python鏡像

A. 怎麼在區域網發布python的pypi鏡像源

默認pip是使用Python官方的源，但是由於國外官方源經常被牆，導致不可用，我們可以使用國內的python鏡像源，從而解決Python安裝不上庫的煩惱。

注意後面要有/simple目錄！！！

B. python安裝urwid包的問題怎麼解決

試試用pip命令
pip install 加包名
如果升級失敗，就升級一下pip
pip install --upgrade pip
如果還是安裝失敗就是網路原因

因為pip是在線安裝，所以安裝起來回事python的鏡像源下載，有時過超時。很正常，英文網站有限速！或者你換一下pip的鏡像源比如清華的會比較快一點。

還有一個辦法就是直接下載好後直接放在lib中有個裝第三方庫的那個文件下，這個我試過，可用！

C. 如何Python寫一個安卓APP

前言：用Python寫安卓APP肯定不是最好的選擇，但是肯定是一個很偷懶的選擇，而且實在不想學習Java，再者，就編程而言已經會的就Python與Golang(註：Python，Golang水平都一般)，那麼久Google了一下Python寫安卓的APP的可能性，還真行。

既然要寫個APP，那麼總得要有個想法吧。
其實筆者想做兩個APP來著，一個是自己寫著好玩的，一個是關於運維的。
關於運維的APP，設計應該如下
可能長這樣：

主要由三部分組成，一是素材，圖片音頻之類的文件，二是Python代碼，三是kv文件，這個kv文件有點像html中的css。
Python代碼的文件名一般命名為main.py
然後一定有一個叫做XXXApp的類，並繼承App。
比如該類叫做GameApp，那麼該目錄下的kv文件則必須為Game，如上圖所示，如果不是，那麼kv文件中的一些設定就不會生效。
比如設定一個標簽

Label:
id: time
text: 'xxxx'
font_size: 6012345

id為time，text文本內容為』xxxx』,然後字體為60
好吧，點到為止吧，不過似乎什麼都沒點到~~~

從無到有做一個App，我想我會另起一篇文章吧。

D. 怎麼python 打包docker鏡像

當想讓一個容器做兩件事情，或者使一個Docker鏡像包含來自兩個不同鏡像的依賴庫時，就需要知道每個鏡像的Dockerfile。本文介紹了如何通過docker history命令來對Docker鏡像進行反向工程，得到它們的Dockerfile，並組織到一個Dockerfile里然後build，從而實現想做的事情。

常言道，「不要重復發明輪子！」

在使用Docker時，構建自己的鏡像之前，最好在Docker Hub尋找一些可以直接使用的鏡像做練習。把軟體架構分布到一系列容器中，每一個容器只做一件事情，這樣的效果非常好。構建分布式應用的最好的基石是使用來自Docker Hub的官方鏡像，因為可以信任它們的質量。

在某些情況下，可能想讓一個容器做兩件不同的事情。而在另外一些情況下，可能想讓一個Docker鏡像包含來自兩個不同鏡像的依賴庫。如果有每個鏡像的Dockerfile，這是非常簡單的。將它們組織到一個Dockerfile里然後build就行。

然而，大多數時間都在使用Docker Hub上准備好的鏡像，不會有它們的源Dockerfile。我花時間找一個可以合並（或flatten）兩個不同Docker鏡像的工具，當然沒有它們的Dockerfile。也就是說在找一個能做下面這件事的東西：
image 1 --
\
---> merged_image_12
/
image 2 --

此前在GitHub上有兩個相關的討論（1、2），盡管它們都被關閉了。

這可能嗎？
那麼，是否存在工具能夠像這樣做嗎：docker merge image2 image2 merged_image？

沒有！
你甚至不可以用下面的方式來構建Dockerfile：
FROM image1
FROM image2

簡而言之，在一個Dockerfile里不能有多個基礎鏡像。

但是我需要這個功能！
唯一的解決辦法是取得這些鏡像的Dockerfile，然後把它們組織到一個文件中，再進行構建。那麼，我能在Docker Hub上獲得一個鏡像的Dockerfile嗎？ 幸運的是可以。它不能離線獲取（譯註：原文是online，但顯然online時對於來自GitHub的自動構建鏡像是可以直接獲取的），但是你可以使用docker history命令，通過反向工程獲取。

