pychecker是一个在Python源代码中查找bug的工具. 对于C和C++这样的不那么动态的(译者注: 原文是less dynamic)语言, 这些bug通常由编译器来捕获. pychecker和lint类似. 由于Python的动态特性, 有些警告可能不对. 不过伪告警应该很少.
Python的(X,Y)是一个科学和工程开发软件,用于数值计算,数据分析和数据可视化基于Python编程语言实现。此外还用到了,Qt的图形用户界面和Spyder科学交互开发环境。 项目主页:
Pyocr 是 OCR 引擎的简单 Python 封装,支持 Tesseract 和 Cuneiform 等。支持 Python 2.7 和 3.x,要求 Pillow。 示例代码: import
Python在数据研究、数据分析和数据处理领域有独特的地位,有大量的库可以使用并批量执行。近年来,Python也得到机器学习研究者的青睐,很多机器学习的算法库加入到了Python生态圈。这里介绍一些在
embedded in (commercial) GUI applications requires Python 2.x, Numpy , pyOpenGl and a GUI backend.
PyOpenGL是一个用Python实现的多平台的OpenGL的API 下载:https://pypi.python.org/pypi/PyOpenGL 和PyOpenGL库常连在一起用的二个库,一个库n
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。 其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库;
PyPyODBC是一个Python ODBC库,它可以被视为著名的PyODBC库的纯Python实现 ,它们的用法几乎完全一样 ——就像是PyPy用Python山寨了Python,PyPyODBC用Python山寨了PyODBC
Rauth 是一个简单的 Python OAuth 1.0/a, OAuth 2.0, 和 Ofly 消费者库,基于 Requests 构建。 特点: 支持 OAuth 1.0/a, 2.0 and
ooredis是一个Redis的Python库,基于redis-py,它主要有以下三个目标: - 以Key对象为单位操作Redis的数据结构 - 提供一组Pythonic的API - 提供方便的类型转换机制
pyodbc是一个Python模块,能够让你使用 ODBC 连接来自Windows, Linux, OS/X等系统中的大部分数据库。它实际了 Python Database API Specification
PyLibTIff 是 Python 用来处理 TIFF 图像的开发包,示例代码: >>> from libtiff import TIFF >>> # to open a tiff file for
ooredis是一个Redis的Python库,基于redis-py,它主要有以下三个目标: - 以Key对象为单位操作Redis的数据结构 - 提供一组Pythonic的API - 提供方便的类型转换机制
这是 Python 解析 JSON 的程序库。Simple, fast, extensible JSON encoder/decoder for Python。 项目主页: http://www
这是 Python 解析 JSON 的程序库。Fast JSON encoder/decoder for Python。 项目主页: http://www.open-open.com/lib/
SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了 TextBlob 的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用
Zhon这个Python库提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,中文标点,拼音,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字): CJK字符和偏旁 Chinese punctuation marks Chinese
RelativeLayout 和 FrameLayout 的时候总有一些问题,因为你不能设置子视图的百分比程度。只有两种方法可能做到,1. 布局在 LinearLayout 里并用它的 layout_weight
分区表,要么分表,分区表就不说了,分表又分为垂直分割和水平分割,具体区 别请自行搜索。一般而言,分库分表属于水平分割,按照一定的规则将数据插入到不同的表中去。而分库则可以很方便的转移数据库的压力,比如将一个很大库的分
分表是分散数据库压力的好方法。 分表 ,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库。 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。