1.django如何执行exe文件(2023年最新分享)
2.交叉编译Python-从入坑到入坟
3.使用 Contiki 快速构建 IoT 设备
django如何执行exe文件(2023年最新分享)
导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于django如何执行exe文件的源码相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的源码问题,别忘了关注本站,源码现在开始吧!源码C:\Python\Django\setup.py'>Django安装问题,源码我在cmd上输入如下:C:Users\Adiministrator>C:\Python\Django\setup.py首先你要明白这个命令是源码暗雷源码吧分三部分的,第一个是源码启动Python来执行文件,第二个是源码执行的文件名(setup.py),第三个是源码参数(install)。C:\python\django\python是源码不能执行的,因为在那个目录下并没有叫Python.exe的源码可执行文件。正确的源码写法应该是:
c:\python\pythonc:\python\django\setup.pyinstall
或者直接c:\python\django\setup.pyinstall,这个在Windows下应该也是源码可以的,因为py文件默认是源码用python打开的。在这种情况下,源码还可以先键入cdc:\python\django,进入这个目录,然后再执行setup.pyinstall
Django非常棒,我也正在学。
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,资金进出柱指标源码公式但它被需要。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。织梦源码改为了https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,如何获得小程序的源码无法进入启动逻辑。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。
这就是香蕉女神手游资源码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。
如何执行python第三方包windowsexe格式python第三方包的windows安装文件exe格式,这上面有很多python第三方包的二进制安装文件,包括位和位的。下载安装就ok了!
这下面有很多python第三方包的二进制安装文件,包括位和位的。下载安装就ok了!
包括了mysqldb,ldap等。
Indexbydate:
fiona
scikit-image
netcdf4
mercurial
scikits.audiolab
numba
llvmpy
python-igraph
rpy2
numpy
opencv
zope.interface
sfepy
quantlib
gdal
imread
django
psychopy
cx_freeze
msgpack
regex
cellcognition
vigra
scikit-learn
pytables
h5py
blender-mathutils
htseq
bioformats
simplejson
pyzmq
mako
simpleitk
qimage2ndarray
ujson
vlfd
libsvm
liblinear
cgkit
scipy
distribute
noise
theano
pyalembic
openimageio
pyaudio
pymca
pyamg
pgmagick
lxml
steps
sqlalchemy
cffi
biopython
python-ldap
pycurl
nipy
nibabel
pygments
mahotas
py-postgresql
pyamf
planar
holopy
pyvisa
jcc
polymode
polygon
cython
pyropes
llist
shapely
vtk
pymongo
libpython
meshpy
pandas
umysql
epydoc
coverage
cheetah
pyrxp
pybluez
pythonmagick
bsdiff4
pymssql
pymol
boost.python
orange
requests
pywcs
python-sundials
pymix
pyminuit
pylzma
pyicu
assimulo
basemap
pygraphviz
pyproj
mpi4py
spyder
pytz
pyfits
mysql-python
pygame
pycparser
twisted
pil
qutip
openexr
nipype
python-snappy
visvis
docutils
pyhdf
pyqwt
kivy
scikits.umfpack
psycopg
ets
guiqwt
veusz
pyqt
pyside
dpmix
py-fcm
scikits.hydroclimpy
smc.freeimage
scipy-stack
ipython
nose
mxbase
numexpr
pyyaml
ode
virtualenv
aspell_python
tornado
pywavelets
bottleneck
networkx
statsmodels
pylibdeconv
pyhook
lmfit
slycot
ndimage
scikits.scattpy
cvxopt
pymc
pysparse
scikits.odes
matplotlib
vpython
pycuda
pyopencl
pymvpa
pythonnet
cld
mod_wsgi
nltk
python-levenshtein
rtree
pywin
scientificpython
sympy
thrift
pyopengl-accelerate
mdp
pyopengl
gmpy
reportlab
natgrid
scikits.vectorplot
pyreadline
milk
blosc
pycogent
pip
gevent
scons
carray
python-dateutil
jinja2
markupsafe
jsonlib
pysfml
fonttools
silvercity
console
python-cjson
pycluster
cdecimal
pytst
autopy
sendkeys
ceodbc
fipy
psutil
pyephem
pycifrw
