python docx库安全吗
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10:44查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，很多人在入门编程的时候碰到的一个最头疼的问题，就是环境的问题，就是装酷的问题， 就是你经常缺库，经常出现 nomodo nem 的，可能很多初学者就被这个问题来劝推了，今天我就要详细的讲一下各种安装的方法，然后我把这四种方法都写的非常的详细，比如有 直接拍参谋里安装就非常的方便直接，但是它里面有的有的库可能不行，不行的就要在命令行，就就要用拍拍音丝刀去装， 然后就是在三亩地里装，但是三亩地里装有时候会碰到一些问题，比如你的他 paper 会有问题啊，或者别的问题，因为康大，因为呢康大这个终端装会更保险一些，这 基本就都可以。然后就是最后一种就是比较流，比较流氓的方法，就是你直接把别人装好的裤拿过来用，再但这种方法他的他的前提是你和别人的拍摄版本差不多，比如你们都是三点七，或者是你是三点七，你是三点六，就是差别不大的话 是问题不大的。就是有些库就可以是可以直接复制过来用的，但有的可能会有问题。接下来我就详细给大家介绍这四种方法吧。首先来讲第一种最直接的方法，直接在拍差么里面安装， 这个前提是当然你用的编译器是拍叉母，因为我一直都用拍叉母，所以别的编译器我我不清楚。拍叉母拍叉母的话就是怎么安装，非常的简单，就是当你缺某个酷的时候，比如我缺，比如我想引， 靠的就是我们上节课讲的 word 的读写需要导入这个库，但你看这个库，他就没有我我我运行的话，他报的错误，就他报的错误，就是这个，这个问这个报错，就是你没有这个库， 那安装这个库，拍差不安装，首先是点费用，然后塞 tes， 然后找到这个 pojet 这个，这个里面会有这个拍层编译器， 点这个之后你可以看到这边会有很多东西，你你这个可能要加载一会他才有，就是你等一会，等他加载出来， 这边就是所有你装过的裤，一般只要你装冷了康大，他就会自带很多裤了。如果你没有装冷的康大，直接是官网下的排损的话，那你这边可能就裤很少很少，你就要自己下很多东西，那康大的话就是这些裤都是有的， 但是比如我刚才用的那个酷就没有，我想我想要下载这个酷，直接右看到右边这个加号，点这个加号，在这里搜搜我想要的这个酷， 可以看到这里就有了，这里就会出现这个库，然后你点这个 install package， 就是下这就是安装这个库了，然后 你可以看这个右下角这一块，他就有这个安装中，正在安装这个这个库，你再你等一会， 现在是安装完了，正在加载了，正在加载这个库，可以看到这是这个时候， 我这我这边这个波浪号就已经消失掉了，就是他已经有这个库了，你看我们运行的话，他就已经 已经没有刚才那个错误了。这就是第一种安装方法。我接下来想要读写 word， 我需要用到另一个库，我需要用到 docx 这个库，明泡的丢 cx 这个库 可以看到这里，就是他有红色的波浪号，他就是没有这个库，可以看到没有这个 docx 这个库，然后我们在这个里面去找呢，在这个里面去找丢 cx， 发现他没有 这个库，他其实应该叫排整杠 docx， 但是不论你是 docs 还是这个他都没有，所以就不能通过这种方式来安装，那么我们就要只能通过电 第二种方法会或第三种方法安装。第一种方法我们讲他方便直观，但他有的库没有，现在就是这种情况，这个时候你就要在那个 cmd 或者这个安达康大的这个面去装。 其实第二种和第三种是差不多的，是，嗯的康大的命令行，这是三亩地，是你电脑的命令行。第二种和第三种都是一样的。第二种就是你直接在这里温家尔三亩地回车，然后你想要装什么， 直接 paper install， 直接输入 paper install 什么什么就可以了，我们要拍 paper install 拍成杠。丢 cx 回车 可以看到他有五点六兆，他有点大，而他速度有点慢，跟大家讲一个提升速度的方法，有时候 速度很慢，他甚至会爆错，所以就是如果你是速度因为速度慢导致的错误，你可以用清华镜像吧 ctrl 加 c 就可以退出，退出当前的这个安装 ctrl 加 c， 然后 这个方法很简单，就是加上清华镜像，加上这个是清华镜像的这个清华镜像园 还是拍不 install， 只是在拍不 install 杠啊。然后后面是这个清华镜像的这个网址，然后再输入你想安装的这个酷的名字就行了。 看到这里在后面输入这个就可以了，然后回车可以看到速度比刚才快了很多， 现在就安装完了，我们再来看一下，看到这里红色的波浪号没有了，运行一下呢，看，没有爆错了，就是这个裤他已经有了， 我用这个三亩地没有问题，但是你可能会，就是每个人情况不一样，他可能会出问题，如果他出问题，你可以在那康大这个里面去安装这个也是一样的。你怎么去找这个呢？你就问时的话，你就在这里搜就可以了， 你所有的康达他就会出现这个呢，康达这个你直接点他点他就可以了，然后一样的在这里，在这里输 paper inside 就可以了， 一样的我，我就不重复了。一样的也是可以用这个清华镜像的，这个也是会更快。 如果你不是温室，你找不到他在哪里。我，我的建议还是你下一个艾瑞森的软件，就是这个放大镜的这个图标的这个软件你给去搜一下就可以了， 这个软件如果你没有的话，强烈建议你装一下，就是非常好用。我，我找文件都是用它。 