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python27开发文档

发布时间:2022-12-20 19:45:33

python 程序有什么好的自动从注释生成文档的方法

用Sphinx
以win32系统为例,最简单的安装方式是在Dos下输入如下代码
pip install -U sphinx
安装好了之后,用最简单的半自动生成API文档的方式进行
例如:你的python安装在C:\python27, 想要给flask包自动制作文档,制作完成的文档放在C:\python_doc\flask的文件夹
代码如下:
sphinx-apidoc -F -o C:\python_doc\flask C:\python27\lib\site-packages\
(此处-o应紧跟输出文件夹,不然会产生一个-F的文件夹,多谢@Hyacz)
然后进入C:\python_doc\flask文件夹
cd C:\python_doc\flask
此文件夹下有一个make.bat文件,再执行一下
make html
然后就能在\_build\html文件夹中看到生成好的文档了,还支持查找的功能

Ⅱ python2.7.12 subprocess模块文档翻译

17.1 subprocess

这个模块允许你产生子线程,连接他们(主线成,和产生的子线程)之间的输入/输出/错误 管道(pipes,管道是一种把两个进程之间的标准输入和标准输出连接起来的机制,从而提供一种让多个进程间通信的方法)。这个模块想要替换一些比较旧的模块和方法:

17.1.1 使用subprocess

在使用subprocess时推荐调用以下几个方来完成你的需求。如果有更高级的情况,可以使用Popen接口。

根据args参数运行命令,等待命令执行结束,返回进程返回值

根据args参数运行命令,等待命令执行结束,如果进程返回值为0则返回(return),否则会raise一个CalledProcessError错误,CalledProcessError类的returncode属性会包含进程返回值。

subprocess.check_output( args , * , stdin=None , stderr=None , shell=False , universal_newlines=False )

正在更新....

Ⅲ 如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格)

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ (高级篇)— 使用 SWIG

练习本文中的例子,需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python(基础篇)
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现,在Windows平台上,这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python,看起来非常容易:

//my_python.c
#include <Python.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}

在Windows平台下,打开Visual Studio命令提示符,编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后,直接运行,结果为输出
Hello Python!

Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单,但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外,并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子,比如说,有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数:

def great_function(a):
return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的:

int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}

首先,复用Python模块得做‘import’,这里也不例外。所以我们把great_function放到一个mole里,比如说,这个mole名字叫 great_mole.py

接下来就要用C来调用Python了,完整的代码如下:
#include <Python.h>

int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pMole,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;

/* import */
pMole = PyImport_Import(PyString_FromString("great_mole"));

/* great_mole.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pMole, "great_function");

/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));

/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式:

所有Python元素,mole、function、tuple、string等等,实际上都是PyObject。C语言里操纵它们,一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量,使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple,则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b),有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅,Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了,可以写一个main测试它
#include <Python.h>

int great_function_from_python(int a);

int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}

编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前,可能先需要设置环境变量:
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++(基础篇)
这种做法称为Python扩展。
比如说,我们有一个功能强大的C函数:
int great_function(int a) {
return a + 1;
}

期望在Python里这样使用:
>>> from great_mole import great_function
>>> great_function(2)
3

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_mole.c 中。
#include <Python.h>

int great_function(int a) {
return a + 1;
}

static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;

if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}

static PyMethodDef GreateMoleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC initgreat_mole(void) {
(void) Py_InitMole("great_mole", GreateMoleMethods);
}

除了功能强大的函数great_function外,这个文件中还有以下部分:

包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数(PyArg_ParseTuple),调用实际的great_function,并处理great_function的返回值,最终返回给Python环境。

出表GreateMoleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起,每一项有4
个参数:第一个参数是提供给Python环境的函数名称,第二个参数是_great_function,即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长,第四个
参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_mole。这个的名字不是任取的,是你的mole名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面,在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_mole.c /o great_mole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_mole.pyd(实际上是dll)。这个pyd可以在Python环境下直接当作mole使用。

在Linux下面,则用gcc编译:
gcc -fPIC -shared great_mole.c -o great_mole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在当前目录下得到great_mole.so,同理可以在Python中直接使用。

本部分参考资料

《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
关于编译环境,本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下:3. Building C and C++ Extensions with distutils
作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual

用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程,需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

3 C/C++ 调用 Python(使用Cython)


前面的小节中谈到,Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的,此外,由于Python(确切的说是CPython)本身是
由C语言实现的,故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么,有没有可能“自动”的做替换,把Python代码直接变成C代码
呢?答案是肯定的,这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install:
easy_install -U cython

在Windows环境下依然需要Visual
Studio,由于安装的过程需要编译Cython的源代码,故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候,也需要在Visual
Studio命令提示符下进行操作,这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明:
#great_mole.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]

这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用
“编译好的Python代码”,所以得让great_function从外面变得可见,方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的
def,只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_mole.pyx
cython great_mole.pyx

得到great_mole.h和great_mole.c。打开great_mole.h可以找到这样一句声明:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)

写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型,它的
功能只是提取a的第index的成员而已,故使用great_function的时候,a可以传入Python
String,也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。

//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple;
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
));
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
));
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
));
Py_Finalize();
}

编译命令和第一部分相同:
在Windows下编译命令为
cl main.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为
gcc main.c great_mole.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型,可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下:

#great_mole.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]

cython编译后得到的.h里,great_function的声明是这样的:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);

很开心对不对!
这样的话,我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了:
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%c",great_function("Hello",2));
Py_Finalize();
}

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用(仅限于Windows):
还是利用刚才的great_mole.pyx,准备一个dllmain.c:
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_mole.h"

extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b);
}

BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize();
initgreat_mole();
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize();
break;
}
return TRUE;
}

