python3

一、Flask 使用前准备 一、 安装及创建虚拟环境 1. 安装虚拟环境 win + R -> cmd -> pip install virtualenv -> 出现 Successfully installed virtualenv-15.1.0 即代表安装成功 2. 创建虚拟环境 在一个合适的目录下，如 D:\Python3.6\ 下创建一个目录 mkdir VirtualEnv ，然后进入该目录 cd VirtualEnv 。 创建虚拟环境 在 D:\Python3.6\VirtualEnv 目录下使用刚刚安装的包( virtualenv )中的命令创建一个虚拟环境： virtualenv flask-env ，在该目录下可以看到创建出来的目录： 3. 启动创建的虚拟环境 在 D:Python3.6\VirtualEnv\flask-env\Scripts> 目录下，执行 activate 命令，即启动了刚刚创建的虚拟环境。 然后标识符变成 (flask-env) E:\Python3.6\VirtualEnv\flask-env\Scripts> ，说明启动了虚拟环境。 4. 退出虚拟环境 执行命令 deactivate 即可退出虚拟环境，要注意路径。 二、 安装 Flask Flask 需要安装在虚拟环境下，所以我们先使用命令 activate 启动虚拟环境，再安装

Python第五十一天 python2升级为python3 公司使用的生产环境系统是centos7，所以这里以centos7系统为基础，讲解将python2升级为python3的方法 centos7系统默认已经安装了python2.7，但是python2的生命周期到2020年1月1日就会终结，在这个时间点之后出现的任何问题都不会再维护 所以将现有用python2开发的系统升级为python3成为当务之急 官方文档描述如下 DEPRECATION: Python 2.7 will reach the end of its life on January 1st, 2020 . Please upgrade your Python as Python 2.7 won't be maintained after that date. A future version of pip will drop support for Python 2.7. 那么，我们开始对系统的python版本进行升级，升级非常简单 1. 安装python依赖包 yum groupinstall "Development tools" -y yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline

1、mac自带一个2.7版本的python MacBookPro:python wuxi$ which python /usr/bin/python 查看 python 版本 MacBookPro:python wuxi$ python --version Python 2.7.10 2、mac 安装python3版本 brew install python3 MacBookPro:bin wuxi$ which python3 /usr/local/bin/python3 python3 软链接 python3 -> ../Cellar/python/3.7.2_1/bin/python3 python3 -> ../Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3 查看最新python版本 MacBookPro:site-packages wuxi$ python3 --version Python 3.7.2 第三方包安装位置site-packages /usr/local/lib/python3.7/site-packages 运行python3 exit()退出 MacBookPro:~ wuxi$ python3 Python 3.7.2 (default, Jan 13 2019, 12:51:54)

centos7 自带有 python，但是却是 python2 版本的 python，如果你想安装个python3怎么办呢？难道要从github上把源码clone下来进行编译安装么？没错！因为 yum 源中并没有现成的 python3 程序，所以必须要自己手动编译安装。 首先，你要知道系统现在的python的位置在哪儿： whereis python 进入Python安装目录 ll python* 添加epel扩展源 yum -y install epel-release 安装pip yum install python-pip 用pip装wget pip install wget 用wget下载python3的源码包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.4/Python-3.6.4.tar.xz 编译python3源码包 解压 xz -d Python-3.6.4.tar.xz tar -xf Python-3.6.4.tar 进入解压后的目录，依次执行下面命令进行手动编译 ./configure prefix=/usr/local/python3 make && make install 添加软链接 将原来的链接备份 mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak 添加python3的软链接 ln

Django中对数据库的操作是由Models来完成的 Models是什么？ 通常， 一个Model 对应数据库的 一张数据表 Django中Models以 类 的形式出现 它包含了一些 基本字段 以及数据的 一些行为 所以，在Django中所有对数据库的操作，就是对Models中的 类以及类的对象 的操作，不需要写任何SQL语句来和数据库进行直接的交互。 编写Models步骤： 1、在应用根目录下创建models.py，并引入models模块 2、创建类，继承models.Model，该类即是一张数据表 3、在类中创建字段 字段创建： 1、数据表里的字段其实就是models.py中类的 属性 （变量） 例如： name = models.CharField(max_length=100) # 发布会标题 Django中主要的数据类型： 编写完Models，怎么把类同步到数据库，生成数据表呢？ 1、命令行中进入manage.py的同级目录 2、执行 python3 manage.py makemigrations app名（sign）（可选，如果不指定应用名，默认是该项目下的所有应用） 3、再执行 python3 manage.py migrate，完成 数据迁移 完成数据迁移后，Django会自动在 sign/migrations 目录下生成移植文件 执行 python3

