1.PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
2.编译器原理与源码实例讲解：22. 编译器的负源应用领域与案例分析
3.仿真测试入门参考(22):CARLA的交通场景
4.用python开发一个炸金花小游戏，注意别玩上瘾了~~
5.哪里能够买到商用的码负码算django项目源码(2023年最新整理)
PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
在数据库运行中，可能遇到非预期问题，负源如断电、码负码算崩溃。负源这些情况可能导致数据异常或丢失，码负码算仪器预约平台源码影响业务。负源为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态，码负码算确保数据一致性和完整性，负源我们引入了WAL（Write-Ahead Logging）机制。码负码算WAL记录数据库事务执行过程，负源当数据库崩溃时，码负码算利用这些记录恢复至崩溃前状态。负源
WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。码负码算REDO允许对数据进行修改，负源UNDO则撤销修改。REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL，还有Shadow Pagging、WBL等技术，但WAL是主要方法。
数据库内部，日志管理器记录事务操作，缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生，恢复管理器读取事务状态，回放已提交数据，回滚中断事务，恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。
长时间运行后崩溃，可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助，将脏数据刷入磁盘，记录检查点位置，确保恢复从相对较新状态开始，同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复，还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。
在记录日志时，WAL只在缓冲区中记录，直到事务提交时等待磁盘写入。LSN（日志序列号）用于管理，只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志，WAL是持久化日志。
崩溃恢复中，checkpointer持续做检查点，加快数据页面更新，提高重启恢复速度。在回放时，数据页面不断向前更新，直至达到特定LSN。
了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性，改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下，大小为1GB，与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联，根据特定LSN可识别文件名和位置。
使用pg_waldump工具可以查看日志内容，等价类划分法测试案例源码理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等，对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型，涉及堆元组、索引、序列号操作。
标准记录流程包括：读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL，复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。
崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置，严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上，FullPageWrite（FPW）策略记录完整数据页面，防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复，数据库会告知失败。磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。
本文总结了数据库崩溃恢复原理，以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原（PITR）方法。
编译器原理与源码实例讲解：. 编译器的应用领域与案例分析
编译器是计算机科学领域的重要概念，负责将高级语言转换为计算机可执行的低级代码。编译器广泛应用于软件开发、人工智能、大数据处理等领域。本文将深入探讨编译器的核心概念、算法原理、操作步骤、数学模型、代码实例及未来趋势与挑战。
编译器的核心包括语法分析、语义分析、中间代码生成、优化和目标代码生成等。
语法分析将源代码解析为抽象语法树，语义分析检查代码语义，中间代码生成将语法树转换为抽象中间代码，优化改进中间代码，目标代码生成最终转换为机器可执行代码。
优化策略包括死代码消除、常量折叠、循环不变量分析等，目标代码生成针对特定平台，将中间代码转换为机器代码。
具体代码实例展示了一个简单的计算器程序，演示了编译器的核心功能。
未来，编译器技术将适应新架构、语言和应用场景，如多核、异构计算、跨平台支持等。
常见问题解答包括编译器工作原理、类型、优化技术和面临的挑战。
通过本文，h5火箭小游戏源码读者可深入理解编译器的各个方面，并对未来发展有全面认识。
仿真测试入门参考():CARLA的交通场景
学习仿真测试时，常常有朋友询问如何入门。今天的文章旨在分享一些个人经验和理解，希望能对大家有所帮助。这是系列文章的第篇，专注于探讨在CARLA中加载基于OpenSCENARIO的动态场景。 交通场景指的是在仿真世界中，各类交通参与者的动态行为，这些行为对运行其中的自动驾驶车辆进行充分测试。丰富多样的交通参与者的种类及其动态行为，决定了交通场景的复杂性和挑战性。CARLA支持轿车、SUV、客车、卡车、摩托车、自行车以及行人等多种动态参与者，同时包括锥桶、售货机等多种静态参与者。动态参与者的行为可通过预先定义的场景和在线运行的交通流来控制。 CARLA中的交通管理器（Traffic Manager）模块负责场景和交通流的模拟，而基于OpenSCENARIO格式的场景仿真因其通用性更受欢迎。因此，文章将详细介绍如何使用CARLA提供的场景运行器（ScenarioRunner）来模拟基于OpenSCENARIO的场景。ScenarioRunner的安装
