⑴ linux 怎麼安裝python-oslo-config
一般默認是安裝了的.你打開終端輸入python,如果沒有,那就安裝.
看你用的什麼系統了.一般安裝命令有
apt-get install python
zypper install python
yum install python
pacman install python
如果你知道你的系統軟體包管理命令你就直接用,不知道就試試上面四個,常見的系統總有一個是可以的.
⑵ snownlp和nltk什麼關系
沒什麼關系吧。 SnowNLP的開發者在GitHub描述中提到是受TextBlobd的啟發才寫的SnowNLP,而這兩個類庫的最大區別就是SnowNLP具體實現的時候沒有用nltk，主要針對中文文本處理。
⑶ python怎麼安裝sendmail
python發送郵件的介紹比較多，都是需要登錄某個郵件服務商，有密碼修改和頻繁發送被限制的問題。這里介紹一下，調用本機linux自身sendmail服務發送郵件。不需要登錄，發送郵件名可以是任意名字，沒有限制。
1. 安裝：
#yum install -y sendmail
2. 啟動服務：
#service sendmail start
檢查服務是否加入自啟行列
#chkconfig --list |grep sendmail
3 python代碼：
from email.mime.text import MIMEText
from subprocess import Popen, PIPE
import commands
def send_mail(sender, recevier, subject, html_content):
msg = MIMEText(html_content, 'html', 'utf-8')
msg["From"] = sender
msg["To"] = recevier
msg["Subject"] = subject
p = Popen(["/usr/sbin/sendmail", "-t"], stdin=PIPE)
p.communicate(msg.as_string())
send_mail("[email protected]","[email protected],[email protected]","title", 「mail_text」)
[email protected]可以是任意郵箱名
[email protected]是收郵件的郵箱
title是郵件標題
mail_text是郵件內容
可以結合其他介紹python發郵件的資料，發出更復雜的郵件
⑷ 軟體：Python安裝擴展包mayavi
安裝mayavi有兩種方法：
一種是安裝集成了多個python包的軟體，如Enthought Canopy,Pythonxy, orAnaconda.但是貌似幾個集成環境中都沒有看到mayavi的影子。
第二種就是從源代碼開始安裝：安裝mayavi之前先要安裝這幾個依賴包
You must have the following libraries installed before installing the Mayavi project:
Numpyversion 1.1.1 or later
VTKversion 5.0 or later
wxPythonversion 2.8 or later
configobj
一：
首先安裝vtk：
安裝VTK，從網站ources/software.html下載最新版本，此文安裝的是：vtkpython-6.1.0-Windows-64bit.exe
3）配置VTK環境變數：
A：把VTK中的bin文件加入系統變數中：如：PATH：C:Program FilesVTK 6.1.0in
B：設置python路徑，在系統變數中創建PYTHONPATH ：如：PYTHONPATH ：C:Program FilesVTK 6.1.0in;C:Program FilesVTK 6.1.0inLibsite-packages
4）測試，打開python IDEL界面，輸入：import vtk
>>> import vtk
>>>
沒報錯，就說明安裝成功了。
⑸ 請教可以查看python解釋器版本號或者安裝路徑命令
Python是解釋型腳本語言，在執行時，逐句解釋執行，不需要進行預編譯。但需要有自身的Python解釋器。
所以在執行Python代碼時，需要指定python解釋器。
指定解釋器方法：
在文件開頭添加搜索路徑,
linux OS
中一般安裝後的默認路徑如下
#!/usr/bin/env python 或者#!/usr/locat/bin/python
如果沒有找到，可以通過命令查詢python路徑
whereis python或者
which python
Windows OS
可以通過以下方式查詢python路徑或者第三方模塊安裝路徑。
>>> import sys
>>> sys.path['C:\\Users\\zx\\Desktop', 'C:\\Users\\zx\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32\\lib\\site-packages']
cmd目錄下運行python -V可查看python版本
修改默認python版本
先查看安裝的python路徑：
justin18chan@justin18chan:~$ whereis python
python: /usr/bin/python /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python2.7-config /usr/bin/python3.5m /usr/bin/python2.7 /usr/lib/python3.5 /usr/lib/python2.7 /etc/python /etc/python3.5 /etc/python2.7 /usr/local/bin/python3.6m-config /usr/local/bin/python3.6-config /usr/local/bin/python3.6m /usr/local/bin/python3.6 /usr/local/lib/python3.5 /usr/local/lib/python3.6 /usr/local/lib/python2.7 /usr/include/python3.5m /usr/include/python2.7 /usr/share/python /usr/share/man/man1/python.1.gz