blist
line_profiler
pydbg
bitarray
pyglet
python-lzo
faulthandler
delny
pyexiv2
ilastik
twainmodule
scitools
pyspharm
casuarius
pyodbc
greenlet
nitime
pylibtiff
mmtk
pycairo
pysqlite
curses
videocapture
bazaar
nlopt
trfit
libsbml
oursql
sphinx
cellprofiler
py2exe
re2
liblas
cgal-python
pymedia
ffnet
pyfftw
libxml-python
pyfltk
pymex
pymatlab
zodb3
mmlib
pygtk
pyserial
babel
scikits.ann
scikits.delaunay
numeric
pulp
nmoldyn
pymutt
iocbio
jpype
wxpython
pybox2d
dipy
mmseg
pynifti
scikits.samplerate
scikits.timeseries
vitables
quickfix
如何将django1.7程序打包成exe程序.官网下载对应的pyinstall工具,我下载的是PyInstaller-3.2.1.zip并解压
2.通过cmd跳转到pyinstaller目录并执行setup.pyinstall进行安装.这时会向你的python路径安装必要的第三方包,当然细节可以不用关心
3.安装成功后就可以使用了。
TK-GUI.py是我的源程序
结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django如何执行exe文件的相关内容解答汇总了,希望对您有所帮助!如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔~
交叉编译Python-从入坑到入坟
了解Python的交叉编译过程,可以分为两大部分:主机端Python的编译与设备端Python的编译。首先,主机端Python需要从官网下载并解压所需的Python版本源码。若电脑端已安装Python,且想在设备端安装相同版本的Python,则可直接跳过本步骤。
主机端Python的编译流程包括配置、编译与安装。编译后的主机端Python会被保存在`build_pc`文件夹下,并可复制到其他位置,以防后续编译设备端Python时被清理。
接着,进行设备端Python的编译。这包括编译第三方依赖库,主要有zlib、ffi与openssl。首先,编译zlib,完成配置、编译与安装。zlib会被安装在当前文件夹`zlib_arm/`下,以便备用。同样,编译ffi并安装在`ffi_arm/`下,供后续使用。
完成依赖库的编译后,进行设备端Python的编译。这包括配置、编译与安装步骤。编译好的设备端Python库会被安装在`build_arm/`文件夹下。
设备端Python编译完成,还需进行组合与下机测试。在开发板上下载Python前,需将zlib与ffi对应的动态库放置在`Pythonlib/python3.x/lib-dynload`文件夹内。进行打包下载至开发板,并进行环境配置。配置好环境变量后,在开发板上进行测试。如出现缺少库错误,需搜索工具链路径下对应的库,并将这些库及其存放路径加入到开发板的`LD_LIBRARY_PATH`环境变量中。
在确保所有库转移至开发板并正确加入`LD_LIBRARY_PATH`后,重新执行`python3 -V`命令,应能不报错并正确显示Python版本号。
交叉编译第三方库如numpy、pyserial与opencv等至开发板时,首先需在电脑端安装交叉编译库`cross_env`。配置激活虚拟环境后,按照指定路径执行交叉编译步骤。以numpy为例,配置好虚拟环境后,将numpy包拷贝至设备端python的`site-packages/`路径下,并在开发板上验证安装是否成功。
交叉编译opencv时,流程包括配置、编译、拷贝动态库到开发板并配置`LD_LIBRARY_PATH`环境变量,以及上板测试。完成所有交叉编译步骤后,对生成的Python包进行裁剪压缩。通过删除Python runtime中不必要的文件、使用`strip`工具对动态库与可执行文件进行裁剪,最终将包压缩至较小的体积。经过此流程,整个Python包被成功压缩至M。
使用 Contiki 快速构建 IoT 设备
Contiki操作系统,从其诞生至今,已经成为了物联网(IoT)开发领域中不可或缺的一部分。始于年,其源头可追溯到梅拉达伦大学计算机科学学生Dunkels的毕业项目,旨在使用无线传感器追踪曲棍球运动员的关键信号。在为项目实现中,他不得不编写了用于与计算机网络交互的代码,即后来的LwIp(轻量级互联网协议),尽管LwIp今天在许多微控制器和其他产品中仍有应用,但Dunkels认为它仍不够轻量。因此,他创建了microIP,最终演化成了Contiki操作系统。
Contiki的诞生和发展引起了研究人员和爱好者的广泛关注,并在近几年吸引了商业用户,如Rad-DX的发射物检测设备和Zolertia的噪音监测系统。为了支持Contiki在商业应用中的快速成长,Dunkels离开了瑞典计算机科学院的教授职位,创立了Thingsquare公司,致力于为Contiki设备提供基于云的后端服务,简化了开发者将硬件设备与智能手机、网络连接在一起的过程。
Contiki的开发体验被设计得非常友好。官方提供了包含所有工具和源码的Ubuntu镜像,用户可以通过虚拟机的方式运行,也可以在自己的操作系统上搭建原生开发环境。开发者只需克隆Contiki的最新源码,并设置编译工具,如GCC-ARM编译工具和SDCC工具(用于架构的MCU)。此外,通过SRecord工具生成可用于烧录的hex文件,用户可以选择使用SmartRF Flash Programmer 2进行下载,或者在MacOSX上直接下载固件。
以TI的SimpleLink™ CC Wireless MCU LaunchPad™ Kit为例,开发者需要在Contiki目录下运行特定命令确保使用最新版本的ccxxware。接着,用户可以编译示例代码,如ccxx-demo,并下载运行。在这一过程中,Contiki内置的UART下载固件功能为开发者提供了便捷的下载方式,特别是通过MacOSX上的python脚本和pyserial工具,无需依赖Windows环境。
Contiki的发展历程和其在物联网领域中的应用,展示了其在快速构建原型、轻松在不同硬件平台之间切换方面的强大优势。随着物联网技术的不断演进,Contiki将继续为开发者提供更加高效、灵活的解决方案,推动物联网领域的创新与发展。