ScenarioRunner是CARLA官方提供的场景解析和运行工具，支持多种预定义场景文件，如CARLA自定义的scenario格式、route格式和OpenSCENARIO格式。本书主要关注其OpenSCENARIO场景运行功能。OpenSCENARIO已发布多个版本，包括1.0、1.2和2.0，SR在这些版本中均得到了支持。 OpenSCENARIO是一个由德国自动化及测量系统标准协会ASAM提供的描述动态场景的标准格式。要开始使用ScenarioRunner，首先需要下载与CARLA版本相匹配的SR源码。通常，SR与特定版本的CARLA相配合，如与CARLA 0.9.相配合的是SR0.9.。确保使用与CARLA版本匹配的SR版本，以避免操作失败的问题。为了获取最新的特性，可选择下载源码的方式进行安装。 安装依赖库时，请参照SR文件夹中的requirements.txt文件执行相应的操作。注意，如果本地numpy版本高于1.，可能需要解决与networkx 2.2版本的兼容性问题。根据实际情况，安装高版本的networkx或低版本的numpy。 为了运行场景，需要设置环境变量。在~/.bashrc文件中添加相应的路径设置，确保在运行时能够找到相关的文件。最后，运行source ~/.bashrc以使设置生效。运行OpenSCENARIO文件
使用ScenarioRunner运行OpenSCENARIO文件的过程非常直观。首先启动CARLA，然后运行ScenarioRunner并指定相应的文件路径即可。 具体步骤如下：启动CARLA。
配置ego车辆。怎样制作农产品溯源码实际测试时，应由被测算法控制ego车辆，但为了演示，使用手动控制方式配置ego车辆为自动驾驶。
运行ScenarioRunner，使用xosc或osc文件作为输入参数。
运行后，CARLA渲染窗口将显示地图根据定义的变化，同时生成ego车辆及其前方的障碍车辆。运行结束后，可根据需要选择输出结果信息，以获取关于场景、车辆性能和运行时间的详细报告。 通过ScenarioRunner，您可以轻松地运行基于OpenSCENARIO的动态场景，为自动驾驶车辆提供全面的测试环境。希望本文提供的信息能帮助您更好地了解和使用CARLA进行仿真测试。用python开发一个炸金花小游戏，注意别玩上瘾了~~
众所周知?扑克牌可谓是居家旅行、桌面交友的必备道具，今天我们用 Python 来实现一个类似炸金花的扑克牌小游戏，先来看一下基本的游戏规则。炸（诈）金花又叫三张牌，是在全国广泛流传的一种民间多人纸牌游戏。游戏使用一副除去大小王的扑克牌，共 4 个花色 张牌，各个玩家从中抽取 3 张牌，比较大小。各种牌型的大小顺序如下（按照全排列组合中出现的概率越小，牌型分数奖励越大）：1、同花顺：三张同样花色且点数连续的牌，如红心2、红心3、红心4；2、豹子：三张点数一样的牌，如 AAA、；3、顺子：三张点数连续的牌，如红心2、黑桃3、方块4；4、金花：三张同样花色的牌，如红心2、红心5、红心8；5、对子：两张点数一样的牌，如红心2、黑桃2；6、单张：2~ < J < Q < K < A。以下概率截自百度百科： 注：本文所述游戏规则与实际有所不同，主要基于对不同牌型的比较进行设计
一、游戏流程实现
1、准备扑克牌 开始游戏前，需要先生成一副满足要求的扑克牌，牌友们都知道，扑克牌有以下四种花色，每种花色有 A、2~、J、Q、K 等 张牌。
suit = ["黑桃", "红心", "方块", "梅花"]num = [str(i) for i in range(2, )] + ["J", "Q", "K", "A"]为了便于后续算分，先给每一个单张赋予相应的obv水上漂指标公式源码点数。
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount += 1扑克牌点数预览如下：
score_map = { '黑桃2': 2, '黑桃3': 3, '黑桃4': 4, '黑桃5': 5, '黑桃6': 6, '黑桃7': 7, '黑桃8': 8, '黑桃9': 9, '黑桃': , '黑桃J': , '黑桃Q': , '黑桃K': , '黑桃A': , '红心2': 2, ... }
2、玩家入场 以 p1、p2 等名称对玩家进行区分，我们先邀请 5 个玩家入场。
players = [f"p{ i}" for i in range(1, 6)]3、发牌 将玩家和扑克牌列表作为参数，传入发牌器。发牌器在扑克牌中进行不放回抽取，为每个玩家随机抽取 3 张牌，并记下玩家名称及其对应牌组。
def get_pk_lst(pls, pks):result = []for p in pls:pk = sample(pks, 3)for _pk in pk:pks.remove(_pk)result.append({ "name": p, "poker": pk})return resultpokers = list(score_map.keys())# 去掉大小王的一幅扑克poker_grp = get_pk_lst(players, pokers)# 发牌发牌预览如下：
result = [{ 'name': 'p1', 'poker': ['方块5', '梅花3', '方块A']}, { 'name': 'p2', 'poker': ['黑桃4', '方块8', '黑桃J']}, { 'name': 'p3', 'poker': ['红心', '红心K', '方块7']}, { 'name': 'p4', 'poker': ['方块4', '梅花6', '方块J']}, { 'name': 'p5', 'poker': ['红心5', '梅花', '黑桃A']}]
4、判断牌型及算分 在算分之前先按之前的映射字典，将 pk_lst 里的 3 张扑克牌转换成对应的点数。
n_lst = list(map(lambda x: score_map[x], pk_lst))# 点数映射接下来截取花色部分的文本，利用集合去重后判断是否为三张同花。
same_suit = len(set([pk[:2] for pk in pk_lst])) == 1# 是否同花色再对点数部分进行排序，与依靠点数的最值生成的顺序列表进行比较，判断是否为连续的点数。要注意的是，A 与 QKA 一样被视作顺子。
continuity = sorted(n_lst) == [i for i in range(min(n_lst), max(n_lst) + 1)] or set(n_lst) == { , 2, 3}# 是否连续别忘了考虑对子和豹子的检查方式。
check = len(set(n_lst)) # 重复情况
那么正式开始判断牌型和算分吧！首先是单张，非同花、非顺子、三张点数不一。得分以 3 个单张点数相加。
if not same_suit and not continuity and check == 3:return sum(n_lst), "单张"其次是对子，非同花，有且仅有两张点数一致。得分中对于构成对子的部分给予 2 倍奖励。
if not same_suit and check == 2:w = [i for i in n_lst if n_lst.count(i) == 2][0]single = [i for i in n_lst if i != w][0]return w*2*2 + single, "对子"金花，即同花而非顺子，给予 9 倍奖励。
if same_suit and not continuity:return sum(n_lst)*9, "金花"顺子，即点数连续而非同花，给予 倍奖励。