使用ln -s命令來修改，命令如下：
justin18chan@justin18chan:~$ sudo rm /usr/bin/python
[sudo] password for justin18chan: justin18chan@justin18chan:~$ sudo ln -s /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python
justin18chan@justin18chan:~$ pythonPython 3.5.2 (default, Sep 14 2017, 22:51:06)
⑹ configobj支持python 3嗎
支持，最新configobj 5.0.6版本可以從這里下載：
https://pypi.python.org/pypi/configobj/5.0.6
⑺ tensorlab 支持python介面嗎
這又是一個 Awesome XXX 系列的資源整理，由 vinta 發起和維護。內容包括：Web框架、網路爬蟲、網路內容提取、模板引擎、資料庫、數據可視化、圖片處理、文本處理、自然語言處理、機器學習、日誌、代碼分析等。
伯樂在線已在 GitHub 上發起「Python 資源大全中文版」的整理。歡迎擴散、歡迎加入。
GitHub - jobbole/awesome-python-cn: Python資源大全中文版
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。
Slug化
awesome-slugify – 一個 Python slug 化庫，可以保持 Unicode。
python-slugify – Python slug 化庫，可以把 unicode 轉化為 ASCII。
unicode-slugify – 一個 slug 工具，可以生成 unicode slugs ,需要依賴 Django 。
解析器
phonenumbers – 解析，格式化，儲存，驗證電話號碼。
PLY – lex 和 yacc 解析工具的 Python 實現。
Pygments – 通用語法高亮工具。
pyparsing – 生成通用解析器的框架。
python-nameparser – 把一個人名分解為幾個獨立的部分。
python-user-agents – 瀏覽器 user agent 解析器。
sqlparse – 一個無驗證的 SQL 解析器。
特殊文本格式處理
一些用來解析和操作特殊文本格式的庫。
通用
tablib – 一個用來處理中表格數據的模塊。
Office
Marmir – 把輸入的Python 數據結構轉換為電子表單。
openpyxl – 一個用來讀寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的庫。
python-docx – 讀取，查詢以及修改 Microsoft Word 2007/2008 docx 文件。
unoconv – 在 LibreOffice/OpenOffice 支持的任意文件格式之間進行轉換。
XlsxWriter – 一個用於創建 Excel .xlsx 文件的 Python 模塊。
xlwings – 一個使得在 Excel 中方便調用 Python 的庫（反之亦然），基於 BSD 協議。
xlwt / xlrd – 讀寫 Excel 文件的數據和格式信息。
relatorio – 模板化OpenDocument 文件。
PDF
PDFMiner – 一個用於從PDF文檔中抽取信息的工具。
PyPDF2 – 一個可以分割，合並和轉換 PDF 頁面的庫。
ReportLab – 快速創建富文本 PDF 文檔。
Markdown
Mistune – 快速並且功能齊全的純 Python 實現的 Markdown 解析器。
Python-Markdown – John Gruber』s Markdown 的 Python 版實現。
YAML
PyYAML – Python 版本的 YAML 解析器。
CSV
csvkit – 用於轉換和操作 CSV 的工具。
Archive
unp – 一個用來方便解包歸檔文件的命令行工具。
自然語言處理
用來處理人類語言的庫。
NLTK – 一個先進的平台，用以構建處理人類語言數據的 Python 程序。
jieba – 中文分詞工具。
langid.py – 獨立的語言識別系統。
Pattern – Python 網路信息挖掘模塊。
SnowNLP – 一個用來處理中文文本的庫。
TextBlob – 為進行普通自然語言處理任務提供一致的 API。
TextGrocery – 一簡單高效的短文本分類工具，基於 LibLinear 和 Jieba。
文檔
用以生成項目文檔的庫。
Sphinx – Python 文檔生成器。
awesome-sphinxdoc
MkDocs – 對 Markdown 友好的文檔生成器。
pdoc – 一個可以替換Epydoc 的庫，可以自動生成 Python 庫的 API 文檔。
Pycco – 文學編程（literate-programming）風格的文檔生成器。
配置
用來保存和解析配置的庫。
config – logging 模塊作者寫的分級配置模塊。
ConfigObj – INI 文件解析器，帶驗證功能。
ConfigParser – (Python 標准庫) INI 文件解析器。
profig – 通過多種格式進行配置，具有數值轉換功能。
python-decouple – 將設置和代碼完全隔離。
命令行工具
用於創建命令行程序的庫。
命令行程序開發
cement – Python 的命令行程序框架。
click – 一個通過組合的方式來創建精美命令行界面的包。
