pilpythonmac
㈠ python圖像庫失敗消息問題，怎麼解決
的libjpeg-dev的要求是能夠處理JPEG文件與太平船務，所以你需要安裝它，然後公益訴訟。 在Ubuntu：# install libjpeg-dev with apt
sudo apt-get install libjpeg-dev
# reinstall PIL
pip install -I PIL
如果這樣做不起作用，請嘗試下面的一個，這取決於你是否在64位或32位的Ubuntu（感謝查爾斯・奧芬巴赫指出這個區別對於32位）。 對於Ubuntu x64的：sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so /usr/lib
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libfreetype.so /usr/lib
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so /usr/lib
或為Ubuntu 32位：sudo ln -s /usr/lib/i386-linux-gnu/libz.so /usr/lib/
sudo ln -s /usr/lib/i386-linux-gnu/libfreetype.so.6 /usr/lib/
sudo ln -s /usr/lib/i386-linux-gnu/libjpeg.so /usr/lib/
然後重新安裝PIL：pip install -I PIL
2. 對於那些在OSX中，以下這些二進製得到的libpng和libjpeg的安裝系統范圍： 的libpng和libjpeg的的OSX 我已經安裝了PIL（通過點子上的virtualenv），我跑：pip uninstall PIL
pip install PIL --upgrade
這解決了decoder JPEG not available錯誤
3. 這是一個工作包的安裝和重新安裝PIL沒有工作的唯一途徑。 在Ubuntu上 CodeGo.net，安裝所需的軟體包：sudo apt-get install libjpeg-dev
（您可能還需要安裝libfreetype6 libfreetype6-dev zlib1g-dev讓其他解碼器）。 然後用枕頭代替PIL：pip uninstall PIL
pip install pillow
4. 在Fedora 17我只好裝libjpeg-devel事後重新安裝PIL：sudo yum install --assumeyes libjpeg-devel
sudo pip-python install --upgrade PIL
5. 在Ubuntu 12.04在隨後的作品：pip uninstall PIL
apt-get install libjpeg-dev
apt-get install libfreetype6-dev
apt-get install zlib1g-dev
apt-get install libpng12-dev
pip install PIL --upgrade
當你看「-支持JPEG avaliable」它的工作原理。 但是，如果它仍然無法正常工作，當你編輯你的JPEG圖像，檢查Python路徑！ 我的Python路徑錯過/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/PIL-1.1.7-py2.7-linux-x86_64.egg/，所以我編輯的~/.bashrc將下面的代碼添加到該文件中：export PYTHONPATH=$PYTHONPAHT:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/PIL-1.1.7-py2.7-linux-x86_64.egg/然後，終於，它的作品！
6. 首先，我有（被創造巨大的頭痛），除了卸載Python來刪除隱藏在python的文件夾。然後我安裝WinPython分布：包括PIL
7. 對於那些在Mac OS山獅，我也跟著zeantsoi的anwser，但它不工作。 我終於結束了這個帖子的解決方案： 現在，我高興地運行我的腳本JPEG！
㈡ 盤點Python常用的模塊和包
模塊
1.定義
計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。
2.優點：
提高代碼的可維護性。
提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。
引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。
避免函數名和變數名等名稱沖突。
python內建模塊：
1.sys模塊
2.random模塊
3.os模塊：
os.path:講解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
數據可視化
1.matplotlib :
是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。
訪問：
https://matplotlib.org/
顏色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
訪問：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖
訪問：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖
訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據
講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
機器學習
1.Scikit-learn
是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。
訪問：
講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。
相關推薦：《Python視頻教程》
Web框架
1.Tornado
訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
訪問：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
訪問：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 圖形界面
1.Tkinter
https://wiki.python.org/moin/TkInter/
2.wxPython
https://www.wxpython.org/
3.PyGTK
http://www.pygtk.org/
4.PyQt
https://sourceforge.net/projects/pyqt/
5.PySide
http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide
科學計算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
訪問
http://www.numpy.org/
講解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題
訪問
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
講解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官網
https://www.scipy.org/
講解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官網
http://pandas.pydata.org/