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=豹子，即三张点数一致，这不得刷个 嘛。
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=同花顺，同花色且点数连续，绝了，赌神一个技能 伤害。
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=5、决出胜负 一组玩家、抽牌、算分、牌型记录如下：
pk_grp = [{ 'name': 'p1', 'poker': ['方块5', '梅花3', '方块A'], 'score': , 'type': '单张'}, { 'name': 'p2', 'poker': ['黑桃4', '方块8', '黑桃J'], 'score': , 'type': '单张'}, { 'name': 'p3', 'poker': ['红心', '红心K', '方块7'], 'score': , 'type': '单张'}, { 'name': 'p4', 'poker': ['方块4', '梅花6', '方块J'], 'score': , 'type': '单张'}, { 'name': 'p5', 'poker': ['红心5', '梅花', '黑桃A'], 'score': , 'type': '单张'}]
利用 max 函数找出来谁是最棒的，公布名字！
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=赢家是------ p3
好啦，又可以开始下一场愉快的游戏了~
二、统计及源码
1、牌型统计 进行了 万场游戏并对各类牌型进行频率统计，可见与前述排列组合的计算所得概率基本一致。
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=2、牌局案例 各类牌型的局面和结果如下：
score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount +=3、完整代码
# 炸金花from random import samplefrom collections import Counterdef get_pk_lst(pls, pks):# 发牌result = []for p in pls:pk = sample(pks, 3)for _pk in pk:pks.remove(_pk)result.append({ "name": p, "poker": pk})return resultdef calculate(_score_map, pk_lst):# 返回得分和牌型n_lst = list(map(lambda x: _score_map[x], pk_lst))# 点数映射same_suit = len(set([pk[:2] for pk in pk_lst])) == 1# 是否同花色continuity = sorted(n_lst) == [i for i in range(min(n_lst), max(n_lst) + 1)] or set(n_lst) == { , 2, 3}# 是否连续check = len(set(n_lst))# 重复情况if not same_suit and not continuity and check == 3:return sum(n_lst), "单张"if not same_suit and check == 2:w = [i for i in n_lst if n_lst.count(i) == 2][0]single = [i for i in n_lst if i != w][0]return w*2*2 + single, "对子"if same_suit and not continuity:return sum(n_lst)*9, "金花"if continuity and not same_suit:return sum(n_lst)*, "顺子"if check == 1:return sum(n_lst)*, "豹子"if continuity and same_suit:return sum(n_lst)*, "同花顺"def compare(_score_map, pk_grp):# 比大小for p in pk_grp:p["score"], p["type"] = calculate(_score_map, p["poker"])print("开牌结果------")for p in pk_grp:print(p)print("赢家是------")score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount += print(best)return pk_grpdef show(_score_map, _players): # 开局pokers = list(_score_map.keys())poker_grp = get_pk_lst(_players, pokers)return compare(_score_map, poker_grp)def start_game(_score_map, _players, freq=1): # 游戏和统计type_lst = []for i in range(freq):grp = show(_score_map, _players)type_lst = type_lst + [t["type"] for t in grp]c = Counter(type_lst)print(c)total = sum(c.values())for item in c.items():print(f"{ item[0]}频率：{ item[1]/total:.2%}")if __name__ == '__main__':# 准备扑克牌suit = ["黑桃", "红心", "方块", "梅花"]num = [str(i) for i in range(2, )] + ["J", "Q", "K", "A"]score_map = { }# 单张点数映射表for s in suit:count = 2for n in num:score_map[f"{ s}{ n}"] = countcount += 1# 5个玩家入场players = [f"p{ i}" for i in range(1, 6)]# 开始游戏start_game(score_map, players, freq=)以上就是本次分享的所有内容，想要了解更多欢迎前往公众号：Python 编程学习圈，每日干货分享
原文：/post/哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)
导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧，帮帮我你是linux系统我也遇到过
你可以下载一个django的源码包
django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了
