數字虛擬相關器python

❶ 最受歡迎的 15 大 python 庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

❷ Python和java，有什麼不同

Python入門更快，但是java的運用更加廣泛，所以二者各有各的優缺點，要學哪個還是要根據自己的實際需求情況來進行判斷和選擇。

首先來了解一下java與python各自的特點：

Java：高度面向對象的高級編程語言

設計初衷是「寫一次代碼，在哪裡都可以用」，可以完成任何規模的任務，所以它也是很多公司在做商業級項目的時候的普遍選擇。

Python：擁有簡潔語法的高級編程語言

設計初衷是「讓代碼讀起來更輕松」，並且讓程序員們比起用其他語言，可以寫更少的代碼，事半功倍。

最後是給初入行業的新人一些學習建議：

如果你只是編程愛好者，或者把編程語言作為一個工作中的應用工具，Python是個不錯的選擇。如果你想在程序員的道路上穩步發展，建議先學習Java，再學python，C++，JavaScript，PHP等其他語言，會事半功倍。

一名優秀的程序員，絕不會只靠一門語言走到黑，通吃它們就完了！兼容並蓄，觸類旁通，這才是一個成熟IT從業者該有的心態！

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校。好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝學有所成！望採納！

❸ python是什麼樣的編程語言

python是什麼類型的編程語言？ Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態、強類型腳本語言（解釋型語言）。 腳本語言：一般也是解釋型語言。

優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進

用途廣泛

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬體的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界，與字元的位置毫無關系）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

高級動態編程：雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：

● 首先，MATLAB是一款商用軟體，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用介面。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網路通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

缺點

單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。

給初學者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。

運行速度慢：這里是指與C和C++相比。Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

和其他語言區別

對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決

這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。

Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

更高級的Virtual Machine

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。基於C的Python編譯出的位元組碼文件，通常是.pyc格式。除此之外，Python還可以以交互模式運行，比如主流操作系統Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接運行Python交互環境。直接下達操作指令即可實現交互操作。

❹ python的用途和優點

python的用途：

python也是一門程序語言。能寫各種各樣的程序。

優點：

1.支持OOP編程 從根本

上講Python仍是一種面向對象的語言，支持多態、繼承等高級概念，在Python里使用OOP十分容易 沒有C++、Java那樣復雜，但不必做Python下OOp高手，夠用即可。

2. 免費Python的使用是完全免費的，您可以從網路上免費下載、安裝使用， Python上的其他程序包，也可下載安裝使用。 Python的免費的同時又有很多的的社區對用戶的提問提出快速的技術支持，學習和使用Python技術不再是一個人在戰斗！

3. 可移植性 Python的實現是用ansi c編寫的，可以運行在目前所有主流平台上，手機、pad上均可運行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能強大 從特性的觀點上看，Python是一個混合體，他豐富的工具集使得他介於傳統的腳本語言和系統語言之間。

拓展資料：

設計定位

Python的設計哲學是"優雅"、"明確"、"簡單"。因此，Perl語言中"總是有多種方法來做同一件事"的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是"用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事"。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為"腳本語言"(script language)，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是"腳本語言"泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。

因此，很多人還把Python作為一種"膠水語言"(glue language)使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。

❺ python虛擬環境—virtual environment

操作系統：ubuntu16.04

舉個例子，tensorflow(tf)是一個十分流行的python機器學習庫，你現在手裡有兩個tf項目，其中項目A需要使用 python2.7 + f1.2 ，項目B需要使用 python2.7 + tf1.6 ．這兩個項目你得同時進行，怎麼辦？

愚蠢的辦法是需要運行項目A時，將python2.7中的tf1.6卸載掉，安裝tf1.2；需要運行項目B時，將python2.7中的tf1.2卸載掉，安裝tf1.6。如果是單個模塊還好，但是tf的不同版本又依賴於python中的其他已安裝模塊，而且tf1.2和tf1.6對依賴模塊有不同的版本要求，那麼轉換一次得卸載安裝好幾個模塊，是不是很爆炸？

課題組里幾個同門共用一台伺服器，每個人擁有一個系統賬戶，其中只有一個人擁有root許可權，裡面每個人都需要使用python跑程序，而且每個人對python版本以及python模塊的版本都有不同需求，很多人又沒有root許可權，如何解決？