现在开始讲最后一种方法，最后一种方法非常的流氓，但是也比较好用，就是你直接复制别人装好的库来用，比如这个库，你你你的同学装好了，你把他装好的库直接烤过来，烤到你的对应目录下 就可以了，我来给你讲是考为哪，从哪个目录考到哪个目录，前提是你们两个的啊，那康大里面的拍子的版本相差不大，就是如果是同一个版本，比如都是三点七或都是三点八，这样是最好的，就是你们兼容性会更好一些。如果， 如果，比如一个三点五，一个三点七，可能某些库会有问题，具体能不能用你可以复制试一下。就是前面这几种方法实在都不行了，你再用最后一种。你装完的库在哪里呢？你知道他装完了，但你不知道他装在哪里，对不对？我现在就告诉你，你装的库都跑到哪里去了？ 找开你我的康大的这个安装目录，我的安装目录是在这里，我把它都我的整个的康大都在这里。打开你的我的康大安装目录，找到这个力不力不文件夹，然后再找这个撒的派克杰尔斯， 你的所有库都在这里了。比如我们去找我们刚才装的 docx 试一下，看到这里 docx， 这是我们刚才装的 docx， 我们刚才还装了那个 xlwt， 他是 xlwt， 这就是我们装满的库。比如你的同学装了这个 xlwt， 你不想， 你懒得再装了，你直接把他的这两个文件一起复制过去，然后放到你的这个安达康大的内部塞着拍给解释里面就可以了。 但你要注意一下，有的时候他不只是这前面，你想装某一个库的时候，不只是前面有这个文件夹，后面可能这个点 py 文件里面也有对应的那个库的，你就去找那个名字就可以了。就是这个 czcz， 这里有一个文件夹，这里有一个文件夹，只复制这两个还不 够，他下面还有一个 c 认点 py， 这个 c 认点 py， 这三个你都要复制过去才可以， 就是说你要注意你你要复制的东西，他有没有他同名的点 pr 文件，有的话你就一直复制过去，没有的话就复制那两个文件夹就可以了，复制过去一般都是能用的，不能用的话你就只能自己去用这种一二三种方式去安装了。你用这几种方法安装的库也都是在这个文件夹里面的， 所以如果你你装的某一个库出现问题了，你直接把这个，把那个库对应，比如这辆库的文件夹直接删掉，然后再重新下就可以了。是不是非常通俗易懂的几种方法，我们来总结一下。我安装库首选就是直接拍岔门里面 安装，直接在这里按拍插门里面安装，非常的方便。但是如果这个时候这个库没有，或者是这个库不行，版本不对， 那么我就去在三亩地里安装，三亩地里不行的话就去了那康那里面安装，那康那里面安装再不行的话， 我就换一台电脑去装，那台电脑装完之后把它里面的环境烤过来，是不是再也不用怕安装裤了？如果你再碰到这是我能碰到的一些问题，基本都给大家总结了出来， 如果你碰到的问题我这里没有讲到，你可以留评论，希望大家再也不用怕安装酷程序员，再也不用死于配环境。
3624兔子喵爱编程
03:42查看AI文稿AI文稿很多人刚开始学 python 做数据分析的时候，最先接触的往往是 pandas， 但是如果你越往后学一点，有会发现有一个名字会反复出现，就是 nmap。 很多人知道它很重要，但是不知道它到底是干嘛的，所以今天这条视频我来介绍一下 nmap 到底是什么，以及它有什么作用。 nmap 的 全称叫 numerical python， 就是 数值 python， 你 可以把它理解成 python 里面专门用来做数值计算的一整套工具，它最核心的东西叫做 nd error， 也就是多维数组。 如果说 python 原生的例子呢，也就是列表更像是一个普通的容器，那么 numpy 的 数值更像是一个专门为了做数值计算优化过的一个数值容器。 为什么 numpy 很 重要呢？原因很简单，因为很多数据分析科学计算机器学习的问题，它本质上都是数字的计算，比如说向量矩阵、均值翻叉、向量函数这些东西，它的计算都离不开高效的数值的支持，而 numpy 做的就是这件事。所以你表面上再用 pandas， 再用 sklearn， 但是它底层其实是 number 在 起作用，这也是为什么很多人会说 number 其实是 python 数据科学里面最基础的库之一。 number 像什么呢？你可以把 number 理解成一个专门用来处理数字矩阵的一个发动机， pandas 更像是一个表格处理工具， sklearn 的 话，它是一个机器学习的工具库，但这些工具一旦涉及到真正的计算的时候，底层就是用 number 来撑着。 做了这么多， number 到底能够做什么？它能做的事还蛮多的，当你入门的时候，其实可以先记住几个最常见的一个事， 第一个就是可以创建数组，比如说一维数组、二维数组，全零、全一等差数列、随机数值等等，这些很常见。然后第二类呢，是做数组的计算，比如说加减乘除、求和求平均值、最大值、最小值、标准差等等。第三个就是切片和，所以也就是说你怎么从一个大的数组里面挑选出你所需要的那部分数据。 第四个呢，就是矩阵和现代数的运算，这部分其实很重要，因为所有的机器学习模型和科学计算的一些工具涉及到计算的时候，它用到的都是矩阵 number， pad 呢，能够把矩阵的运算做的非常快，比 python 原生的那个 list 快 非常多，所以它就非常重要。 nanope 和普通的历史有什么差别？这个地方很关键，因为很多人刚学的时候会觉得拍摄里面已经有列表了，那为什么还要专门去写 nanope 呢？列表很通用，但它不适合高效的计算，它里面可以同时放数字，字不串对象，灵活性非常强。但是 nanope 数组更强调的是 同一种类型的数据按照规则整齐的放在一起，然后方便你一次性的做批量的计算。比如说你想要让一列数据同时加一 在列表里面，往往是要写循环的，但是 number 的 话，可以用一行代码直接完成它，这背后其实就是一个向量化计算的一个思路。