講解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官網
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密碼學
1.cryptography
https://pypi.python.org/pypi/cryptography/
2.hashids
http://www.oschina.net/p/hashids
3.Paramiko
http://www.paramiko.org/
4.Passlib
https://pythonhosted.org/passlib/
5.PyCrypto
https://pypi.python.org/pypi/pycrypto
6.PyNacl
http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/
爬蟲相關
requests
http://www.python-requests.org/
scrapy
https://scrapy.org/
pyspider
https://github.com/binux/pyspider
portia
https://github.com/scrapinghub/portia
html2text
https://github.com/Alir3z4/html2text
BeautifulSoup
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
lxml
http://lxml.de/
selenium
http://docs.seleniumhq.org/
mechanize
https://pypi.python.org/pypi/mechanize
PyQuery
https://pypi.python.org/pypi/pyquery/
creepy
https://pypi.python.org/pypi/creepy
gevent
一個高並發的網路性能庫
http://www.gevent.org/
圖像處理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow：
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然語言處理
1.nltk：
http://www.nltk.org/
教程
https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443
2.snownlp
https://github.com/isnowfy/snownlp
3.Pattern
https://github.com/clips/pattern
4.TextBlob
http://textblob.readthedocs.io/en/dev/
5.Polyglot
https://pypi.python.org/pypi/polyglot
6.jieba：
https://github.com/fxsjy/jieba
資料庫驅動
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle庫
訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：http://www.sqlalchemy.org/
peewee，
SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具
訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原裝DB
訪問：https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL處理工具
smtplib模塊
發送電子郵件
其他庫暫未分類
1.PyInstaller：
是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。
2.Ipython
一種互動式計算和開發環境
講解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
㈢ Mac下面如何正確安裝 Python 的 PIL 庫
下載PIL的tar.gz包，解壓開後終端下運行python setup.py install安裝（運行這條命令需要setuptools模塊的支持）
給你個下載地址
http://effbot.org/downloads/Imaging-1.1.7.tar.gz
再給你setuptools的下載地址
https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-1.1.3.tar.gz
㈣ python引入PIL做驗證碼出現錯誤:OSError: cannot open resource
這是因為你寫的驗證碼代碼找不到當前伺服器字體，驗證碼代碼中是不是有一行代碼
Font = （「字體路徑」），windows和mac的路徑是不同的，，你要注意這一點。。
下面這是mac的font = ImageFont.truetype('/Library/Fonts/Andale Mono.ttf', 23)
mac默認路徑在/Library/Fonts/，，
window好像可以直接寫字體font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 25)，
自己粘一下就好
㈤ mac自帶python還需要安裝python嗎
這兩天重新搞了下Python的環境，發現好多地方還是容易忘記，因此有了這篇文章，以後方便查看。
一. 安裝python
mac系統其實自帶了一個python的執行執行環境，用來運行python還行，但是開發可能就不夠了，因此我們需要重新安裝python。這里有兩種方案安裝：
1.homebrew
1
brew install python
這個方案比較簡單,如果出錯的話可以給前面加sudo試試,這個安裝的python可能不是最新版.
2.從官網下載安裝
大家可以從https://www.python.org/download下載安裝最新版的python,安裝比較無腦,一路按下去就OK,缺點是以後升級,卸載都得自己維護.
這兩個方法安裝的python的位置是不一樣的,大家可以用:
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which python
來查看安裝位置.安裝完成後在終端中鍵入python來驗證安裝是否成功.
二. 安裝pip
這里好多文章中說要先安裝easy_install, 其實是不用的.
1.我們先獲取pip安裝腳本:
1
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
如果沒有安裝wget可以去這里將所有內容復制下來,新建get-pip.py文件,將內容拷進去就OK了.
2.安裝pip
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sudo python get-pip.py
用python執行剛才獲取的腳本,這里sudo可以選擇使用,若遇到類似這個報錯則必須加sudo:
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Exception:
Traceback (most recent call last):
...
OSError: [Errno 13] Permission denied: 'XXX/pip-0.7.2-py2.7.egg/EGG-INFO/dependency_links.txt'
Storing debug log for failure in /Users/bilt/.pip/pip.log
安裝成功後可以在終端中鍵入pip來檢測,如果不行重啟終端後嘗試.
