pythonwindowsad

⑴ 利用python写一段读取电脑配置信息的程序

主要利用python的wmi模块，提供非常多的信息。

importwmi
defsys_version():
c=wmi.WMI()

#操作系统版本，版本号，32位/64位
print('
OS:')
sys=c.Win32_OperatingSystem()[0]
print(sys.Caption,sys.BuildNumber,sys.OSArchitecture)

#CPU类型CPU内存
print('
CPU:')
processor=c.Win32_Processor()[0]
print(processor.Name.strip())
Memory=c.Win32_PhysicalMemory()[0]
print(int(Memory.Capacity)//1048576,'M')

#硬盘名称，硬盘剩余空间，硬盘总大小
print('
DISK:')
fordiskinc.Win32_LogicalDisk(DriveType=3):
print(disk.Caption,'free:',int(disk.FreeSpace)//1048576,'M	','All:',int(disk.Size)//1048576,'M')

#获取MAC和IP地址
print('
IP:')
forinterfaceinc.Win32_NetworkAdapterConfiguration(IPEnabled=1):
print("MAC:%s"%interface.MACAddress)
forip_addressininterface.IPAddress:
print("	IP:%s"%ip_address)

#BIOS版本生产厂家释放日期
print('
BIOS:')
bios=c.Win32_BIOS()[0]
print(bios.Version)
print(bios.Manufacturer)
print(bios.ReleaseDate)


sys_version()

显示：

OS:
MicrosoftWindows10专业版1713464位

CPU:
Intel(R)Core(TM)[email protected]
8192M

DISK:
C:free:34165M	All:120825M
D:free:265648M	All:390777M
E:free:35669M	All:204796M
F:free:5814M	All:28163M
G:free:328650M	All:329999M

IP:
MAC:00:50:56:C0:00:01
	IP:192.168.182.1
	IP:fe80::e0fb:efd8:ecb0:77f4
MAC:00:50:56:C0:00:08
	IP:192.168.213.1
	IP:fe80::8da1:ce76:dae:bd48
MAC:54:E1:AD:77:57:AB
	IP:192.168.199.105
	IP:fe80::aca8:4e6f:46e7:ef4a

BIOS:
LENOVO-1
LENOVO
20170518000000.000000+000

⑵ windows64位上安装python老是提示失败

关闭杀软
右键安装程序用管理员身份运行

⑶ python怎么学习

对于很多想学习Python的小伙伴来说，不知道从何开始，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，大家可按照以下这份大纲来进行学习：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

⑷ 入门到精通的路上，有哪些快速掌握Python的途径

在学习Python的路上，从入门到精通有那些途径？网络提问和解答的都很多，你可以网络下看看。我目前只是入门还谈不上精通，总结个人自学的经验，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁着称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、网络知道。不懂的可以随时请教。

3.2.4 如果经费充足可参加编程实战的培训班（入门时不建议参加培训）。

⑸ Python语言怎么学急~~~可以给分~~

python国内已经有很多中文书籍了, 在各大书店都买得到, 个人推荐去卓越网买, 有打折还免邮费, 上门付款服务超好.

我买过本 <征服python>, 很入门, 还不错, 网上也有很多电子书可以看, 网上还有一本叫做Dive into Python的, 有中文版, 个人认为很不错.

国内最大的python讨论组应该是google的python邮件列表, http://python.cn/ 从这里可以进, 有问题可以进去问.

以下是个人收藏, 多数是e文的.

<wxpython in action>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Tkinter reference>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Wrox Beginning Python>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<The omniORBpy Users Guide>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Thinking in python>
chm
http://www.namipan.com/d/

<swig Python>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Teach Your self Python In 24 Hours>
html
http://www.namipan.com/d/

<Python Windows Tutorial>
doc
http://www.namipan.com/d/

<Python学习笔记>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<python-numical>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Python Visual Quickstart Guide>
chm
http://www.namipan.com/d/

<python wdsl>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Python Programming with the JavaT Class Libraries>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Python Guide>
html
http://www.namipan.com/d/

<python_essencial_ref>
html
http://www.namipan.com/d/

<Python Programming for the Absolute Beginner>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Prentice Hall Rapid Web Applications with TurboGears>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Python Gist Graphics Manual>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Python course in Bioinformatics>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Python 2.1 Bible>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Data Structures And Algorithms With Object-Oriented Design Patterns In Python>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Data Structures and Algorithms with Object-Oriented Design Patterns in Python (2004)>
chm
http://www.namipan.com/d/

<pygtk2-tut>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<programming python>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Programming Python 2nd Ed>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Programming Python_ 3rd Edition (2006)>
chm
http://www.namipan.com/d/

<pil handbook>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Premier Press Game Programming with Python Lua and Ruby>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Game.Programming.with.Python.Lua.And.Ruby>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Python Guide - For Beginners>
html
http://www.namipan.com/d/

<OReilly.Python.in.a.Nutshell.2nd.Edition>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Python Programming on Win32>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Oreilly.Learning.Python.2nd.Edition>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Oreilly Python Cookbook 2Nd Edition>
chm
http://www.namipan.com/d/

<GUI Programming with Python>
html
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Learning Python>
chm
http://www.namipan.com/d/
<OReilly - Python Cookbook>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Python Standard Library>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Python Pocket Reference_ 2nd Ed>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Python In A Nutshell>
chm
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Python And Xml>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<OReilly - Core Python Programming>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Non-Programmers Tutorial For Python>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<New Riders - Jython for Java Programmers>
chm
http://www.namipan.com/d/

<How_To_Think_Like_A_Computer_Scientist-Learning_With_Python-2002>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<GUI Programming with Python - QT Edition>
chm
http://www.namipan.com/d/

<Dive into Python>

<CUP_.Numerical.Methods.in.Engineering.with.Python.(2005)>
pdf
http://www.namipan.com/d/

<Core_Python_Programming_Wesley J. Chun_(Prentice Hall PTR)>
pdf
http://www.namipan.com/d/

⑹ 如何安装python

目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的。

在Mac上安装Python

如果你正在使用Mac，系统是OS X 10.8~10.10，那么系统自带的Python版本是2.7。要安装最新的Python 3.5，有两个方法：

方法一：从Python官网下载Python 3.5的安装程序，双击运行并安装；

方法二：如果安装了Homebrew，直接通过命令brew install python3安装即可。

在Windows上安装Python

首先，根据你的Windows版本（64位还是32位）从Python的官方网站下载Python 3.5对应的64位安装程序或32位安装程序，然后，运行下载的EXE安装包

注意勾上Add Python 3.5 to PATH，然后点“Install Now”即可完成安装。

⑺ 怎么查看python的环境设置是否正确

1、首先鼠标右键点击此电脑，选择属性，进去之后，点击高级系统设置，如下图所示：

⑻ 如何安装python

1、首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。