为什么很多人学 number 会觉得非常的抽象，因为 number 处理的不是表格的故事，它是更贴近底层的一些数据结构和数学运算。 如果你本身非常熟悉 excel， 然后第一次看到多维数族、广播机制、矩阵运算这些概念其实是非常绕的。但是你要注意，你不一定一开始就要把 number pad 学的非常深，但是你最低的要求至少要知道它是干什么的，为什么很多 python 数据科学工具都离不开它？ 我觉得对于大部分做数据分析的人来说，你不一定要把特别底层特别数学化的东西学的非常深， 但是你至少要掌握这些东西树主是怎么创建的，基本计算是怎么做的，锁影和切片是怎么用的，一些基本的炫普这些基本概念是什么意思，以及它跟 pandas 或者 sklearn 这些工具是什么关系。这样的话，如果你以后去看别人写的代码，或者让 ai 帮你生成一些代码， 你去看的时候还不至于完全闷掉，就不知道它写的是什么。所以如果让我用一句话来概括 number pad 的 话，它不是最花哨的那个库，但它很可能是拍摄数据分析和机器学习这个领域里面最底层也最基础的一个库。 你不一定每天要直接去写 number pad， 但是你只要继续往数据分析机器学习这个方向走，你迟早还是会碰到它的。所以我建议你先去了解一下它是干嘛的。
821王小二数据分析
15:192904Hucci写代码
09:39查看AI文稿AI文稿今天给大家带来的是 p i p 第三方插件库安装。好嘞，各位，呃，那么今天给大家分享一期有关于拍摄第三方库的安装教程啊， 那么在讲这个内容之前呢，呃，大家必须把这个拍摄环境安装完毕来，就是我们常说的拍摄显示器啊，至少要有这一个，让我们一起来看一下。 首先呢，呃，咱们本节课的内容分为两大块，第一个是在线安装，第二个是离线安装啊，顾名思义，在线安装呢，就是需要我们在保持网络畅通的情况下来进行安装啊，离线安装就可以，不需要网络。 好，呃，我们一起来看一下吧。首先我们可以打开这个命令提示符窗口， 输入一个命令，叫做 p i p list， 那 么这个命令是干嘛的呢？哎，它就是为了查看我们现在的拍摄环境下所存在的第三方库。回车一下， 那么大家发现呢，现在有一个 p i p 哎，就是我本身嘛，对吧，哎，因为 p i p 它本身也是一个第三方库啊，它是用来安装其他第三方库的，第三方库比较比较拗口，对吧？ 那么这个 set up to us 呢，也是为了打包的啊，就是把第三方库打包的好，那么这两个呢，是最基本的第三方库， 然后下面出现这个信息呢，它是一个警告啊，这个不要紧啊，它是因为当前的这个 p i p 的 版本到了二十四点二，那你仍在用二十二点零，如果你不想要这个信息呢，你给它更新一下，更新的代码在这里，喏， 好给它复制一下啊， 放到这里来，对不对？来回称一下，你看啊，它现在就在进行更新喏， 更新完毕了，稍等一会儿。哎，来了，对不对？那么接下来我们再使用 p i p list 回称一下，你看，现在我的 p i p 的 版本到了二十四点二了，对不对？那就不再提示这个警告了。 ok 啊，这是我们要做的第一步啊，那你也可以不做。 好，那么接下来我们来尝试安装一下第三方库，比如说，我首先通过这个 p i p in store 安装一个库名叫 open py 叉 l。 好， 这是一个专门用做操作 excel 的 库，我们点击回车。 好，稍微等一会儿。呃，正在连接，对不对？这个速度呢？貌似有一点点慢啊， 那正在下载对不对？你看，呃，这才一点点大，多少 kb 啊，都下这么久，行，转完了。 呃，那么这个库它本身是比较小的，你看它都是用 kb 做单位，对吧？它仍旧下了这么久。所想而知，如果我们通过这个方式去下载 更大的库，它的速度会很慢。所以呢，我们采用另外一种方案，叫做 pip install， 这库名后面加上一个杠 i 加镜像源。那么什么叫镜像源呢？如果说我们通过 p i p 映视到库名直接去安装，它会从国外的服务器上把第三方库下载完下载过来啊，那么我们从国内连国外肯定很慢呀， 所以我们就可以通过 p i p 映视到库名杠 i 镜像源来从国内的这些镜像源里面去下载库。 我们这里我用的比较多的是清华大学的，我们点开看一下，喏，这里都是库啊，每一个都是库，对吧？好，所以我们只需要在安装的时候把这个链接加上就可以了。尝试一下， 现在我们通过输入 p i p in store 安装另外一个库啊，安装另外一个库叫做 requests 啊，这个库，然后我们接上一个杠 i， 然后呢，把刚刚那个 清华大学的定向源地址给它复制一下，放入这里，点击回车。好欸，那速度就快多了，对不对？喏，这个多舒服啊， 并且这个库相对来说会更大一些。好吧，好，那么这里弄完之后呢，我们可以通过 p i p list 来查看一下我们当前的第三方库，我们最开始有两个，我们又安装了两个， 哎，那为什么出现了这么多呀？我告诉大家啊，咱们在安装第三方库的时候， 如果该户依赖于 其他的第三方户，那么 vip 会将其一同下载下来， 所以，注意啊，注意，如果说我们那个 request 库依赖于其他的三个库，它就会把另外三个库同时下载下来，那么至少这里我们说明一点啊，至少 request 它是要依赖于这个 url 三的，它是用于网络请求的库，好吧，所以这是一个依赖下载啊， 好，行，那么以上呢，都是属于一个在线下载后面这种方式啊，同样是用 p i p install 不是， 但它是一种离线的下载方式啊，那么这里我们就要从 ipad 的 官网就是 p y p i 啊，这个官网上面去下载相关的第三方库啊，比如说，这里我们要安装的库叫做 son 杠 d o c x， 用于操作 word 文档的一个库，我们点击回车哦，大家发现有很多版本，对不对？