3.修改pip源
在天朝,由於功夫網的原因,使用pip安裝一些模塊會特別慢甚至無法下載,因此我們需要修改pip的源到國內的一些鏡像地址,特別感謝國內無私奉獻的組織~
首先進入HOME路徑:
1
cd ~
創建.pip目錄:
1
mkdir .pip
創建pip.conf文件:
1
touch pip.conf
大家可以用自己喜歡的編輯器打開pip.conf文件,我現在使用的時v2ex的源,所以添加:
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[global]
index-url = http://pypi.v2ex.com/simple
大家可以把index-url的值設置為自己實際源的地址.
至此pip源修改成功,以後使用pip安裝模塊時都會從這個源去下載安裝,大家可以自行測試一下.
三. 其他模塊安裝
1.Pillow/PIL
想用python處理圖片,自然少不了PIL這個模塊, 由於PIL長期沒有更新了, 所以有了Pillow這個模塊, 依賴於PIL, 新版的pip安裝後會自帶Pillow, 但是好像沒有zlib模塊, 所以會報錯:
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File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 1105, in paste
im.load()
File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/ImageFile.py", line 190, in load
d = Image._getdecoder(self.mode, d, a, self.decoderconfig)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/PIL/Image.py", line 389, in _getdecoder
raise IOError("decoder %s not available" % decoder_name)
IOError: decoder zip not available
因此我們需要手動重新安裝:
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sudo pip install -U Pillow
㈥ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些
參考：知乎
Python 常用的標准庫以及第三方庫
standard libs:
itertools
functools 學好python有必要掌握上面這兩個庫吧，
re 正則
subprocess 調用shell命令的神器
pdb 調試
traceback 調試
pprint 漂亮的輸出
logging 日誌
threading和multiprocessing 多線程
urllib/urllib2/httplib http庫，httplib底層一點，推薦第三方的庫requests
os/sys 系統，環境相關
Queue 隊列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash演算法
cvs
json/simplejson python的json庫，據so上的討論和benchmark，simplejson的性能要高於json
timeit 計算代碼運行的時間等等
cProfile python性能測量模塊
glob 類似與listfile，可以用來查找文件
atexit 有一個注冊函數，可用於正好在腳本退出運行前執行一些代碼
dis python 反匯編，當對某條語句不理解原理時，可以用dis.dis 函數來查看代碼對應的python 解釋器指令等等。
3th libs:
paramiko ssh python 庫
selenium 瀏覽器自動化測試工具selenium的python 介面
lxml python 解析html,xml 的神器
mechanize Stateful programmatic web browsing
pycurl cURL library mole for Python
Fabric Fabric is a Python (2.5 or higher) library and command-line tool for streamlining the use of SSH for application deployment or systems administration tasks.
xmltodict xml 轉 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 當然其實requests就夠了 Requests: HTTP for Humans
flask web 微框架
ipdb 調試神器，同時推薦ipython！結合ipython使用
redis redis python介面
pymongo mongodbpython介面
PIL python圖像處理
mako python模版引擎
numpy ， scipy 科學計算
matplotlib 畫圖
scrapy 爬蟲
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/伺服器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用來運行shell 模塊的 極佳選擇
㈦ 如何使用python獲取路由器所有mac
1. 安裝pip
sudo easy_install pip
pip 安裝成功就可以直接安裝pil或者pillow
2. 通過命令pip install pil
pip install Pil
Downloading/unpacking Pil
Could not find any downloads that satisfy the requirement Pil
Some externally hosted files were ignored (use --allow-external Pil to allow).
Cleaning up...
No distributions at all found for Pil
Storing debug log for failure in /Users/macbook/Library/Logs/pip.log
3. 所以就安裝pillow
pip install --use-wheel Pillow
Downloading/unpacking Pillow
Downloading Pillow-2.4.0.zip (6.5MB): 5.0MB downloaded
Cleaning up...
弄了會別的回來發現還沒有下載完，這叫一個慢呀，於是放棄