國內python鏡像

『壹』 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！！！

『貳』 python在中國內地怎麼樣

Python是一門非常不錯的編程語言，簡單易學、容易入門，適合零基礎人員學習；而且可以從事的工作崗位有很多，涉及領域廣泛，前景非常不錯，薪資待遇也很高。

『叄』 為什麼我的ubuntu的pip不能用國內鏡像

[plain] view plain
使用pip的用戶可以如下配置：

在unix和macos，配置文件為：$HOME/.pip/pip.conf
在windows上，配置文件為：%HOME%\pip\pip.ini

需要在配置文件內加上：

[global]
index-url=http://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/pypi/simple
還有一個小技巧，就是把所有要安裝的包寫在一個文件裡面，比如requirement.txt(每個包寫一行，頂行頭寫)，然後pip安裝的時候只需要加參數「-r requirement.txt」即可。

安裝好之後體驗了一把，速度颼颼的~~

ps:
使用步驟：
1.進入目錄下使用命令：virtualenv env
2.source env/bin/activate，這時候你會發現命令行前面會多出個（env）標識，這表明你已經進入了虛擬環境了。
寫個簡單的hello.py驗證：

[python] view plain
#!/usr/bin/python
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods = ['GET', 'POST'])
def hello():
return 'Hello world!'

if __name__ == '__main__':
app.run()
提示沒有flask包，使用上面的方法pip之，pip install -i http://e.pypi.python.org/simple flask,速度超快，安裝之，運行，OK。

解惑：為什麼這樣安裝酒OK了？而且不會對系統的原有的包造成影響？
查看env目錄下的內容，發現在env/lib/pythonX.X/site-packages目錄下有這些安裝的包，比如我的下面有這些：

[plain] view plain
distribute-0.6.24-py2.7.egg itsdangerous-0.23-py2.7.egg-info Jinja2-2.7.1-py2.7.egg-info setuptools.pth
easy-install.pth itsdangerous.py markupsafe werkzeug
flask itsdangerous.pyc MarkupSafe-0.18-py2.7.egg-info Werkzeug-0.9.3-py2.7.egg-info
Flask-0.10.1-py2.7.egg-info jinja2 pip-1.1-py2.7.egg

這就是虛擬機的作用了。

終於可以安心的把精力集中到flask上了。

#2013.08.27
直接安裝flask會安裝最新0.10的版本，很悲劇的是很多擴展包還沒跟上此版本，所以很多功能沒法用哦~~比如Falsk-Mail的版本
所以還是重新安裝Flask的0.9版本，不過這也不是個事，有了envitualenv後環境非常容易，今天試了 -i http://e.pypi.python.org/simple竟然不行了 = =！，找到這個鏡像地址不錯http://pypi.v2ex.com/simple
哦，安裝Flask0.9版本也很容易，直接pip install Flask==0.9即可。

『肆』 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。

『伍』 國內使用Python最強的公司都有哪些

首先有個疑問是怎樣的公司算是最強公司？據我所知，國內的話，網易，騰訊，搜狐，金山，豆瓣這些屬於比較出名的用Python。大型的項目的話，網易的許多游戲，騰訊的某些網站，搜狐的郵箱，金山的測試框架等等都是或多或少使用了Python。國外的話Google自然是最經典的了，GAE就是用Python的最好的例子了。

作者：林路翔
鏈接：https://www.hu.com/question/19555512/answer/12212221
來源：知乎
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。

『陸』 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！

『柒』 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

『捌』 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。

『玖』 國內哪個版本的python講的比較好

python2目前支持的模塊更多一些，但是對中文的編碼上存在問題，爬蟲抓取的內容需要進行轉碼才能正常顯示。
python3的第三方支持的模塊相對python2少一些，語法結構上與python2有不同，但是對中文編碼上要好一些。