我们点进去一个，哎，这里呢，就是关于这个做的一个描述啊，叫项目描述啊，它做了一些说明。哎什么？呃， 支持什么？无啊创建呀，编辑也就是呃修改 word 二零零七之后的文件啊，也就是二零零七之前呢，它不能去操作，老了对不对啊？这是一些文件描述啊，就不用去管， 那么你要去下这个库的话呢，就用 alt 还有一个打包好的文件叫做点外文件，那么你下这一个啊，你下这一个。好，你点击就给你下载啊，因为我之前已经下载好了，所以呢在这里呢， 我们就直接，哎，就拿这一个吧就拿这一个啊，我把它放哪里去呢？我把它放到桌面去行不行哎，把这个名字给它改一下，不要这个一了。好，那么大家一定要注意啊。 好，现在 ok 了啊，这文件名在这里，那么它的完整路径名是什么呢？来我们看一下啊， 属性里边哎，他的文件名是这一个对吗？好，他的详细信息里面呢？能不能找到？你看有个文件位置是不是这个位置啊？好，所以我们要切到桌面啊，才能把这个文件的完整名字给他搞定。就是说我们呃切到桌面去操作这个文件也是没问题的啊。 啊，就要么来跟大家说一下啊，要么你可以去 cd desktop 切到桌面啊，然后去操作这个文件，要么你可以怎么样呢？在操作的过程中 p i p install 把这个桌面路径给它干嘛呀？复制一下喏，放这里 啊。 desktop 对吧，然后它里面有个什么文件啊，把这个名字给它复制一下啊，哎，这里就有对吧？这就有啊啊， 你看我都写多了啊，这是一个完全性的名对吧，好，在这里给它删掉啊，那这样也可以，好吧，那现在注意看，我们是没有这个 python d o c x 的， 我们直接点击回车，然后正在安装啊，安装完毕了，当然这个过程中大家发现它还是连接到了其他的地方，这个注意啊，它也是需要网络的，为什么呢？呃，因为对于我们这个 ping 杠 d o c x 来说啊，对于这个文件来说，它是离线的没错，但它要依赖的这个库叫 l x l 以及另外一个依赖库叫做呃， petting testing。 这个啊，这两个都是它的依赖库，所以它是需要网络的 好吧，所以离线的文件只有本身他所依赖的文件并不离线。换句话说，如果这个第三方的离线包他不依赖于任何的第三方库，那你就可以不用去连接其他东西了，可以直接下载， ok 啊。呃，那么这个呢，我们就不再过多解释啊，那么现在用的比较多的也是在线安装的方式。 呃，那么关于我们今天这个 vip 啊，去安装第三方库就讲到这里了，如果说大家对于 python 有 什么疑问，或者说想要去获取 python 相关的资料及工具的话呢，欢迎大家在评论区里面留言，记得一键三连哟。
34晕头小狗🐶
11:14查看AI文稿AI文稿因为接下来介绍的章节中呢，或多或少都会编写一些代码，所以在开始正式学习之前呢，先给大家介绍一下深度学习环境的安装。 机器学习的环境相对而言比较简单，所以在课程中，我们直接都是使用 python 和 pip， 把相应的依赖安装在本地的项目中。 但是呢，深度学习的环境依赖通常是非常复杂的，往往涉及到多个版本之间的 python 扩大深度学习的框架一种以及各种第三方库，它们之间是要互相配合的。如果我们直接使用系统自带的 python 还有 p i p 安装包的时候，通常会遇到各种各样的包版本的冲突问题。 扩大与框架的版本不兼容，不同的项目之间的共享依赖造成了环境之间的相互污染， 因此使用一个比较专业的环境管理工具，这种时候就非常有必要了。我们每个项目呢，都用自己独立的环境切换成另外一个项目，就用自己的环境，用自己安装的包和框架对应的版本。 在深度学习中， conda 可以 说是非常合适的项目管理环境了，它不仅可以很好的隔离不同项目之间的依赖，而而且呢，还能在一定程度上简化扩大，还有就 cudn 等这些相关依赖的管理。 当然，康大呢，业界是有好多种解决方案的，最大的呢肯定就是安康的，它呢预装了二百多个科学计算的包了，功能是非常完整的，装了之后，几乎你就不用再安装环境相关的东西了，但是呢，它的体积也超级的大，而且呢，其实你会引入一些没必要的依赖冲突， 相对而言呢，还有一个它的经典版本就是 mini conda， 它只包只包含了最基础的 conda 和 python 的 版本，比如说装了它之后呢，我们既有 conda 这个管理工具，也有把 python 也给安装好了，不需要我们自己再安装 python 了，其余的我们就按需安装，用到什么就装什么。 这种时候呢，它出来的环境是比较的清亮也干净的，比较适合我们一步步的来搭建深度学习的环境。所以说呢，我们就使用 minivan 来管理我们的学习环境，这个也是目前业界相当推荐的做法了。 迷你康纳本身的安装方式是非常多的，最简单就是可以从官网上去下载，注意一下不同的操作系统有不同的下载包。在 windows 用户安装的时候呢，就勾选一下，把它的路径放到环境变量中。对 mac 用户呢，也可以用 homebrew 进行安装，这个 mac 用户肯定非常熟悉了。 安装完成之后呢，我们就可以使用康达 init 调一下康达 init 来抽象化一下康达。完事之后呢，像 mac 还有 linux 用户需要执行一下，把我们的配置文件呢给更新一下。但使用 zsh 的 用户呢，也可以使用 sos， 然后点 zshrc， 然后我们就可以使用康达杠 water 命令来检查一下是否安装成功了，如果正确的输出了康达的版本号，就说明 ok 了， 看一下，这样就说明好了。