怎麼來使用？
在你的機器上使用docker pull從Docker Hub下載鏡像。
docker pull image1
docker pull image2

然後使用docker history來取得構建這兩個容器時運行的命令。
docker history --no-trunc=true image > image1-dockerfile
docker history --no-trunc=true image2 > image2-dockerfile

接下來打開這兩個文件，你可以看到每個鏡像的命令堆棧。這是因為Docker鏡像通過層（閱讀更多）的方式來構建。即你在Dockerfile中鍵入的每一個命令所構建的新鏡像，都是在之前的命令產生的鏡像之上。所以你可以對鏡像進行逆向工程。

限制
不能對鏡像進行反向工程的唯一場景，是鏡像的維護者在他的Dockerfile中使用了ADD或COPY命令。你會看到這樣一行：
ADD file:1ac56373f7983caf22
或 ADD dir:cf6fe659e9d21535844
這是因為不知道維護者在他自己的機器上，包括鏡像里使用了什麼本地文件。

E. 如何製作一個定製的 Python 基礎 Docker 鏡像

目標：准備一個定製的 Python 基礎鏡像。基礎鏡像，通常為含最小功能的系統鏡像，之後的應用鏡像都以此為基礎。
本項目代碼維護在 DaoCloud/python-sample-base-image 項目中。
您可以在 GitHub 找到本項目並獲取本文中所提到的所有腳本文件。
製作基礎鏡像
選擇 Ubuntu 官方的 14.04 版本為我們依賴的系統鏡像。
FROM ubuntu:trusty

因所有官方鏡像均位於境外伺服器，為了確保所有示例能正常運行，可以使用與官方鏡像保持同步的 DaoCloud 境內鏡像：
dockerfile
FROM cloud.io/ubuntu:trusty

設置鏡像的維護者，相當於鏡像的作者或發行方。
MAINTAINER Captain Dao <[email protected]>

用 RUN 命令調用 apt-get 包管理器安裝 Python 環境所依賴的程序包。
安裝依賴包相對比較固定，因此該動作應該盡量提前，這樣做有助於提高鏡像層的復用率。
安裝完依賴後打掃衛生可以顯著的減少鏡像大小。
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*

以下是一個不建議的做法，原因是比上述命令多添加了一層鏡像，然而並沒有降低總鏡像的體積。
dockerfile
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*

用 RUN 命令調用 mkdir 來准備一個干凈的放置代碼的目錄。
RUN mkdir -p /app

指定其為當前的工作目錄。
WORKDIR /app

指定暴露的容器內埠地址，最後設置默認啟動命令。
EXPOSE 80
CMD ["bash"]

至此一個 Python 的基礎鏡像製作完畢，您可以在本地運行 docker build -t my-python-base . 來構建出這個鏡像並命名為 my-python-base。
Python 家族成員眾多，因此需要一個通用的基礎鏡像，並在此基礎上根據需求進行定製。
由於國內網路環境的特殊，在本地運行 docker build 的時間會很長，並且有可能失敗。推薦使用 DaoCloud Toolbox 和 DaoCloud 的雲端 代碼構建 功能。
完整 Dockerfile
# Ubuntu 14.04，Trusty Tahr（可靠的塔爾羊）發行版
FROM cloud.io/ubuntu:trusty

# 道客船長榮譽出品
MAINTAINER Captain Dao <[email protected]>

# APT 自動安裝 PHP 相關的依賴包，如需其他依賴包在此添加
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip \
# 用完包管理器後安排打掃衛生可以顯著的減少鏡像大小
&& apt-get clean \
&& apt-get autoclean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*

# 配置默認放置 App 的目錄
RUN mkdir -p /app
WORKDIR /app
EXPOSE 80
CMD ["bash"]

wph95

F. python如何下載環境

先來區分幾個在Python基礎學習中比較容易混淆的工具，然後幫助大家一步步修改鏡像源，完成環境的搭建，下面一起來看看吧！

1、概念區分

對於剛剛開始學習Python的零基礎小白來說，可能很容易就會對Pycharm、Python解釋器、conda安裝、pip安裝這個幾個概念混淆。下面跟著我來逐一認識一下它們：

（1）Pycharm是Pytho開發的集成開發環境(Integrated Development Environment，簡稱IDE)，它本身無法執行Python代碼。