在Visual Studio命令提示符下编译:
cl /LD dllmain.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它,没错,传说中的Excel与Python混合编程:

参考资料:Cython的官方文档,质量非常高:
Welcome to Cython’s Documentation

Ⅳ Python 中文文档

Python标准库中文版:http://tieba..com/f?kz=801447402

python 的教程我自己收集了上百M
市面也有一些中文版的书

楼主也应该学一学英语,将来自己能看英文文档还是很好的。

Ⅳ python 怎么开发文档管理系统

这里假设variables 是一些数字。 variables = raw_input('please input your variables:')List=[int(x) for x in variables.split()]List.sort(reverse=True)print List

Ⅵ python有没有什么帮助文档

你的PYTHON文件夹里面的 DOC文件夹 里就有PYTHON的官方文档。
另外你要看第三方库的文档 可以去网上搜 比如 flask beautifulsoup requests dj 都有官方的中文文档。
当然PYthon最着名的第三方合作或者说现在各种开发库的权威 应该是GITHUB这个网站。有空经常去这里 全是界的大牛都在这。。比微软的MSDN还牛逼啊

Ⅶ python入门教程

Python语言是一种典型的脚本语言,简洁,语法约束少,接近人类语言。有丰富的数据结构,例如列表、字典、集合等。具有可移植性,支持面向过程和面向对象编程,并且开源。
下载安装:从python官网下载开发和运行环境程序。本例下载python-3.3.3.amd64的安装包,并安装。
开发工具:window系统中,python有多种开发工具,比如,一、直接在cmd命令窗口执行,但此种仅能单条语句执行,不能运行完整的程序。二、python自带的集成开发环境,可通过开始——所有程序——python3.3——IDLE(Python GUI)启动。三、其他集成开发环境,如PythonWin等,有编辑和调试能力,还实现了MFC类库存的包装。
本例中,使用python自带的开发环境。File—New File,新建py文档,编写程序,保存。Run——Run mole,可得到运行结果。
封装性:可以把属性、方法结合在一起,不可以直接访问对象的属性,仅能通过接口与对象发生联系。以下把方法和属性封装成了一个类。
构造器:python有3种类型的构造器,且一个类中仅可以定义一个构造器,若多个,则以最后为准。1.若不声明,则默认为一个没有任何操作的特殊的__init__方法,__init__(self),此时可通过obj = my_class()声明实例。 2.自声明__init__构造器,会覆盖默认的,且可以更新类的数据属性。3.构造器方法__new__(),用于不可变内置类型派生,不能通过实例访问属性,仅能通过类访问。
继承性:python支持多继承,且子类继承了父类的方法和属性。若子类中有和父类相同名称的方法,则子类会覆盖(Override)父类方法。父类方法依旧可以访问。
数据结构:有丰富的数据结构,例如列表、字典、集合等。本例简单介绍字典的使用。字典是键值对的无序集合,是可变对象。键在字典中是唯一的且必须是不可变对象。值可以是可变对象或不可变对象。以下例子对python字典的定义、访问、更新等的操作。
文件的读写:python系统提供open()函数建立文件对象,并打开要读写的文件。可对文件进行读,写,若不需要时,需关闭文件,释放系统资源。
其他:python的数据类型,如数字类型、字符串类型等。运算符、程序控制结构、函数、异常处理等内容。一些基本的用法,可在平时的使用中巩固加强。若熟知java,python上手会很快。

Ⅷ python 如何使用帮助文档

一般都是看具体使用哪个模块,然后找到对应的文档,
官方的在线文档非常完善:
https://docs.python.org/2/library/index.html

Ⅸ Python Word文档处理 上篇:python-docx

某天我收到一个需求:希望能够用python对word文档进行一些处理,比如更换一些文字以及添加批注。

简单搜索后,我发现 python-docx 是一个处理docx文档的常用python库,因此我打算用它来进行进一步开发。

官方文档 提供了一个简单的示例

python-docx 将文档抽象为document对象、paragraph对象以及run对象,提供了围绕这些对象进行简单处理的API

然而在文档中并没有出现关于批注操作的部分,我在搜寻 一些文章 后发现了在某个 issue 中提及了添加批注相关信息,然而还是没有得到具体的解决办法

docx文档底层是由XML文件组成的

我们可以将一个 xx.docx 文件的后缀名改为 .rar 然后将其手动解压,可以得到下面这些文件

在诸多文件当中主要用到的是 document.xml 文件,这里保存了文档的内容

打开一份 document.xml 文件,抛开header、footer、table以及其他特殊项,去掉样式等修饰项,一份朴素的docx文档主要可以分为三个部分:paragraph、run、text

paragraph即段落,就是我们在word当中看到的一段。text即文本,就是真实的内容。run比较抽象,我们可以将其理解为片段,即语句的切分。

为了更好地理解run是什么,打开一篇word文档定位其中一句话

让我们看看这篇文档解压之后的 document.xml 文件中对应的部分

OK,我们可以看到原本完整的一句话在word中被拆分成了许多个 <w:r> 标签,这就是 run ,word切分 run 的规则很多,有的根据标点符号,有的根据中文分词,句子中如果存在不同样式的字词也会单独切分出来,因此我们很难预估一句话究竟会被分成几个片段。

在issue中搜索comment关键字发现在一个 merge request 上已经给出了添加批注的解决方案,可以通过 paragraph 对象上的 add_comment 方法给一个段落添加批注

但这还是不符合我的需求,我的目标是精准添加到某个词或者短语上

打开 这个贡献者的源码 进行研究

其实就是在P标签内插入comment标签引用,同时添加comment标签到xx文件

同理我们可以在r标签内插入comment标签引用,同时添加comment标签到xx文件,这样就能实现给特定词添加批注的需求了

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