py
    setup.py

运行上述build_ext命令后，你将获得一个名为example.cp3x-win_amd64.pyd的文件（具体名称取决于Python版本和操作系统）。

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一文弄懂 Python os.walk()，轻松搞定文件处理和目录遍历

System

2024-08-23

所有,python

os.walk() 是 Python 的 os 模块提供的一个函数，用于遍历文件夹及其子文件夹，生成一个三元组（dirpath, dirnames, filenames）。其中，dirpath 是一个字符串，表示当前访问的路径，dirnames 是一个列表，包含 path 下所有子目录的名称，filenames 同样是一个列表，包含 path 下所有非目录文件的名称。

解决方案：

基本使用：




import os
 
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk('.'):
    for file in filenames:
        print(os.path.join(dirpath, file))

这段代码会打印当前文件夹及子文件夹中的所有文件路径。

使用 os.walk() 进行文件搜索：




import os
 
def search_file(directory, extension):
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(directory):
        for file in filenames:
            if file.endswith(extension):
                print(os.path.join(dirpath, file))
 
search_file('.', '.py')

这段代码会搜索当前文件夹及子文件夹中所有扩展名为 .py 的文件，并打印它们的路径。

使用 os.walk() 进行文件夹大小统计：




import os
 
def folder_size(directory):
    size = 0
    for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(directory):
        for file in filenames:
            size += os.path.getsize(os.path.join(dirpath, file))
    return size
 
print(folder_size('.'))

这段代码会统计当前文件夹及子文件夹中所有文件的大小总和，并返回总和的大小。

以上就是 os.walk() 的基本使用，能够满足大部分对文件和文件夹遍历的需求。

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【Python】从基础到进阶：深入了解Python中的控制流

System

2024-08-23

所有,python

在Python中，控制流包括条件语句（如if、for、while）和异常处理（try/except）。以下是一些示例代码：

条件语句：




# if语句
x = 10
if x > 5:
    print("x is greater than 5")
 
# if-else语句
if x > 15:
    print("x is greater than 15")
else:
    print("x is not greater than 15")
 
# if-elif-else语句
if x > 15:
    print("x is greater than 15")
elif x < 5:
    print("x is less than 5")
else:
    print("x is between 5 and 15")

循环语句：




# for循环
for i in range(5):
    print(i)
 
# while循环
i = 0
while i < 5:
    print(i)
    i += 1

异常处理：




# try-except块
try:
    print(1 / 0)
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero")

这些代码片段展示了基本的控制流结构和异常处理在Python中的应用。

System

2024-08-23

所有,python

报错解释：

SyntaxError: invalid syntax 是 Python 解释器抛出的一个错误，表明代码中有语法错误。这种错误通常是由于编写的代码不遵循 Python 的语法规则导致的。

解决方法：

检查报错行及其附近的代码，确认是否有拼写错误、缺少冒号、括号不匹配或其他不符合语法规则的地方。
确保所有的括号都有对应的开始符号（例如：圆括号 (), 花括号 {}, 方括号 []）。
检查是否有未关闭的字符串或注释。
如果使用了中文标点或特殊符号，确保它们是英文的。
如果代码中有内联注释，确保它们没有语法错误，并且注意Python 不支持内联注释的嵌套。
如果代码中有生成器或其他复杂表达式，检查内部的括号和语法是否正确。

如果以上步骤无法解决问题，可以将有问题的代码块贴到社区或者论坛上寻求帮助。

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Python从0到100：xpath和lxml类库

System

2024-08-23

所有,python

在Python中，lxml 是一个非常强大的库，它提供了对XML和HTML的处理功能。lxml 使用了和正则表达式相似的xpath语法来查询XML/HTML文档。

XPath是一门在XML文档中查找信息的语言，它可以用来在XML文档中对元素和属性进行遍历。

以下是一些使用XPath和lxml库的例子：

安装lxml库




pip install lxml

使用lxml解析HTML




from lxml import etree
 
html = """
<html>
  <head>
    <title>Example page</title>
  </head>
  <body>
    <p>This is a <b>paragraph</b>.</p>
  </body>
</html>
"""
 
# 解析HTML
tree = etree.HTML(html)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//title/text()')
print(result)  # ['Example page']

使用lxml解析XML




from lxml import etree
 
xml = """
<root>
  <element attribute="value">text</element>
</root>
"""
 
# 解析XML
tree = etree.XML(xml)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//element/@attribute')
print(result)  # ['value']

使用lxml解析XML文件




from lxml import etree
 
# 解析XML文件
tree = etree.parse('example.xml')
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//element/text()')
print(result)  # 返回所有element元素的文本内容

使用lxml进行命名空间处理




from lxml import etree
 
xml = """
<root xmlns:a="http://example.com/a">
  <a:element>text</a:element>
</root>
"""
 
# 解析XML并定义命名空间
parser = etree.XMLParser(ns_clean=True)
tree = etree.parse(xml, parser)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//a:element/text()', namespaces={'a': 'http://example.com/a'})
print(result)  # ['text']

使用lxml进行XML校验




from lxml import etree
 
schema_text = """
<xsd:schema xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">
  <xsd:element name="root">
    <xsd:complexType>
      <xsd:sequence>
        <xsd:element name="element" type="xsd:string"/>
      </xsd:sequence>
    </xsd:complexType>
  </xsd:element>
</xsd:schema>
"""
 
schema = etree.XMLSchema(etree.XML(schema_text))
 
xml_text = """
<root>
  <element>text</element>
</root>
"""
 
doc = etree.XML(xml_text)
schema.assertValid(doc)
print("XML is valid!")