至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了
Django框架是什么？
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。
Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。
一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。
Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。
年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。
Django的设计理念如下：
松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。
不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。
快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下：
对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。
多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。
框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。
GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。
开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。
Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）
取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。
如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）
为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py，模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。
第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。
第二次时，可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：
（1）TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
（GitHub：）
（2）Keras
Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）
（3）Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。
（GitHub：）
（4）scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。
（GitHub：）
（5）Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。
（GitHub：）
：《Python入门教程》
（6）Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
（GitHub：）
（7）Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
（GitHub：）
（8）GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
（GitHub：）
（9）YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。
（GitHub：/rg3/youtube-dl）
（）SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。
（GitHub：）
（）MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。
（GitHub：）
（）FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！
（GitHub：）
（）snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
（GitHub：）
（）Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
（GitHub：）
（）Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。
（）asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
（GitHub：）
（）HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。
（GitHub：）
（）You-Get
You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。
（GitHub：）
（）Sentry
Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。
（GitHub:）
（）Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。
（GitHub：）
（）Magenta
Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。
（GitHub：）
（）ZeroNet
ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。
（GitHub：）
（）Gym
OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。
（GitHub：）
（）Pandas
Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。
（GitHub：）
（）Luigi
Luigi是一个Python模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建Hadoop支持。（GitHub：）
如何开发合格的Python/Django第三方Package合格的Python/Django第三方package,以下是一个为发布新的Python/Djangopackage准备的Checklist.
