1.Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动演示+源码分享）
2.(看这篇就够了)python安装依赖(包)模块方法
3.pytest官方文档解读- 开发可pip安装的码解第三方插件
4.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
5.关于CMD命令行中执行pip/hub等组件的码解原理
6.掌握pip的基本命令和高级用法
Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动演示+源码分享）
在忙碌的工作之余，让我们通过Python实现五子棋游戏，码解享受休闲时光。码解不论是码解与朋友的对弈，还是码解心理测试源码html情侣间的互动，都能增添乐趣。码解接下来，码解我们将一步步解析游戏规则和代码实现。码解
游戏规则简单明了：黑子（p1）先手，码解白子（p2）随后，码解谁先连成五子就算赢得比赛。码解我们先通过动态演示和源码分享来了解如何操作。码解
在cheackboard.py文件中，码解我们定义了棋盘、码解棋子颜色以及获胜条件。这个模块确保了游戏的逻辑运行顺畅。如果在运行过程中遇到模块依赖的问题，可以使用pip在pycharm终端输入相应指令，如`pip install 模块名 -i pypi.douban.com/simple`来安装。
进入核心部分，设置棋盘和棋子参数，调整局内字体，开始落子循环。这个循环会画出棋盘，标注出落子位置，并在每一步后检查是否出现胜利。运行程序，你会看到棋子在棋盘上移动，同时返回落子的坐标，直到比赛分出胜负。
最后，想要查看完整的源码，只需在公众号Python头条的后台回复"五子棋"，即可获取到所有详细代码。快来体验这个有趣的Python五子棋项目，无论是人机对战还是人与人之间的对决，都将带来难忘的棋盘对决时刻。
(看这篇就够了)python安装依赖(包)模块方法
Python作为一门功能强大的解释性编程语言，其生态系统的丰富得益于众多第三方模块或依赖。本文将深入讲解Python模块的安装方法。前提条件与环境设置
确保您的计算机已安装Python，可通过命令行检查版本。若pip命令不可用，需将Python安装路径添加至系统环境变量。企服引擎源码Python模块安装方式
Python模块安装主要有三种途径：pip、conda和easy_install。1. 通过pip安装
pip是Python的重要模块。首先检查pip是否已安装，可通过pip list查看。若无pip，需手动安装。安装完成后，可通过pip升级以优化使用体验。pip安装方法
在线安装：pip install 模块名
离线安装（whl包）：在本地找到whl文件后，切换到文件夹并使用pip install
源码安装：找到源码setup.py，切换目录后使用pip install
技巧与国内镜像
如果pip路径未添加，可使用完整路径安装。为提高下载速度，可使用国内镜像，如豆瓣镜像：pip install -i pypi.douban.com/simple/ 模块名
常见国内镜像地址包括：阿里云、中国科技大学、清华大学等。通过以上步骤，您将能够熟练地在Python中安装和管理依赖模块，提升开发效率。
pytest官方文档解读- 开发可pip安装的第三方插件
在之前的分享中，我们通过一个本地插件示例开始了插件的编写。今日，我们将继续依据官方文档来深入探索更多相关知识点。
插件本质上包含了一个或多个钩子函数，pytest通过这些钩子函数的组合，实现了配置、搜集、运行和报告等全方位的功能。
pytest插件通常分为以下三类：
第一个类别是内置插件，其路径位于/Lib/site-packages/_pytest。对此感兴趣的读者可以自行查看。
第三个类别是conftest.py，这是大家都很熟悉的部分，我们之前在编写fixture函数以及本地hooks函数插件时，都是在conftest.py中完成的。
第二个类别是外部插件，其中提到的setuptools是什么？实际上，这是pytest的一个特性库，它允许我们的插件代码通过pip安装并发布到PyPI。
本章将介绍如何开发一个可以pip安装的第三方插件。
一、cookiecutter-pytest-plugin
在开发之前，免签约的源码先了解cookiecutter-pytest-plugin这个项目。这是官方文档中强烈推荐的，它能帮助我们快速生成一个规范标准的插件项目。
项目地址：github.com/pytest-dev/c...