然后再来看一下配置镜像源，因为迷你康达默认在下载各种各样的安装包的时候，他其实是从海外下载的，速度对于国内的用户是比较慢的， 这种时候呢，我们可以配成国内的镜像，无论是清华呀，阿里云呀等都提供了非常快的下载。我们选安利的话，我们可以选清华的，基本上就是按照步骤执行以下命令就可以了， 非常简单。这个大家也可以在网上搜一下，结果是非常多的，实际上各种各样的把镜像呢都换成清华的，这样下载起来就比较快了。 在配置完成之后呢，我们可以使用 sirius 命令来看一下安装源有没有配上，可以看一下它这里面各种各样的配置呢，都已经符合我们的预期了，这样它下载的时候呢，就会非常的快了。 安装好了 mini 康纳之后呢，我们就可以安装合适版本的 python 和深度学习最重要的框架 python 了。 深度学习的环境相对而言更强调稳定性，所以说呢，我们不建议大家装最新的版本，在目前啊， python 的 三点一零和 python 的 二点零以上的版本呢，是比较主流且稳定的搭配。所以说呢，我们就给大家演示一下如何创建一个 python 三点一，三点一零的专用环境， 就 create 一个内幕，指，我们指定一下这个环境的名字，指定一下 python 的 版本，对它进行安装。因为我本地影有这个名字了，所以给他换个名字， 安装的时候他会用，可以看到用的镜像源也是我们清华的镜像了。 ok， 好， 这样就安装成功了，安装成功了他也告诉你了，你可以用这个命令呢来激活环境，当然也可以用 deactivate 来不激活，把反向激活，只要激活之后呢，我们就会发现前面多了一个环境的名字了， 接下来就是在环境中安装 padouch， padouch 安装呢，要取决于我们的设备是否有显卡及显卡的版本， 如果说设备中配备的是英伟达五零系列之前的，比如说四零，九零啊这种显卡，那么我们就比较推荐安装扩大十一点叉，比如说十一点八这种对大部分的场景兼容性还是可以的，就用 conda install 来安装指定一下扩大的版本就行了。 如果说呢，我们的设备可以给提供 rts 五零之后的显卡，这样呢，推荐安装扩大十二点叉的版本，这种它的兼容性是比较好的，如果说不是祖传的这些项目啊，或者是一些比较新的环境中，尽可能就不要用扩大来安装后续各种各样的包了，包含着 top 各种， 我们就可以直接使用 pip 来 install 就 行了，指定一下我们想要的版本，十二点八或者十二点四之类的都可以， 而尤其注意安注意一下，如果说我们用了 conda install 呢，后面各种各样的包呢，就尽量的都用 conda 来安装。如如果说我们用 pip install， 后面各种各样的包呢，都用 pip 来安装，只不过是接下来的例子呢，都是用 conda 来做举例子的， pip 的 话，反正安装之后呢，只用库大来管理虚拟环境，否则呢，如果两个工具混着装包的话，会在依赖管理上有严重的冲突。 如果说我们是用的笔记本，可能是核心显卡，或者是我们使用的是麦克设备，就像我一样是没有 gpu 的 排套式呢，也是可以通过啊，在麦克下 m 系列的芯片的时候，是可以通过 s 做一定的硬件加速的，虽然比 gpu 要慢，但是疗胜于无吧， 我们就可以安装一下，像我的话，因为用麦克了，所以就需要用这个来装这个对应的版本了，转过来之后让他可以就执行就好了。 ok， 全都也不用管了，他肯定都给我们选好对应的版本了，所以我们直接 yes 就 可以，这样他就去安装脚印去执行安装就可以了。可以看到为了装，装了这么多依赖，如果我们手工去管理这些依赖肯定是对应之间对应的版本我们是照顾不过来的。 ok， 这种时候就安装好了。 安装好了之后呢，我们可以再补充一下深度学习中常用的一些基础工具包，先把它粘过去，让它装着。 ok， 让它开装。可以看的时候啊，它主要装的是什么呢？就是 nampus， matlab， live 画图的 sebor， 当然也装了 second learn， 自己学习的。还有住不起的 lab， 还有用。如果在 ide 里面，如果我们想用是住不起的 notebook 的 时候，还是需要有一些依赖的， 这些是比较常见的。 ok， 这种时候也给好安装好了，其实我们可以测一下它是否成功啊。实际上我们如果用 ide， 无论是可能常见的 ide 的 都一样啊。 如果使使用的 vs code 的 系列的话，可以看到这边有一个选环境的地方，我们可以选其他的内核，比如说 python 的 环境，可以看到这就是刚才我们安装的那个环境，这个是我之前就有的，把它选中之后呢，就切成这个环境了，我们就可以在 drupal notebook 中来 使使用了，比如说呢，我们可以新建一个测试文件来看看，当然我这个就不用升测试文件了，在 notebook 中执行就好了。我们导入 padlock 的 包，打印一下 padlock 的 版本，看一下 gpu 能不能用，我们也看一下，如果是 耐克 m 系列的芯片，可以看看 mpm 四加速有没有起用来执行一下，第一次会稍微慢一点，后面就会快了。 如果运行后呢，我们如果能够正常的输出排定制的版本，而且对应平台的加速能力可用，就说明环境配置是成功了。可以看到排定制的版本是装上了， gpu 是 不能用的，我的电脑是没有的， mps 是 可用的，因为我是 m 系列的芯片可以用。 ok， 这种时候说明我们后续深度学习一些简单模型的训练，还是可以稍微有点加速的，这些都说明我们后续深度学习一些简单模型的芯片可以用。 