pycharm

Python下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Z3H8tw8AiBVwpxdcABC7XQ 密码：z66t Pycharm下载地址: 链接：https://pan.baidu.com/s/1wma6cG2fCIDK_AAga8rizQ 密码：e1fi Jdk1.8+下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/16G8XyYMeLiXi_O-m8FDAOw 密码：39wz Node下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1c9xJRU8fNFGQk0E8Vf1VUg 密码：j5t9 Android SDK 下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/11UeiylC9rzgxY2S8ZVgShA 密码：0tps App自动化测试环境搭建第一步：安装python 其他没啥好说的！这里选择一下之后，其他一直下一步！ App自动化测试环境搭建第二步：安装pycharm编译器！ 这个安装过程也是比较傻瓜式的！唯一注意的一点就是通过 License sever注册！ 这个东西直接百度搜索，很多！ 第二步汉化，安装好pycharm后，先不要打开，或者打开后关闭！找到安装路径：C:\Program Files (x86)\JetBrains\PyCharm 2016.3.3\lib lib文件

很多朋友为了学习python、ML（机器学习）、DL（深度学习）、opencv等花费了大量时间配置安装环境（一个朋友花了4天时间才配置好）各种搜索、下载、安装配置，出问题等。 市面上的配置资料很多，选择也成为了难题，实际上呢，很多高效的方法提供给了我们，比如一些集成套件等。 本文基于对大量资料的查询、对比和验证，发现利用现有资源，搭建集成开发环境约30分钟（网速够快），具体方法分享出来，方便大家学习，减少时间和人力付出，提升效率。 本文搭建的环境，包括了opencv的人脸检测、识别（opencv_contrib包里面，包含了很多图像识别的算法），大家安装opencv（基础包）请下载包含opencv_contrib包的程序，否则，在图像检测学习时，需要重新安装配置。 有好的安装方法，欢迎分享！ 配置顺序简述 基于64位win7环境 1.win7 2.pycharm pycharm2017.1.3 （点击下载） 3.Anaconda3-4.4.0 https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 4.opencv+contrib包 opencv_python‑3.2.0+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 建议用这个，包含contrib（人脸识别、神经网络cnn等

一. Response 1.Flask中的HTTPResponse Content-Type: text/html; charset=utf-8 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') # app中的路由装饰器 def home(): """ 视图函数 :return: 响应(5种) """ return 'Hello Flask' # HTTPresponse app.run() 在Flask 中的HttpResponse 在我们看来其实就是直接返回字符串 2.Flask中的Redirect from flask import Flask, redirect app = Flask(__name__) @app.route('/jump') def jump(): return redirect('/') app.run() 3.Flask 中的 render (render_template) Content-Type: text/html; charset=utf-8 from flask import Flask,render_template app = Flask(__name__) @app.route('/index') def index(): return render

Flask初识,Response三剑客,jsonify以及send_file、Request,模板语言 Jinja2,用户登录例子,内置Sessio 一、Flask初识 首先,要看你学没学过Django 如果学过Django 的同学,请从头看到尾,如果没有学过Django的同学,并且不想学习Django的同学,轻饶过第一部分 三大主流Web框架对比 1、Django： 　　优点：大而全，集成了很多组件，Models Admin Form 等等, 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架；django通常用于大型Web引用，由于内置组件足够强大，所以使用Django开发可以一气呵成 　　缺点：这么多资源一次性加载会造成一部分资源浪费 2、Flask： 　　优点： 小而轻，原生组件几乎为0，三方提供的组建请参开Django非常全面，属于短小精悍型框架；通常应用于小型应用和快速构建应用，其强大的三方库，足以支撑一个大型的Web应用 　　缺点：稳定性相对较差 3、Tornado 　　优点：原生异步非阻塞，在IO密集型应用型和多任务处理上占据绝对性的优势，属于专注型框架；通常用于API后端应用，游戏服务后台，其内部四线的异步非阻塞老稳了。 　　缺点：干净，三方及原生组件几乎为0，连个session都不支持 Flask 的安装与HelloWorld Flask的安装特别难,但是鄙人很懒

一、Flask初识 首先,要看你学没学过Django 如果学过Django 的同学,请从头看到尾,如果没有学过Django的同学,并且不想学习Django的同学,轻饶过第一部分 三大主流Web框架对比 1.Django 主要特点是大而全,集成了很多组件,例如: Models Admin Form 等等, 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架 2.Tornado 主要特点是原生异步非阻塞,在IO密集型应用和多任务处理上占据绝对性的优势,属于专注型框架 3.Flask 主要特点小而轻,原生组件几乎为0, 三方提供的组件请参考Django 非常全面,属于短小精悍型框架 Django 通常用于大型Web应用由于内置组件足够强大所以使用Django开发可以一气呵成 Tornado 通常用于API后端应用,游戏服务后台,其内部实现的异步非阻塞真是稳得一批 Flask 通常应用于小型应用和快速构建应用,其强大的三方库,足以支撑一个大型的Web应用 Django 优点是大而全,缺点也就暴露出来了,这么多的资源一次性全部加载,肯定会造成一部分的资源浪费 Tornado 优点是异步,缺点是干净,连个Session都不支持 Flask 优点是精悍简单,缺点是你不会!哈哈哈哈哈哈! 总结： Flask: 1 .轻，短小精悍 2 .快，三行代码开启服务 缺点： 1.组件大部分来源于三方