cliff – 一個用於創建命令行程序的框架，可以創建具有多層命令的命令行程序。
clint – Python 命令行程序工具。
colorama – 跨平台彩色終端文本。
docopt – Python 風格的命令行參數解析器。
Gooey – 一條命令，將命令行程序變成一個 GUI 程序。
python-prompt-toolkit – 一個用於構建強大的互動式命令行程序的庫。
生產力工具
aws-cli – Amazon Web Services 的通用命令行界面。
bashplotlib – 在終端中進行基本繪圖。
caniusepython3 – 判斷是哪個項目妨礙你你移植到 Python 3。
cookiecutter – 從 cookiecutters（項目模板）創建項目的一個命令行工具。
⑻ windows環境下怎麼安裝cudarray
首先，deeppy的安裝是需要依賴cudarray的，所以必須先安裝cudarray，下載請click here。
下載完畢之後解壓，有了Makefile文件，原文中配置文件是要這么改的。
First, you should consider specifying the following environment variables. - `INSTALL_PREFIX` (default: `/usr/local`). Path where to install libcudarray. For the Anaconda Python distributionthis should be `/path/to/anaconda`. - `CUDA_PREFIX` (default: `/usr/local/cuda`). Path to the CUDA SDK organized in `bin/`, `lib/`, `include/` folders. - `CUDNN_ENABLED`. Set `CUDNN_ENABLED` to `1` to include cuDNN operations in `libcudarray`.
根據我的實際情況，我的anaconda安裝在/data1/NLPRMNT/sunliming,所以我的INSTALL_PREFIX改為
INSTALL_PREFIX=/data1/NLPRMNT/sunliming/anaconda
我的cuda目錄是
CUDA_PREFIX = /usr/local/cuda-6.5
接著是我設置CUDNN_ENABLED
CUDNN_ENABLED = 1
# Set CUDNN_ENABLED to 1 to include cuDNN operations in libcudarray.
到了這兒配置就改好了，接著運行makemake install
顯示so文件被拷貝到anaconda/lib目錄下面去了，接下來還有一個很重要的工作，就是安裝cudarray模塊。我表示我做的時候把這一步忘記了，然後後面測試，死活都過不去，都是淚啊！python setup.py install
到這個時候安裝完畢測試一下pythonimport cudarray
沒有問題的話就可以裝deeppy了。安裝deeppy就簡單多了，下載、解壓、執行。python setup.py install
然後就配置好了。pip list
就能看到結果了。
abstract-rendering (0.5.1)
argcomplete (0.8.4)
astropy (1.0.1)
backports.ssl-match-hostname (3.4.0.2)
bcolz (0.8.1)
beautifulsoup4 (4.3.2)
binstar (0.10.1)
bitarray (0.8.1)
blaze (0.7.3)
blz (0.6.2)
bokeh (0.8.1)
boto (2.36.0)
cdecimal (2.3)
certifi (14.5.14)
cffi (0.9.2)
clyent (0.3.4)
colorama (0.3.3)
conda (3.10.0)
conda-build (1.11.0)
conda-env (2.1.3)
configobj (5.0.6)
cryptography (0.8)
cudarray (0.1)
Cython (0.22)
cytoolz (0.7.2)
DataShape (0.4.4)
decorator (3.4.0)
deeppy (0.1.dev0)
接下來就是測試程序了，希望沒有其他問題。
⑼ Python編寫一個的 ini 文件解釋器,用對象來表示,能讀寫,節點排序不能亂
推薦ConfigObj模塊，easy_install一下就行了
⑽ linux中的arkose-gui的用處，詳細，不知勿擾！
Muut pakettiin arkose-gui liittyvät paketit
depends
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arkose
Desktop application sandboxing - core
policykit-1
framework for managing administrative policies and privileges
python
interactive high-level object-oriented language (default version)
python-configobj
simple but powerful config file reader and writer for Python
python-gobject
Python 2.x bindings for GObject - transitional package
tai python-gtk2
Python bindings for the GTK+ widget set
這是英語解釋，arkrose就是一種石英石，gui就是界面的意思。。就是烏斑禿系統里的一個可選 圖形用戶界面，依賴於以上的元素。這種界面好多，下載來安裝就行，應該都是個人開發的。