求索阁

其实Python/Java/PHP都不适合用来做桌面开发，Java还是有几个比较成熟的产品的，比如大名鼎鼎的Java集成开发环境IntelliJ IDEA、Eclipse就是用Java开发的，不过PHP和Python没有比较成熟桌面产品。 尽管Python本身不擅长做桌面开发，可是Python跟C++融合得非常好，而C++非常擅长做桌面开发，Python的强大正是因为Python和C++融合得非常好，当然Python和C/C++都能有很好的联系。 PyQt QT是目前非常成功的桌面解决方案，PyQt是Qt库...

本主要是介绍开发软件和下载地址，具体安装和使用，请移步度娘。 第一步：安装python 安装地址：http://www.python.org/download/ 第二步：安装pycharm(python IDE开发工具) 安装地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 第三步：安装wxPthon 和demo 安装地址：https://www.wxpython.org/download.php 第四步：安装py2exe 安装地址：http://www.py2exe.org/ 第五步：wxPython程序 用py2exe进行打包 f...

当软件项目进入"维护模式”时，很容易把从一开始就建立的代码可读性和编码标准抛开，但是，在代码库中保持一致的样式和测试标准是减少维护负担的重要部分，这样可以确保未来的开发人员能够快速了解最新的项目情况。 维持项目可维护性的一个好方法是使用外部库来检查您的代码运行状况。这些是我们最喜欢的一些用于linting代码的库（检查PEP 8和其他样式错误），强制执行一致的样式，以及测试覆盖率的库。 检查代码规范 PEP8 ...

1、排名第一位的当然是有关机器学习的Google开源项目 TensorFlow，TensorFlow 是一个采用数据流图，用于数值统计计算的开源项目，此项目一经公布就有过万的 star 和 fork，被广泛的用于机器学习和深度神经网络方面的研究。 项目代码的官方链接如下： https://github.com/tensorflow/models 2、排名第二位的是python web 方向的新贵 Flask，Flask 是一个微型的 Python Web 开发框架，它基于WSGI工具箱和 jinja2模板引擎，可以最...

Python作为动态解释性语言，其运行机制可参考下图（图片来自网络，其中的“编译器”是对解释器的广义称呼）： 都说解释器慢，Python也有想办法提高一下运行速度的，那就是使用pyc文件。这点参考了JAVA的字节码做法，但并不完全类同。 我们编写的代码一般都会保存在以.py为后缀的文件中。在执行程序时，解释器逐行读取源代码并逐行解释运行。每执行一次，就重复一次这个过程，这其中耗费了大量的重复性的解释工作。为了减少这一重...

Python有好几种版本的解释器： CPython：官方版本的解释器。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。CPython是使用最广的Python解释器。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器。 Ipython：基于CPython之上的一个交互式解释器，在交互方式上有所增强，执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。 PyPy：一个追求执行速度的Python解释器...

Python成为胶水语言有一个发展过程，并不是一步实现的。Python设计初期就面向科研人员，降低编程难度，提高编程效率。在现代也有其他按照这个思路发展的语言，比如R和Matlab。也有一些思路有些许相似的玩法，比如面向特定领域的语言，像Lua、JavaScript。在与C库的互操作性方面也是个重要的问题。 任何编程语言发展初期都会遇到标准库如何构建的问题。而每种语言的发展思路却有所不同。 C和C++的思路类似，就是提供一个较小的标...

作为一名shell（sh/bash）用户和编程语言爱好者，我说说自己的体会吧。 shell作为一门编程语言，和其它编程语言一样，有自己所擅长的问题领域。至少目前来看，还没有哪一门编程语言适合解决所有的问题。正如一个设计原则所说：If it is good for everything, it is good for nothing. 当我们说一门编程语言适合解决某类问题时，我们实际想要表达的是，使用这门语言，可以在最短的时间内获得一个性能，可读性和可维护性等各方面...

shell 应该属于宏语言，顾名思义是系统的壳.方便与系统交互的在以下情况下，不使用shell，因为shell对此无能为力；如：跨平台，较复杂数学操作（如浮点运算，精确运算等），图形化界面 GUI,I/O 或socket 接口，多维数组，对效率要求很高等。 1、shell：简单，开发迅速，专注系统（比如：Linux）管理领域。 2、python：通用脚本语言，功能强大，跨平台（比如：Windows和Linux），严谨； 3、Python可以调用图形库，可以直接做网络...

一、目的所在 通过简单的例子去找出Linux运维中使用shell与使用python的一些不同，分析两者的主要特点 二、实例 2.1、需求 1.查询当前主机是否支持超线程 2. 查询当前内存使用情况 2.2、通过Shell实现 既然是在Linux，那么肯定要先使用Linux自身的工具，实现脚本内容如下： g='\e[1;32m' e='\e[0m' prin(){ echo -e "$1" }   cpu_red(){ #内核数[即线程]         cpu_proces...