pilpythonmac
㈠ python图像库失败消息问题，怎么解决
的libjpeg-dev的要求是能够处理JPEG文件与太平船务，所以你需要安装它，然后公益诉讼。 在Ubuntu：# install libjpeg-dev with apt
sudo apt-get install libjpeg-dev
# reinstall PIL
pip install -I PIL
如果这样做不起作用，请尝试下面的一个，这取决于你是否在64位或32位的Ubuntu（感谢查尔斯・奥芬巴赫指出这个区别对于32位）。 对于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
或为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/
然后重新安装PIL：pip install -I PIL
2. 对于那些在OSX中，以下这些二进制得到的libpng和libjpeg的安装系统范围： 的libpng和libjpeg的的OSX 我已经安装了PIL（通过点子上的virtualenv），我跑：pip uninstall PIL
pip install PIL --upgrade
这解决了decoder JPEG not available错误
3. 这是一个工作包的安装和重新安装PIL没有工作的唯一途径。 在Ubuntu上 CodeGo.net，安装所需的软件包：sudo apt-get install libjpeg-dev
（您可能还需要安装libfreetype6 libfreetype6-dev zlib1g-dev让其他解码器）。 然后用枕头代替PIL：pip uninstall PIL
pip install pillow
4. 在Fedora 17我只好装libjpeg-devel事后重新安装PIL：sudo yum install --assumeyes libjpeg-devel
sudo pip-python install --upgrade PIL
5. 在Ubuntu 12.04在随后的作品：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
当你看“-支持JPEG avaliable”它的工作原理。 但是，如果它仍然无法正常工作，当你编辑你的JPEG图像，检查Python路径！ 我的Python路径错过/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/PIL-1.1.7-py2.7-linux-x86_64.egg/，所以我编辑的~/.bashrc将下面的代码添加到该文件中：export PYTHONPATH=$PYTHONPAHT:/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/PIL-1.1.7-py2.7-linux-x86_64.egg/然后，终于，它的作品！
6. 首先，我有（被创造巨大的头痛），除了卸载Python来删除隐藏在python的文件夹。然后我安装WinPython分布：包括PIL
7. 对于那些在Mac OS山狮，我也跟着zeantsoi的anwser，但它不工作。 我终于结束了这个帖子的解决方案： 现在，我高兴地运行我的脚本JPEG！
㈡ 盘点Python常用的模块和包
模块
1.定义
计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。
2.优点：
提高代码的可维护性。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。
避免函数名和变量名等名称冲突。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。
访问：
https://matplotlib.org/
颜色：
https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html
教程：
https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
访问：
http://seaborn.pydata.org/index.html
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问：
http://ggplot.yhathq.com/
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html
讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。
VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。
访问：
讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。
相关推荐：《Python视频教程》
Web框架
1.Tornado
访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/
2.Flask
访问：http://flask.pocoo.org/
3.Web.py
访问：http://webpy.org/
4.django
https://www.djangoproject.com/
5.cherrypy
http://cherrypy.org/
6.jinjs
http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/
GUI 图形界面
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
科学计算
教程
https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#
1.numpy
访问
http://www.numpy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805
2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
访问
https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide
讲解
https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41
解方程
https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html
3.SciPy
官网
https://www.scipy.org/
讲解
https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621
4.pandas
官网
http://pandas.pydata.org/
讲解
https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html
5.blaze
官网
http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html
密码学
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/
爬虫相关
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
一个高并发的网络性能库
http://www.gevent.org/