使用python的虛擬環境可以輕松解決上面的問題！

python虛擬環境是一個隔離/獨立的python開發環境，和系統python環境可以完全隔離，互不相關，相當於多了一個python開發環境。而且你在python虛擬環境中的開發過程和使用系統python一模一樣，你可以在你創建的python虛擬環境中使用pip工具安裝任何你需要的模塊，該模塊和系統python環境完全不相關。虛擬環境的這個特點就能解決上面的問題了。

python有兩個模塊可以用於創建和管理python虛擬環境：

其中，venv模塊在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。

默認的系統python中是沒有安裝以上兩個工具的，需要使用以下命令安裝：

安裝好之後，就可以使用這兩個工具安裝python虛擬環境了。

我的系統python版本有python2.7和python3.5，虛擬環境的版本只能是系統中已有的python版本。使用virtualenv安裝虛擬環境的命令如下：

什麼參數都不指定的話，它會使用 /usr/bin/python 路徑下的python解釋器版本，即python2.7。因此會默認安裝python2.7虛擬環境， /home/yan/env 表示虛擬環境的安裝路徑。

如果你要安裝的是python3.5的虛擬環境，可以這樣：

一般情況下，上面兩條命令就夠了，這樣安裝得到的python虛擬環境和系統python環境是完全隔離的。

更多的命令選項可以在命令行中直接輸入 virtualenv 命令獲取。

venv只有python3可以使用，因此只能創建python3的虛擬環境，創建命令如下：

其中， python3 -m venv 是死命令，最後的安裝路徑自己指定。

注意： 以上兩種安裝方式在安裝虛擬環境的同時也自動安裝了pip工具。

安裝好虛擬環境之後，每次使用該虛擬環境前需要使用 source 命令 激活 它。假設前面我在 /home/yan/env3/ 目錄下安裝了python3.5的虛擬環境，現在我使用以下命令激活它：

激活之後，在命令行提示符前面會有 (env3) 的提示，表示當前你處的python虛擬環境，比如我電腦的情況：

現在你可以在激活環境中干任何事情，比如使用pip命令在你新的python虛擬環境中安裝模塊:

或者執行python腳本。

使用完該虛擬環境之後，你需要在命令行輸入 deactivate 命令來 退出 該虛擬環境：

之後就回到了正常的系統python環境中。

由於你創建該虛擬環境的目的是為了跑某個項目的程序，現在該項目做完了，不需要該虛擬環境了，你可以把該虛擬環境直接刪除，如何刪？

直接將創建虛擬環境時生成的文件夾刪掉，就這么簡單。比如我要把我剛才創建的env3虛擬環境刪除：

在刪除虛擬環境前記得一定得先退出該虛擬環境。

python虛擬環境的好處是：每個虛擬環境之間，以及虛擬環境和系統環境之間是完全隔離的，不同虛擬環境中，你可以安裝不同版本的模塊，就彷彿你可以同時擁有N多個不同的python開發環境。

唯一麻煩的一點是：每次進入某個虛擬環境之前，都要使用 source 命令激活。每次使用完，都要使用 deactivate 命令退出。

❻ python 部署可以用虛擬環境嗎

Python部署虛擬環境的利器——Virtualenv
virtualenv is a tool to create isolated Python environments.
virtualenv 是創建獨立Python開發環境的工具，用於解決同一台機器上不同的Python工程的依賴、版本以及間接許可權等問題。比如項目foo1依賴Django1.3，而項目foo2依賴Django1.7，而當前全局開發環境為Django1.8，版本的不同會導致項目所需包的版本不兼容等問題，使項目無法正常運行，使用virtualenv來創建相對獨立的虛擬環境，可以很好的解決此類問題。此外，值得一提的是，對於項目打包遷移，如部署Web應用項目等應用場景，virtualenv都很有用武之地。
virtualenv創建一個擁有自己安裝目錄的環境, 這個環境不與其他虛擬環境共享庫, 能夠方便的管理python版本和管理python庫。
下面介紹一下與使用Virtualenv相關的技巧。
1.安裝Virtualenv
$ pip install virtualenv
//或者由於許可權問題使用sudo臨時提升許可權
$ sudo pip install virtualenv