按照项目介绍的文档一步步进行即可。
首先安装该项目：
然后，我们可以使用这个工具来创建我们自己的插件项目。
按照出现的指令提示，输入对应的项目信息。
创建的测试插件项目大致如下。
二、开发第三方插件
重新编写一个插件，可以通过命令行输出搜集到的测试用例信息并保存到csv文件中。
我们可以在生成的插件项目模板中编写自己的代码。
最后，有一个重要的文件setup.py，因为插件模板项目已经自动生成，其中包含了插件项目的相关信息和依赖。
1. 插件主体代码
主要任务是将搜集到的case的标题、描述和markers这三种信息写入csv文件。
2. 测试插件代码
插件主体代码编写完成后，我们需要对其进行自测。
可以像之前那样，将插件代码写入本地conftest文件中作为本地代码直接调用测试。
但是，pytest附带一个名为pytester的插件，它可以帮助我们为插件代码编写测试。这个插件默认是禁用的，所以在使用之前需要先启用。
在test目录下的conftest文件中进行声明。
接下来编写插件测试代码，并讲解相关用法：
这里最重要的是pytester提供的方法，例如上面用到的：
实际上，就是在对应的方法中，写下我们的原生代码，只需要用""" """包起来，作为字符串，然后pytest会自动解析我们的代码，在临时目录中创建对应的文件并运行。
不仅如此，还可以创建其他文件，如conftest。这是源码，有兴趣的可以深入查看。
pytester.runpytest("--testplan=testplan.csv")这里可以添加要执行的定时锁屏源码命令行参数。
运行测试
直接运行测试代码，查看结果。
注意，这里的文件也是生成在临时目录中的，打开控制台输出的路径就可以找到。
打开csv文件验证结果，输出正确。
3. 打包
回到项目根目录，在命令行输入：
完成后会生成dist目录，下面就有对应的包。
4. 上传到PyPI
如果没有账号，需要先注册并登录，记得要去对应填写的邮箱里点击激活认证。
接着安装twine，可以使用这个工具来上传。
安装完成后，执行上传命令：
提示需要输入注册的账号和密码，最后完成上传。
上传完成后，就可以在PyPI中打开自己的插件主页了，现在其他小伙伴也可以安装插件了。
利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。
以下是分析，源码点击文末链接
项目目的
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。
2. 不同关键词word对应的sales统计分析。
3. 商品的价格分布情况分析。
4. 商品的销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的影响分析。
7. 商品价格对销售额的影响分析。
8. 不同省份或城市的商品数量分布。
9. 不同省份的商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。免费手机源码
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
关于CMD命令行中执行pip/hub等组件的原理
在终端中，通过输入pip命令安装管理各种包，但其原理未完全理解。
深入研究后，发现所有命令参数在执行时均被传入sys.argv数组，其中sys.argv[0]为执行程序的路径。
以pip install numpy为例，pip实际上执行的是位于%\anaconda3\Scripts目录中的pip.exe程序，通过where pip命令可查看具体位置。
由于系统环境变量PATHEXT中包含了.exe后缀，执行时无需输入此后缀。
同时，环境变量Path的配置中包含了%\anaconda3\Scripts路径，因此在直接输入pip时，系统自动在指定目录中查找并执行对应程序。
环境变量可通过set参数查询。
关于命令如何实现，后续将进行补充。
针对命令实现方法，分为两个步骤。
首先，命令参数的缩写注册至关重要。如Paddlehub的hub命令，通过在commands子包的命令py文件中插入新的注册函数实现。
register装饰器实则用于注册命令，通过其源码理解hub.help命令的实现。