1.目的
你的package应当能做一件事情,并且能把它做得很好.package名字应当具有描述性.package仓库的根目录应当以"django-"开头(如果是Django的package的话),方便其他用户查找.
如果该package的部分功能需要借助其他Pythonpackage完成,那么应当将其他package加入到依赖信息中.
2.范围
你的package功能范围应该专注于一个小的任务(就像UNIX的原则一样),这意味着该package的逻辑紧凑,用户也更容易修改或取代这一package.
3.文档
没有文档的package只能说是测试package,Docstring无法代替说明文档.
我们可以借助ReStructuredText和Sphinx这样优秀的工具撰写文档.这些文档应到放在上,并使用webhooks来随时更新.
package的依赖,安装说明,都应当纳入文档中.
4.测试
你的package应当包含测试代码.测试代码能提高可靠性,更能方便其他贡献者提交代码.如果有必要,应当将如何运行测试纳入文档中.如果你和你的贡献者们能在提交pullrequest运行测试,那必定会带来更高质量的代码.
5.维护
你的package应当定期维护更新.每次更新代码库中的代码时,如果有必要,不要忘了上传到PythonPackageIndex中.
6.社区
良好的package一般都会得到社区的贡献者帮助提交的代码和补丁,所有贡献者的名单应当列在CONTRIBUTORS或AUTHORS文档中.
尽力管理由你领导的package产生的社区.如果你的代码被fork了,应当尽力给与关注,试着将部分内容merge到你的package中.如果该fork与原来的package功能上已有分化,则应提醒该fork开发人员重新命名该fork.
7.模块化
你的package应当能简单的被应用到任何Django项目中(针对Djangopackage),并且不会代替其他核心部件(templates,ORM等).尽量减少对其他package的影响.
8.PyPI
对于major和minorrelease,应该将其放置到PyPI,方便其他开发人员下载获得源代码.对各release使用适当的版本号.
9.依赖
package中所依赖的其他package应当使用宽松版本号写入requirements中,而不是用绝对版本号:
#requirements
#不使用Django==1.5.2,而是用
Django=1.5,=1.2.3,
.版本号
对于Python/Djangopackage,可以参考PEP对package进行版本编号,形式如A.B.C:
A代表着majorrelease,B代表minorrelsean,C代表bugfixrelease.
.名字
package的名字至关重要.恰当的命名使得package容易被发现.
.使用协议License
每个package都应当有合适的License,对于没有特殊的package可以使用BSD或MITlicense,这两个license允许大多数商用和非商用.将License的内容拷贝黏贴到LICENSE文档中.
.代码
你的package中的代码应当清晰易懂,不要使用奇怪的python语法.
.URLNamespaces
对于Djangopackage,为了避免与其他package的url设置重提,可以使用的URLnamespaces.
如何windows7下搭建django开发环境1安装python
由于之前《Windows7系统下安装Python》已经详细介绍过python的安装这里不再赘述；
如何windows7下搭建django开发环境
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ipython是一个python的交互式shell，比默认的pythonshell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bashshell命令，内置了许多很有用的功能和函数。在windows7下只要pipinstallipython就装好了，通过ipython启动。
如何windows7下搭建django开发环境
如何windows7下搭建django开发环境
3
1、通过pip安装在windows7下只要pipinstalldjango就装好了。
2、也可以通过源码安装，gitclone下载源码；通过pythonsetup.pyinstall安装；
4
创建第一个django应用
安装django后会有django-admin命令，通过django-adminstartprojectmysite即可创建；
进入目录通过pythonmanage.pyrunserver.启动应用
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于哪里能够买到商用的django项目源码的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