以上例子展示了如何使用lxml库进行XML和HTML的解析，以及如何使用XPath进行查询。lxml是一个非常强大的库，可以用于各种与XML/HTML相关的任务，包括解析、校验、转换等。

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c++Qt Creator调用 python 完整版 + 解决bug过程

System

2024-08-23

所有,python

在C++ Qt Creator中调用Python脚本并处理其输出的完整示例代码如下：




#include <QCoreApplication>
#include <QProcess>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[]) {
    QCoreApplication a(argc, argv);
 
    // 创建QProcess对象
    QProcess process;
 
    // 设置要运行的Python脚本路径
    QString scriptPath = "/path/to/your/python/script.py";
 
    // 启动Python进程
    process.start("python", QStringList() << scriptPath);
 
    // 等待进程结束
    if (!process.waitForFinished()) {
        qDebug() << "Python script didn't finish within the timeout";
    } else {
        // 获取标准输出和标准错误输出
        QByteArray stdoutData = process.readAllStandardOutput();
        QByteArray stderrData = process.readAllStandardError();
 
        // 打印输出结果
        qDebug() << "Python script stdout:" << stdoutData;
        if (!stderrData.isEmpty()) {
            qDebug() << "Python script stderr:" << stderrData;
        }
    }
 
    return a.exec();
}

在这个示例中，我们创建了一个QProcess对象，使用它来启动Python解释器并运行指定的脚本。然后我们等待进程结束，并打印出Python脚本的标准输出和标准错误输出。

请注意，你需要替换/path/to/your/python/script.py为你自己的Python脚本路径。

如果你遇到了特定的错误或问题，请提供详细信息，这样我可以提供更针对性的帮助。

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Python酷库之旅-第三方库Pandas(041)

System

2024-08-23

所有,python




import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用Pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，对于学习Pandas库的用户来说，这是一个很好的入门示例。

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Anaconda安装-超详细版(2023)

System

2024-08-23

所有,python

Anaconda安装步骤（以Windows系统为例）：

下载Anaconda安装程序：
访问Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/distribution）下载对应你操作系统的Anaconda版本。
运行安装程序：
双击下载的Anaconda安装程序，运行安装向导。
阅读许可协议：
在安装向导中，阅读并接受许可协议。
选择安装位置：
指定Anaconda的安装目录。
安装选项：
可以选择“Just Me”或“All Users”。
环境安装位置：
选择Anaconda环境和包的默认安装位置。
初始化Anaconda3：
可以选择在命令行中使用Anaconda3，也可以选择将Anaconda添加到系统的PATH环境变量中。
安装：
点击“Install”开始安装过程。
安装完成：
安装完成后，可以选择“Proceed to installation”继续，或者直接关闭安装程序。
配置Anaconda环境：
根据需要配置Anaconda环境，例如更新conda、更新所有包等。

命令行示例：




# 更新conda
conda update conda
 
# 更新所有包
conda update --all

验证安装：
打开命令行（Windows中为CMD或PowerShell），输入以下命令检查Anaconda版本，确认安装成功。




conda --version

如果你能看到conda的版本号输出，说明Anaconda已经成功安装在你的计算机上。

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python、tensorflow、keras的版本对应关系

System

2024-08-23

所有,python

TensorFlow和Keras是两个不同的库，但它们之间有版本兼容性要求。TensorFlow通常维护向后兼容性，但Keras的版本往往与特定的TensorFlow版本紧密绑定。

通常，你应该选择TensorFlow的版本，然后选择与之兼容的Keras版本。以下是一些常见的对应关系：

TensorFlow 2.x 系列通常与 Keras 2.x 系列兼容。
TensorFlow 1.x 系列通常与 Keras 1.x 系列兼容，但在 TensorFlow 1.x 支持期内不建议使用。

如果你需要确定特定的对应关系，可以查看官方文档或GitHub发布说明。

例如，如果你想要安装TensorFlow 2.4以及与其兼容的Keras版本，你可以使用pip来安装：




pip install tensorflow==2.4

或者，如果你想要安装Keras 2.4（通常与TensorFlow 2.x系列兼容）：




pip install keras==2.4

请注意，在实际安装时，你应该检查PyPI或相关项目的官方发布说明，以获取最新和准确的版本对应信息。

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Python酷库之旅-第三方库Pandas(003)

System

2024-08-23

所有,python




import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
print(df_from_csv)
 
# 将DataFrame导出到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
 
# 从Excel文件读取数据到DataFrame
df_from_excel = pd.read_excel('output.xlsx')
print(df_from_excel)
 
# 注意：在运行以上代码前，请确保你的环境中已安装pandas库。
# 安装命令：pip install pandas

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个DataFrame，并对其进行基本操作，如打印、导出到CSV和Excel文件，以及从CSV和Excel文件读取数据。在运行这些操作前，确保已经安装了pandas库。

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