ok， 这种时候说明我们后续深度学习一些简单模型了。 实际上刚才我们的使用中就已经在用创建了一个这一个虚拟环境了，比如说我这个项目呢，只用这个环境， 所以说呢，它是其他的项目，如果不一样，你就不要用这个环境创建一个自己项目专属的环境就行了。所以说呢，我们首先看看创建环境的时候，刚才我们已经用这个命令了，就不再重复的讲解了创建， 当然我们也可以在创建环境的时候就把常用的包给装上，这个没必要啊，装最主要的就是指定 python 创建好了之后呢，环境创建好了，我们要激活才能用，其实就是用的刚才的 activate 命令，如果说终端提示出现了左边这个提示，就说在这有这个说明你才是用的这个环境，在这个环境下进行操作，很多同学会忘掉这一步啊， 我们可以当然用这个 deactivate 呢，让它退出，然后它就退出来了，激活在环境中安装包。刚才我们也使用了 pad 啊，装了 non pad 啊 pad 等，我们也可以看一下 一共装了哪些包了。那 list 可以 看到装了非常多的包了，因为每个包它还有自己的依赖，所以装的是非常多的。如果我们想更新一个包，就使用 kundada update 的 命令就可以了。想把一个包给卸载掉，就用 kundada remove 这个包名就可以了。 我们可以看看管理一下环境，查看一下我们已经创建了哪些环境了，当前的环境前面会有个星号啊，所以康达一人 v list 可以 看到当前电脑上是有三个是呃环境的，当前的环境是一人 v 二。当然我们也可以把一些环境彻底给删除掉，如果不用就把它给彻底给删掉就行了。 如果说我们想把当前的环境分享给同事，或者上传到 github 之后，让网友也进行复现，或者是我们想迁移到自己的另外一台电脑上，我们就可以用这个命令呢，把我们当前的环境进行导出，导出之后呢，它会在本地生成一个文件，我们所有的内容都就在这个， 就是当前环境的一些信息都在这个文件中了，包括我们使用的 channels 是 哪些，我们有哪些 dependencies， 这些都给列出来了，那其他人怎么用的？这些环境被导入到这个文件中，后续只要是其他人拿到这个文件，就在本在他本地呢执行这个命令就可以了。 比如说呢，我们创建一个新的文件夹，就是一人为三，并且他把这个文件给复制到一人为三下面来就用这个命令，我们可以看到也是先指定了原，之后呢，他再给我们恢复环境， 可以看到就把环境都给使用到了，我们在这个里面也可以用一样的环，一样的环境了。 ok， 关于我们深度学习所用的最小环境就先介绍到这里，后续随着我们的使用，可能我们会对环境再做一些其他的操作，我们就边学边用。这个课程介绍的都是基础的了，所以大家在后续的课程学习之前呢，先把环境准备好。
606谦行AIing
05:40查看AI文稿AI文稿pyson 零基础入门基础篇第三方库的安装与使用同学们是不是碰到过安装第三方库的时候不成功，碰见了这些错误和报错又应该怎么办呢？这个视频我将告诉大家如何成功地安装 python 第三方库，并且给大家介绍三种安装第三方库的方式。 首先，在安装 python 第三方库之前，我们需要保证安装的环境，也就是说我们需要验证是否安装了 python 解释器。 想要验证是否安装了 python 解释器，大家可以按一下键盘上的 windows， 加上 r 键，在弹出的窗口中输入 cmd， 然后点击确认。在这个弹出的命令提示符窗口，大家就可以输入 python， 然后空格杠大写的 v， 按下回车键，我们就可以查看 python 解释器的版本了。如果你没有弹出解释器的版本，那么就说明你没有安装 python 解释器。不用着急，你可以在浏览器中搜索 python 的 官网，在 python 官网中找到这个 download 的 选项卡，然后在选项卡中找到合适的版本下载就可以了。 下载好解释器后如何安装？大家也可以翻看之前的视频。那么在这里呢，我们需要保证的就是已经安装好了 python 解释器。 安装好了 python 解释器之后呢，我们需要验证是否有 pip 库。有一些同学在写下了 pip 命令之后，出现了这样子的情况， pip 库不是内部或者外部命令，那说明你在安装 python 解释器的时候没有勾选安装 pip 库，而 pip 库是我们安装第三方库的重要驱动工具。 想要重新安装上 pip 库，我们可以在这里点击这个搜索，打开就可以了， 找到了之后，我们点击这个程序，打开这个程序与功能，找到 python 解释器，右击点击更改，在这里呢，你可以选择修改或者修复已经破损的 python 解释器，或者卸载掉 python 解释器。 那么我们是要对 python 解释器进行修改，重新安装上 pipu， 我 们就选择这个 modify 修改，那么一般没有勾选的同学就是不能够安装 pipu 了，大家一定要记住，这个 pip 一定是要勾选上的，然后大家点击这个下一步，最后点击这个 install， 完成安装 pipu 即可。 做到这一步，我们就解决掉了这个问题。再次进入到这个命令提示符窗口，我们写下 pip 杠 v， 就 可以弹出你的 pip 库安装的版本号了，并且能够使用 pip 来下载安装第三方库。 验证了有 python 解释器环境和 pip 环境之外，我们就只要保证网络正常，就能够正常地下载第三方库了。但是有时候保证了以上三种情况还是会出现报错，就是因为你下载第三方库可能版本太老了， 我们需要升级一下 p i p 版本。同样是在这个命令提示符窗口，我们写下这个更新 pip 库的代码，然后按下回车键就可以了。 