其次，输入命令后，系统自动执行execute函数，解析命令参数。在hub.version、hub.help等命令中，执行函数由utils.py文件中的execute函数提供，根据输入参数嵌套字典解析，最终调用对应类的execute方法。
输入hub.version后自动执行VersionCommand类下的execute函数，这一行为在hub.exe文件中可能进行了相关设置。在setup.py源码文件中可见，命令行调用通过setuptools的entrypoint链接实现。
综上所述，通过上述分析，我们掌握了在终端中执行pip和hub等组件的原理，理解了命令参数的注册、命令解析过程以及命令行调用的实现方式。
掌握pip的基本命令和高级用法
pip是Python的包管理工具，负责安装、升级和卸载Python包，简化了Python包的管理过程。掌握pip的使用对Python开发者至关重要。本文将深入介绍pip的基本命令和高级用法，帮助读者全面掌握pip在Python开发中的重要性和应用。
首先，我们将讨论pip的安装和配置方法。pip可以使用多种方式安装，包括包管理器、源码安装等。配置pip时，可以修改配置文件，设置如索引地址等常见选项。
接下来，我们将详细介绍pip的基本命令和用法。pip可以用来安装、卸载、更新和查找Python包，解决包依赖冲突。掌握这些基本命令，可以高效地管理项目依赖。
深入探讨pip的高级用法，包括自定义配置、使用requirements.txt文件管理项目依赖、创建和发布Python包，以及下载非Python包资源的技巧。这些高级功能使pip在Python开发中发挥更大的作用。
本文还将解决一些常见问题，如常见错误和解决方法、处理pip安装速度慢的问题，以及解决依赖冲突的技巧。通过阅读本文，读者将能够熟练使用pip，充分发挥其在Python开发中的作用。
掌握pip的基本命令和高级用法对于Python开发者至关重要。它可以帮助开发者轻松管理项目的依赖项，确保项目的稳定性和可维护性。同时，pip的高级功能提供了更灵活的管理方式，使项目开发更加高效和规范。
pip命令全解析
pip 是 Python 的核心组件，就像手机应用商店，它简化了第三方库的管理。本文将逐一介绍pip的项关键功能：安装：确认已安装pip后，可以便捷地安装如requests这样的库，pip会自动处理依赖。
升级：保持库的最新状态，只需一条命令即可升级所有库。
卸载：不需要的库，通过pip轻松移除。
搜索：在安装前，pip的search命令可以帮助你找到所需库。
库信息：通过show命令查看已安装库的详细信息，包括版本等。
离线安装：download命令用于下载库而无需安装，便于备份或离线环境。
requirements文件：创建文件记录项目依赖，便于团队协作和环境复现。
指定版本：pip允许你安装特定版本的库，如requests 2..1。
安全检查：pip配合Safety工具检查库的安全性，确保软件安全。
虚拟环境：使用pip创建和管理项目特定的虚拟环境，避免依赖冲突。
清理：autoremove和清理缓存，保持环境整洁。
版本信息：查看pip自身版本并更新。
源管理：指定国内镜像或自定义源安装库，适应不同网络环境。
本地库分发：本地开发库的打包和分发，便于团队协作。
路径查询：通过show --files选项，了解库的安装位置。
跳过测试：在安装时选择性跳过库的测试。
全局库列表：获取全局已安装的Python库。
自定义选项：在安装时提供额外参数，如numpy的特定配置。
依赖树：查看包及其依赖的层级结构，deptree工具帮助解析。
修复损坏库：修复安装或升级过程中出现的问题。
获取源码：获取库的源代码，了解实现细节。
自定义脚本：使用pip的run命令执行开发者自定义的自动化任务。
指定Python版本：为特定版本Python安装库。
依赖冲突检测：pipdeptree工具帮助识别版本冲突。
打包成可执行文件：将Python程序打包为独立执行文件。
用户级别包管理：使用--user选项安装只为当前用户可见的库。
升级指定包：只升级特定库而不影响其他。
批量卸载：通过命令卸载多个Python包。
冻结环境：requirements文件记录当前环境的包状态。
环境复现：根据requirements文件创建新环境并安装包。
这些pip命令让你在Python项目管理中游刃有余，极大地提高了效率。