2.virtualenv創建虛擬環境
1 virtualenv ENV
2 #創建一個名為ENV的目錄，並安裝了ENV/bin/python
3 #創建了lib,include,bin目錄，安裝了pip

lib目錄 : 所有安裝的python庫都會放在這個目錄中的lib/pythonX.X/site-packages/中 ;
bin目錄 : bin/python是當前虛擬環境使用的python解析器 ;
如果在命令行中運行virtualenv --system-site-packages ENV, 會繼承/usr/lib/python3.6/site-packages下的所有庫, 最新版本virtualenv把把訪問全局site-packages作為默認行為
default behavior.
3.激活virtualenv
1 #ENV目錄下使用如下命令
2 source ./bin/activate #激活當前virtualenv
3 #當用戶名前面出現小括弧括起來的虛擬環境名時，表明虛擬環境被成功激活

使用「pip list」指令可查看當前庫
4.關閉virtualenv
deactivate

5.指定python版本
可使用-p PYTHON_EXE選項在創建虛擬環境的時候指定Python版本
1 #創建python2.7虛擬環境
2 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7
3
4 #創建python3.4虛擬環境
5 virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 ENV3.4

這樣可以解決不同項目python版本沖突以及和python庫版本不兼容等問題。
6.生成可打包環境
某些特殊需求下，可能沒有網路，我們希望直接打包一個ENV，解壓後直接使用，這時候可以使用virtualenv --relocatable指令將ENV修改為可更改位置的ENV
#對當前已經創建的虛擬環境更改為可遷移
virtualenv --relocatable ./

7.獲得幫助
virtualenv -h

❼ python3.6與3.9有什麼區別

python3.9相對於3.6更新了一些新的功能，比如字典更新和合並，基於PEG的高性能解析器，3.9提議用高性能和穩定的基於PEG的解析器替換當前基於LL(1)的Python解析器。

相關內容

Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

❽ 學python必須裝虛擬機嗎

雖然，在windows上也是可以運行Python程序的（安裝python解釋器後），但是絕大多數的python程序都是跑在Linux機器上的，所以我們需要配置一台pnux虛擬機。以前，有人想在本地（也就是物理機）上裝雙系統，但是pnux的圖形化界面是和內核區分開來的，沒有圖形桌面，pnux的所有功能照樣能使用。（推薦學習：Python視頻教程）
主要區別
pnux的圖形桌面沒有windows人性化，功能沒Windows的好。
pnux的圖形化界面是和內核區分開來的，windows的圖形桌面是和內核緊密結合在一起的。
現在流行的大多數軟體都跑在windows上，就算有pnux版本的，也是容易出問題的。
所以現在好的方法是：使用pnux虛擬機，這樣可以隨時和windows系統進行切換，在網上查資料，qq聊天，做筆記這些都在windows上操作，在pnux上跑python程序。
如果是早些年，可能不容易實現，但是現在可以虛擬化技術來實現，現在主流的虛擬化產品有三種，這里我就介紹下VMware。
vmware這款軟體跑在本地的操作系統上（我的是win10），然後我們可以在這款軟體上安裝各種各樣的虛擬機。
虛擬化軟體就像一層薄薄的操作系統，可以直接運行在硬體上，將來可能會取代我們今天使用的操作系統。說遠了，具體的安裝過程我就不說了，在網上可以找到很多教程。
VMware：做為業內虛擬化領先的廠商VMware公司，一直以其易用性和管理性得到了大家的認同。只是受其架構的影響限制，VMware還主要是在X86平台伺服器上有較大優勢，而非真正的IT信息虛擬化。
加上，其本身只是軟體方案解決商，而非像IBM與微軟這樣擁用各自己陣地用戶基礎的廠商。所以當前，對於VMware公司來說將面臨著多方面的挑戰，這其中包括微軟、XenSource(被Citrix購得)以及Parallels、IBM公司。
所以，未來對於VMware公司來說這條道虛擬化之道能否繼續順風順水下去還真不好說。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於學python必須裝虛擬機嗎的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

❾ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。