在这里我进入命令提示符窗口，写下这段代码，按下回车键。因为我的 pip 库是最新版本的，所以出现的是这个 requirement already stated， 如果不是最新版本的，它就会自动帮你下载安装。升级好这个 pip 库，弄好之后，我们就可以使用 pp 命令来安装库。 现在我在这个命令提示符窗口写上 pip install pandas， 按下回车键就可以下载第三方库了。大家可以看到下载的速度非常的缓慢，这是因为我们需要连接到国外的网站才能下载第三方库，所以我们就一定要保证网络的正常， 如果网络不正常就很有可能报错，下载不成功。那么为了保证下载成功，我们应该怎样快速的下载第三方库呢？这个时候我们就可以使用到镜像源右边这三种镜像源，我们可以任意选择一种，然后让它来下载第三方库， 下载的方法就是 pip install， 加上杠 i 以及镜像源的地址和第三方库名。现在我们来使用镜像源下载这个 pandas 库，大家可以看到下载的速度非常的快，几乎一秒钟我们就下载好了这个九点七 mb 的 第三方库，而刚刚就非常非常的慢。 下载好第三方库之后，有一些同学还会问我如何才能够卸载掉第三方库呢？那么我们也可以使用上这个 pip 加上第三方库名， 写下这个命令之后，我们按下回车键，他会弹出是否要卸载这个库，我们选择这个 y 就 表示已同意，按下回车键就会卸载掉这个库了。 以上方法用于在线安装和在线卸载第三方库，有的时候我们想要打包第三方库，然后传输给别的同事， 那么如何离线安装第三方库并且打包它呢？我们就可以在浏览器中搜索这个 p p 社区，进入到这个 p p 中搜索你想要下载的第三方库，比如说我还是搜索这个 pandas， 在 这个里面我们找到 pandas， 点击进去之后，我们就可以选择这个 downloads file 来下载第三方库的资源包，这个下载之后我们在这里找到这个 who 为后缀的文件就可以下载了， 大家需要注意的就是你的电脑是六十四位的，你就需要下载六十四位的，如果是 linux 系统就需要下载 linux 系统的，一定要是对应的电脑系统，那么现在我来点击这个 下载好之后呢，我们找到这个下载好的文件位置，我们点右击点击找到这个属性，在这里就存放着这个文件存放的位置，我们离线下载就直接在这里写下 piping store， 加上位置， 一定不要忘记的就是除了这个位置之外，我们还要写下这个第三方库的文件名字，加上名字就可以离线下载这个第三方库了。 以上就是这个视频的所有内容，到了这步相信大家也能够顺利并且顺畅的下载第三方库了，如果你还有其他没有解决的问题，也可以截图发到评论区哦，我们下个视频再见。拜拜。
81靠谱的乐一
01:10查看AI文稿AI文稿想保护你的拍摄代码不被泄露，一个实用的方法就是将它转化成 c 代码，并编一层动态库，这样别人可以调你的功能，却看不到你的原始代码。 具体怎么做呢？只需要三步。第一步，准备拍摄模块，将你的核心代码写在一个点 pyx 文件中， 这是 c 编程的扩展文件。比如说你的模块叫 my model， 那 就保存为 my model， 点 pyx。 第二步， 边写边 e 配置文件，创建一个 set up 点 py 文件，内容如上，记得把模块名换成自己的。第三步， 编辑生成动态库，在终端中运行这个命令，这会将你的点 pyx 文件先转化成 c 代码，再编辑成动态库。完成之后，你就可以把生成的动态库文件提供给他人使用。 别人如何调用呢？他们只需要将动态库文件放在项目目录中，像导入普通拍摄模块一样，就可以正常调用里面的功能了，整个过程不需要看到你的原代码。
1861猪猪猪序员
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00:21查看AI文稿AI文稿挖到 python 天花板级免费宝藏，点进去你就会发现一个顶级开源项目，足足有二九五 k 加四大 ai 爬虫， web 数据分析，格式化数据库 编程工具全覆盖，开发工具分类齐全，精选高质量项目，全程免费，无付费，无套路，纯硬核开源，精选 python 人手一份的硬核干货，永久受用！
284Tony讲实话
02:57查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是石子，今天给大家带来一个编程的工具库啊，有很多时候大家有一些素材的需求，然后会去平台上下载对应的视频，对吧？ 然后有的你找到的那种解析网站，你去复制几个链接，然后你等他自动化的一个生成，然后下载，可能下着下着下个两三次他就开始要付费啊，或者要看广告或者七七八八什么的，就比较麻烦嘛，对吧？ 然后这里今天带来一个是一个多平台自动化下载的一个这个开源工具啊，看一下他的一个中文文档， 这个开源工具叫做 f 二啊， f 二，然后是一个配帧库，提供的多平台的作品下载与接口数据的处理，然后目前的话它是支持这个 w b d y t k i g e v x y t b b 或者是一些别的啊，然后用起来的话也是比较方便的啊，就是你直接把它安装就行了，然后启动一下它就会有这个界面， 然后它里面主要的功能有哪些呢？就是这个应用功能，然后绿色代表已经实现了啊，我们只看绿色的好吧。啊，这里还有那个需要注意一下，就是紫色它是代表需要登录的啊， 需要登录需要获取相关的 cookie， 然后我们来看一下功能啊，这是 dy 的 对吧？包括用户信息是有接口的， 除了一个合集还有个收藏的看不到啊，其他的包括作品啊，图集啊，主页作品啊，点赞的等等等等都可以收集到啊，包括其他平台的终端配置生成 cookie， 提取 id， 提取用户 id， 主页的信息 详情都可以啊，包括这是提取的一些截图，你目前使用的是最新版本，对吧？