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python私有庫

發布時間:2025-01-31 12:46:05

❶ 聯通大數據實操:CDH部署多版本python環境及搭建本地Python第三方庫

在聯通大數據的實操場景中,Python作為一種強大的工具,因其易用性和在AI領域的廣泛應用而備受矚目。作為中國聯通大數據技術部平台組的關鍵技術負責人,余澈負責確保平台能夠滿足上百租戶的個性化Python需求,包括不同版本和第三方庫的兼容性。

Python在大數據平台中的重要性


Python在大數據分析和機器學習任務中扮演著基石角色,聯通大數據平台為了滿足租戶的多樣化需求,不僅需要支持Python3的部署,還要兼容其他版本,並且能夠高效地集成第三方庫,如NumPy、Pandas和TensorFlow等。

部署多版本Python環境的策略


在CDH集群中,我們採用Anaconda這個流行的數據科學工具來部署多版本的Python環境。這一過程涉及精心的規劃和步驟,包括:


  1. 下載Anaconda Parcel: 從官方或可信的鏡像站獲取Anaconda的二次打包版本,確保包的安全性和穩定性。

  2. 創建Python3環境: 使用Conda創建獨立的Python3環境,避免環境間的干擾。

  3. 安裝私有庫: 通過清華鏡像站或wget下載私有庫,確保數據安全性,同時優化下載速度。

  4. 配置Nginx映射: 在Linux環境下,配置Nginx將本地文件映射到網路可訪問的路徑,方便外部請求。



關鍵操作步驟詳解


在Windows上,需要額外安裝wget工具,以便下載第三方Python包。而在Linux系統中,除了上述操作外,還需要細致地配置Nginx以支持文件映射。以下是具體的實施步驟:

  1. 安裝wget: 確保系統上已安裝wget,便於下載Python包。

  2. 下載第三方Python包: 使用wget命令下載所需的軟體包。

  3. 配置Nginx: 調整Nginx的server block,指向存放Python包的目錄,並啟用自動目錄索引。



在遷移過程中,Windows用戶還需特別關注私有pip源的搭建,以確保本地庫的便捷訪問。通過bandersnatch工具,可以創建並管理自定義的pip源,使Windows和Linux環境下的Python包管理保持一致。

總的來說,聯通大數據平台通過精細的部署策略和優化的配置,確保了Python環境的穩定運行,滿足了租戶對多版本Python和第三方庫的個性化需求,從而推動了大數據分析和應用的發展。

❷ Python標准庫和第三方庫有什麼區別

它們的主要區別是:

1、Python的標准庫是隨著pyhon安裝的時候默認自帶的庫;

2、python的第三方庫,需要下載後安裝到python的安裝目錄下。不同的第三方庫安裝及使用方法不同。

3、它們調用方式是一樣的,都需要用import語句調用。簡單的說,一個是默認自帶不需要下載安裝的庫,一個是需要下載安裝的庫。它們的調用方式是一樣的。

Python 程序由模塊組成。一個模塊對應python 源文件,一般後綴名是:.py。
模塊由語句組成。運行Python 程序時,按照模塊中語句的順序依次執行。
語句是Python 程序的構造單元,用於創建對象、變數賦值、調用函數、控制語句等。
2 標准庫模塊(standard library)
與函數類似,模塊也分為標准庫模塊和用戶自定義模塊。
Python 標准庫提供了操作系統功能、網路通信、文本處理、文件處理、數學運算等基本的功能。比如:random(隨機數)、math(數學運算)、time(時間處理)、file(文件處理)、os(和操作系統交互)、sys(和解釋器交互)等。
另外,Python 還提供了海量的第三方模塊,使用方式和標准庫類似。功能覆蓋了我們能想像到的所有領域,比如:科學計算、WEB 開發、大數據、人工智慧、圖形系統等。

3 為什麼需要模塊化編程
模塊(mole)對應於Python 源代碼文件(.py 文件)。模塊中可以定義變數、函數、類、普通語句。這樣,我們可以將一個Python 程序分解成多個模塊,便於後期的重復應用。
模塊化編程(Molar Programming)將一個任務分解成多個模塊。每個模塊就像一個積木一樣,便於後期的反復使用、反復搭建。
模塊化編程有如下幾個重要優勢:

便於將一個任務分解成多個模塊,實現團隊協同開發,完成大規模程序
實現代碼復用。一個模塊實現後,可以被反復調用。
可維護性增強。

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