（2）Python解釋器才是真正執行代碼的工具，pycharm里可設置Python解釋器，一般我們可去Python官網下載Python3.7或Python3.8版本；如果安裝過anaconda ，它裡面必然也包括一個某版本的Python解釋器；Pycharm配置Python解釋器選擇哪一個都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，並提供給我們使用 conda 命令非常非常方便的安裝各種Python包。

（4）conda安裝：我們安裝過anaconda軟體後，就能夠使用conda命令下載anaconda源里(比如中科大鏡像源)的包。

（5）pip安裝：也是一種類似於conda安裝的python安裝方法，如果用過Centos系統，它就像yum安裝一樣。

2、修改鏡像源

在使用安裝 conda 安裝某些包會出現慢或安裝失敗問題，最有效方法是修改鏡像源為國內鏡像源。之前都選用清華鏡像源，但是2019年後已停止服務。推薦選用中科大鏡像源。

先查看已經安裝過的鏡像源，cmd窗口執行命令：

conda config --show

查看配置項 channels ，如果顯示帶有 tsinghua ，則說明已安裝過清華鏡像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 刪除清華鏡像，如下命令刪除第一個。然後，依次刪除所有鏡像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大鏡像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

並設置搜索時顯示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

確認是否安裝鏡像源成功，執行 conda config --show ，找到 channels 值為如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基礎學習之環境搭建的全部學習內容，大家都看懂了嗎？希望本文的分享能幫到大家！

G. PyPI中國鏡像知多少和國內的python用戶如何使用pypi鏡像源

pipinstall-ihttp://pypi.douban.com/simple/django
pipinstall--trusted-hosthttp://pypi.douban.com/simple/django

以django為例子。

H. 怎麼在mac 系統上使用Python怎麼安裝Anaconda

下載 Anaconda
直接在官網下載安裝包， 選擇 Python3.6 的安裝包進行下載，下載完成後直接安裝，安裝過程選擇默認配置即可，大約需要1.8G的磁碟空間。
conda 工具介紹
conda 是 Anaconda 下用於包管理和環境管理的工具，功能上類似 pip 和 vitualenv 的組合。安裝成功後 conda 會默認加入到環境變數中，因此可直接在命令行窗口運行命令 conda
conda 的環境管理與 virtualenv 是基本上是類似的操作。
# 查看幫助
conda -h
# 基於python3.6版本創建一個名字為python36的環境
conda create --name python36 python=3.6
# 激活此環境
activate python36
# 再來檢查python版本，顯示是 3.6
python -V
# 退出當前環境
deactivate python36
# 刪除該環境
conda remove -n python36 --all
# 或者
conda env remove -n python36

# 查看所以安裝的環境
conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3

conda 的包管理功能可 pip 是一樣的，當然你選擇 pip 來安裝包也是沒問題的。
# 安裝 matplotlib
conda install matplotlib
# 查看已安裝的包
conda list
# 包更新
conda update matplotlib
# 刪除包
conda remove matplotlib

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一個包，python 環境可以看作是一個包，anaconda 也可以看作是一個包，因此除了普通的第三方包支持更新之外，這3個包也支持。比如：
# 更新conda本身
conda update conda
# 更新anaconda 應用
conda update anaconda
# 更新python，假設當前python環境是3.6.1，而最新版本是3.6.2，那麼就會升級到3.6.2
conda update python

修改鏡像地址
Anaconda 的鏡像地址默認在國外，用 conda 安裝包的時候會很慢，目前可用的國內鏡像源地址有清華大學的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名\.condarc (Windows) 配置：
channels:
-
- defaults
show_channel_urls: true

如果使用conda安裝包的時候還是很慢，那麼可以考慮使用pip來安裝，同樣把 pip 的鏡像源地址也改成國內的，豆瓣源速度比較快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\當前用戶名\pip\pip.ini (Windows) 配置：
[global]
trusted-host = pypi.douban.com
index-url =

環境搭建好之後就可以開始愉快地玩數據分析了。

I. python3.5.2怎麼使用豆瓣鏡像

這里涉及urllib、urllib2及cookielib常用方法的使用登錄豆瓣，由於有驗證碼，採取的辦法是將驗證碼圖片下載到同目錄下，查看圖片後輸入驗證碼即可登錄、發帖帖子內容寫死在代碼中了