然后 下载完成音频视频都有主页的作品，就是丢了个链接看见没？然后包括收藏的呀，收藏夹的呀，原声的、合集的都可以拉啊， 然后说白了就是能把这几个平台的一些视频啊，帮你批量下载下来。如果你对这个工具需求比较大的话，你可能就是做一些内容运营的，对吧？需要持续的监控一下你的竞品的一些相关信息，或者是给自己的热门找一点素材， 然后进行分析或者二创，或者是一些搞研究或者是模型训练的，对吧？可能有这种需求，但如果你只是偶尔下一两个视频的话，就没有必要做这种东西了。好吧， 直接找一个平台的解析网站就行了，相对来说在线的也更快一点。好，那么今天内容就分享到这，感谢您的观看，我们下期再见！拜拜！
27时之AI
05:45查看AI文稿AI文稿pason 自动化办公专属课程第二章第三方库安装 学 python 我 只看糯米哦！这期视频糯米先来手把手带宝宝们搞定 python 第三方库的安装，因为自动化办公的操作比较依赖第三方库的一个使用，这里糯米就给宝宝们分享三种不一样的安装办法， 零基础也能轻松跟着操作。在开始安装各类第三方工具库之前，一定要先检查电脑环境是否正常，环境没问题，后续安装才不会各种报错。 首先第一步检测我们的电脑有没有装好 python 显示器，键盘按住 win， 加二，弹出运行窗口，输入 cmd 回车，打开黑色命令行窗口， 在命令行输入 python 空格，加个横杆，再写个大写字母 b， 按下回车，只要能跳出版本信息，就说明 python 环境正常。 如果提示无法识别，说明还没安装 python， 宝宝们可以自行去官网下载对应版本就行。安装教程糯米往期视频都有。 第二步，我们要检查 pip 工具是否能用，同样在命令行输入 pip， 点击空格，加个横杆，再写个大写字母 v， 点击回车就可以查看版本。如果提示不是内部命令，就说明我们在安装 python 时没勾选 pip 组建。 解决这个问题的办法也很简单，首先打开控制面板，进入程序与功能，找到已安装的 python， 右键选择更改。接着我们点击 modify， 这个也是更改配置的意思，第二个是修复的意思，第三个是卸载，这里我们选择更改配置 modify 就 可以了， 然后把这个 pip 组建给勾选上，然后点击 nex 重新安装就可以了。等配置进度走完，我们再次打开命令行检测 pip， 输入 pip， 点击空格，加个横杆，再写个大写字母 v， 就 能正常识别使用了。除此之外，还有一种高频问题，就是我们明明有 pip， 但安装第三方库的时候依旧会失败。 这种情况的出现大多是因为工具版本过于老旧，我们只需要输入升级指令，一键更新到最新版本，就能规避大部分兼容故障。如果本身已经是最新版本，系统也会自动提示，无需多余操作 环境，全部检测无物。网络通畅的前提下，我们先来学习第一种安装方式，原声在线安装。操作逻辑非常简单，按照糯米浆的固定格式直接套用就行。 举个例子，我们后面学习自动化办公常用的 pandas， 工具库，直接输入安装指令就能自动下载，部署就直接输入 pip install pandas 就 可以了。不过宝宝们能直观感受到，这种默认下载方式速度很慢， 主要原因是官方资源服务器在海外，国内访问延迟高，不仅速度慢，还容易下载中断，安装失败。 为了解决下载卡顿、安装失败的问题，我们用第二种更高效的方式，国内镜像员加速下载。 简单理解就是用国内稳定的资源站点替代国外服务器，下载速度会快上好几倍，稳定性也更强。 操作方式特别简单，在原有安装命令后面加上横杆和字母 i， 再加上国内镜像站点地址就 ok 了。比如我们以阿里云镜像站为例，这里先输入 pip， 接着是 s store， 再是横杆和字母 i， 再把阿里云镜像站的地址复制上去，点击回车，现在就开始下载 pandas 了。 同样安装 pandas， 宝宝们可以明显看到下载速度大幅提升，几秒就能安装完成。 删除第三方库的就是把关键字改一下，比如删除 pandas 就 可以输入 pip， 再输入 on instale， 再加上第三方库的名字 pandas， 点击回车命令窗口就提示我们是否卸载 pandas， 输入字母 y 就是 确定，输入字母 an 就是 不删除。 最后再教宝宝们第三种实用方案，本地离线安装。很多时候新版工具库会和我们现有的代码产生冲突，导致程序报错，运行异常， 这时候我们就可以提前手动下载固定版本的安装包，存到本地，脱离网络，手动安装，保证项目环境稳定统一。 首先我们打开浏览器访问 p v p i 公共平台，这里汇集了所有 python 第三方工具，在页面搜索栏查找我们需要的工具， 比如说网络请求常用的 request 库。进入工具详情页面后，找到资源下载区域，选择后缀为 w h l 格式的安装包，保存到桌面等容易找到的位置。 文件保存好之后，复制这个安装包的完整储存路径，包含文件名称。回到命令行界面，输入安装指令，粘贴刚刚复制的文件路径，确认无误后，按下回车就能直接完成离线安装，全程不需要联网， 到这里，三种安装方式就全部讲解完毕了。原声在线安装、国内镜像加速、本地离线部署。三种方法覆盖日常所有使用场景，只要提前做好环境检测，按照步骤一步步操作，基本不会出现任何报错。宝宝们自己动手实操的时候， 要是遇到解决不了的问题，可以后台私信糯米或者留言在评论区上，下一期糯米会带宝宝们简单回顾一下基础知识点，便于后续自动化办公的高效学习。
66糯米姐姐