在 Python编程 中不可避免的会出现错误，在调试阶段出现语法之类的错误时，Pycharm会在Debug窗口提示错误，但是程序在运行时由于内部隐含的问题而引起错误，会导致程序终止执行。比如以下例程中，使用urllib库打开URL时由于网络问题而发生了错误： import urllib .request req = urllib .request .urlopen ( 'http://www.baidu.com' ) print (req .read ( ) ) Traceback (most recent call last ) : …… TimeoutError : [WinError 10060 ] A connection attempt failed because the connected party did not properly respond after a period of time , or established connection failed because connected host has failed to respond 在Python中出现解释器无法正常处理的程序时会引发异常。如果要避免程序在异常发生时结束运行，那么通常使用异常处理语句捕捉异常，再通过其他的逻辑代码让程序继续运行。异常处理语句为try/except

转载： https://blog.csdn.net/ll641058431/article/details/53049453 使用PyCharm进行远程开发和调试 你是否经常要在Windows 7或MAC OS X上面开发Python或Web应用程序，但是它们最后需要在linux上面来运行呢？ 我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题。那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢？ 通常有两种方法解决。一种是使用PyCharm内置支持的Vagrant，这个教程可以参考Vagrant开发环境配置。 不过很遗憾的是我自己在试验过程中启动VirtualBox虚拟机时候老是报错，暂时还没解决，读者可以自己试着测试看行不行。 第二种方式就是通过PyCharm的远程解释器加上文件同步功能，实现本地编辑代码->同步到服务器->通过远程debug来调试测试程序。目前我选择的是第二种，虽然比第一种更笨拙点。 远程调试的功能在Eclipse、IntelliJ IDEA等大型IDE中均有支持，实现原理都基本相同，这里采用PyCharm进行说明。 远程服务器的同步配置 远程服务器IP地址192.168.203.95，开启ssh服务，安装python版本2.7。我用一个在PyCharm里面的core-python项目来做演示。 首先我们需要配置PyCharm通服务器的代码同步

No1： 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 No2: 用 r'' 表示 '' 内部的字符串默认不转义 No3: 以'''开头，敲回车可以换行 No4： 布尔值True和False，注意大小写 No5： 空值None No6： python是动态语言，即定义变量不用申明变量类型（例：int i=0 int可以不用 i=0即可） No7： 全部大写的变量名表示常量：PI = 3.14159265359 No8： 除法 浮点型超出一定范围表示为inf（无穷大） No9： 字符替换 注意：‘’不能去掉 如果不太确定应该用什么， %s 永远起作用，它会把任何数据类型转换为字符串： No10： .nf表示小数点后面保留n位 No11： 列表（类似java的数组） No12： tuple元组：例： ( 'Michael', 'Bob', 'Tracy')，一旦确定值，不可改变 只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号 , ，来消除歧义 ( 1,) No13： list和tuple是Python内置的有序集合，一个可变，一个不可变；但是，如果tuple中嵌套了一个list，就又可变了，啊哈哈 No14: 判断： def main(): age = 20 if age >=6 : print( 'teenager' ) elif age >=18

前言：考虑到学妹可能第一次写爬虫，所以我认为要教你一下如何搭建python环境，这里坑很多，不过有人都给你填好了，带你直接过就行。 1. 编程工具的选择 ​ 我们首先需要一个编写代码的软件，这里推荐pycharm(用了都说好...)，下载地址如下： http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 选择社区版下载安装，安装过程不用教了应该（小声bb）.... 2.Python环境的搭建 ​ 我们一般配python环境都用的Anaconda，它可以很方便的通过几条命令就能搭建python环境，不多说，下载安装，选择3.7版本的，下载地址，<font color=red>这里需要记一下你的安装位置(等会要用到)</font>： https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 安装Anaconda有个坑：你按照这个链接提示安装 https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209 其实只要注意<font color=red>一定，一定，一定</font>（撕喊ing）在这一步<font color=green> 打√ </font>就行，不打也行，出问题自己解决！！！ 开玩笑滴，能解决就是比较麻烦

从零开始搭建一个python项目 1.下载python 链接：https://pan.baidu.com/s/18ElSsQv_7rC-o5OnnX7Iug 提取码：jybu 2.下载pycharm 链接：https://pan.baidu.com/s/1wLvzjzuQ_zwS7D9OmBTd4A 提取码：00hy 3.新建项目 1.打开pycharm编辑器 2.Create new Project 4.选择pure python 1.选择Pure Python 2.Location 选择项目安装路径 5.新建helloWord.py 1.在项目右键,新创建一个"helloword"python文件; 2.输入print("hello word!") 6.添加服务 1.点击右侧 Add Configuration 2.添加python 3.script path选择新建的helloword.py文件 7.启动 1.点击绿色小三角,启动项目 2.下方控制台显示"helloword!" 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/qinghuo111/blog/4269441