明明Mac安装了显示的安装成功mysqlclient,可是依然运行不了数据库,委屈的是pycharm发疯导入第三方库的也是不能安装. 我使用的方法是,首先查看pycharm以前安装的第三方包的位置是/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages,而使用pip或者pip3终端安装到的是/usr/local/lib/python3.7/site-packages,而安装到这里莫名其妙的系统不识别,pycharm也不识别.所以我把/usr/local/lib/python3.7/site-packages里的MySQLdb和mysqlclient-1.4.4-py3.7.egg-info/拷贝到/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages里,然后系统运行django和pycharm运行mysqlclient就没问题了,在第三方库的安装里也出现了mysqlclient的身影,再也不报错,是不是没有安装mysqlclient了. 解密: mac os系统自带的python进行了升级，新安装的python的site-packages目录并没有加到python的系统路径中

编程范式 编程 是程序员用特定的 语法+数据结构+算法 组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程，一个 程序 是程序员为了得到一个任务结果而编写的一组指令的集合，正所谓条条大路通罗马，实现一个任务的方式有很多种不同的方式，对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别，即为 编程范式 。不同的编程范式本质上代表对各种类型的任务采取的不同的解决问题的思路， 大多数语言只支持一种编程范式，当然也有些语言可以同时支持多种编程范式。两种最重要的编程范式分别是 面向过程 编程和 面向对象 编程。 面向过程编程(Procedural Programming) Procedural programming uses a list of instructions to tell the computer what to do step-by-step. 面向过程编程依赖procedures（过程），一个procedure包含一组要被进行计算的步骤，面向过程又被称为top-down languages， 就是程序从上到下一步步执行，一步步从上到下，从头到尾的解决问题 。基本设计思路就是程序一开始是要着手解决一个大的问题，然后把一个大问题分解成很多个小问题或子过程，这些子过程再执行的过程再继续分解直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决。 举个典型的面向过程的例子，数据库备份，分三步

一、序列概览 Python 包含6 种内建的序列：列表，元组，字符串，Unicode字符串，buffer对象和xrange对象。这里重点讨论最常用的两种类型：列表和元组。 　　列表与元组的主要区别在于： 列表可以修改，元组则不能。也就是说如果要根据要求来添加元素，那么列表可以会更好用； 而出于某些原因，序列不能修改的时候，使用元组则更为合适。 在操作一组数值的时候，序列很好用。可以用序列表示数据库中一个人的信息---第1个元素是姓名，第2个元素是年龄。根据上述内容编写一个列表。 >>> edward=['xiaobei',33] 同时，序列也可以包含其他的序列，因此，构建如下一个人员的信息的列表也是可以的，这个列表就是你的数据库： >>> edward=['xiaobei',33] >>> feng=['xiaofeng',30] >>> database=[edward,feng] >>> database [['xiaobei', 33], ['xiaofeng', 30]] 二、通用序列操作 所有序列类型都可以进行某些特定的操作。这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员（成员资格）。除此之外，Python还有计算序列长、找出最大元素和最小元素的内建函数。 1、索引

正如 Python FAQ1附录 中说的， Python中任何值都是一个对象，所以任何类型（int、str、list…）都是一个类。而类就必然有它的方法或属性，我们要记下这么多类的所有方法显然是不可能的，这里介绍两个小技巧： dir() ：内置函数，用来查询一个类或者对象所有属性，比如 >>> dir(list) 。 help() ：内置函数，用来查询具体的说明文档，比如 >>> help(int) 。 在 Python的基本数据类型 中，我们初步了解了list列表，也介绍了列表是Python 中使用最频繁的数据类型。本文将进一步深入学习列表的使用。 一、列表的方法 list. append (x) 在列表的尾部添加一个项，等价于 a[len(a):] = [x] 。 list. extend (L) 将给定的列表L接到当前列表后面，等价于 a[len(a):] = L 。 list. insert (i, x) 在给定的位置 i 前插入项，例如：a.insert(0, x) 会在列表的头部插入，而 a.insert(len(a), x) 则等价于 a.append(x)。 list. remove (x) 移除列表中第一个值为 x 的项，没有的话会产生一个错误。 list. pop ([i]) 删除列表给定位置的项，并返回它。如果没指定索引， a.pop()

Python3学习(1)-基础篇 Python3学习(2)-中级篇 Python3学习(3)-高级篇 切片：取 数组、元组 中的部分元素 L=['Jack','Mick','Leon','Jane','Aiden'] 取前三个：使用索引 取2-4个元素：索引 取最后2个元素：索引，倒序 取前3个元素：索引 N=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] 前8个中每2个取1个 每3个中取1个 高阶函数：map/reduce/filter/sorted map: map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable ， map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 Iterator 返回。 >>> def f(x): ... return x*x ... >>> r = map(f,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) >>> list(r) [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] reduce: reduce 把一个函数作用在一个序列 [x1, x2, x3, ...] 上，这个函数必须接收两个参数， reduce 把结果继续和序列的下一个元素做累积计算 >>> from functools import reduce >>> def add(x,y): ... return x+y ... >>>