图像处理
bigmoyan
http://scikit-image.org/
Python Imaging Library(PIL)
http://www.pythonware.com/procts/pil/
pillow：
http://pillow.readthedocs.io/en/latest/
自然语言处理
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
数据库驱动
mysql-python
https://sourceforge.net/projects/mysql-python/
PyMySQL
https://github.com/PyMySQL/PyMySQL
PyMongo
https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/
pymongo
MongoDB库
访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis
Redis库
访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/
cxOracle
Oracle库
访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle
SQLAlchemy
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：http://www.sqlalchemy.org/
peewee，
SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具
访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee
torndb
Tornado原装DB
访问：https://github.com/bdarnell/torndb
Web
pycurl
URL处理工具
smtplib模块
发送电子邮件
其他库暂未分类
1.PyInstaller：
是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。
2.Ipython
一种交互式计算和开发环境
讲解
https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html
命令
ls、cd 、run、edit、clear、exist
㈢ Mac下面如何正确安装 Python 的 PIL 库
下载PIL的tar.gz包，解压开后终端下运行python setup.py install安装（运行这条命令需要setuptools模块的支持）
给你个下载地址
http://effbot.org/downloads/Imaging-1.1.7.tar.gz
再给你setuptools的下载地址
https://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-1.1.3.tar.gz
㈣ python引入PIL做验证码出现错误:OSError: cannot open resource
这是因为你写的验证码代码找不到当前服务器字体，验证码代码中是不是有一行代码
Font = （“字体路径”），windows和mac的路径是不同的，，你要注意这一点。。
下面这是mac的font = ImageFont.truetype('/Library/Fonts/Andale Mono.ttf', 23)
mac默认路径在/Library/Fonts/，，
window好像可以直接写字体font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 25)，
自己粘一下就好
㈤ mac自带python还需要安装python吗
这两天重新搞了下Python的环境，发现好多地方还是容易忘记，因此有了这篇文章，以后方便查看。
一. 安装python
mac系统其实自带了一个python的执行执行环境，用来运行python还行，但是开发可能就不够了，因此我们需要重新安装python。这里有两种方案安装：
1.homebrew
1
brew install python
这个方案比较简单,如果出错的话可以给前面加sudo试试,这个安装的python可能不是最新版.
2.从官网下载安装
大家可以从https://www.python.org/download下载安装最新版的python,安装比较无脑,一路按下去就OK,缺点是以后升级,卸载都得自己维护.
这两个方法安装的python的位置是不一样的,大家可以用:
1
which python
来查看安装位置.安装完成后在终端中键入python来验证安装是否成功.
二. 安装pip
这里好多文章中说要先安装easy_install, 其实是不用的.
1.我们先获取pip安装脚本:
1
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
如果没有安装wget可以去这里将所有内容复制下来,新建get-pip.py文件,将内容拷进去就OK了.
2.安装pip
1
sudo python get-pip.py
用python执行刚才获取的脚本,这里sudo可以选择使用,若遇到类似这个报错则必须加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
安装成功后可以在终端中键入pip来检测,如果不行重启终端后尝试.
3.修改pip源
在天朝,由于功夫网的原因,使用pip安装一些模块会特别慢甚至无法下载,因此我们需要修改pip的源到国内的一些镜像地址,特别感谢国内无私奉献的组织~
首先进入HOME路径:
1
cd ~
创建.pip目录:
1
mkdir .pip
创建pip.conf文件:
1
touch pip.conf
大家可以用自己喜欢的编辑器打开pip.conf文件,我现在使用的时v2ex的源,所以添加:
1
2
[global]
index-url = http://pypi.v2ex.com/simple
大家可以把index-url的值设置为自己实际源的地址.
至此pip源修改成功,以后使用pip安装模块时都会从这个源去下载安装,大家可以自行测试一下.
三. 其他模块安装
1.Pillow/PIL
想用python处理图片,自然少不了PIL这个模块, 由于PIL长期没有更新了, 所以有了Pillow这个模块, 依赖于PIL, 新版的pip安装后会自带Pillow, 但是好像没有zlib模块, 所以会报错:
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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
因此我们需要手动重新安装:
1
sudo pip install -U Pillow
㈥ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些
参考：知乎
Python 常用的标准库以及第三方库
standard libs:
itertools
functools 学好python有必要掌握上面这两个库吧，
re 正则
subprocess 调用shell命令的神器
pdb 调试
traceback 调试
pprint 漂亮的输出
logging 日志
threading和multiprocessing 多线程
urllib/urllib2/httplib http库，httplib底层一点，推荐第三方的库requests
os/sys 系统，环境相关
Queue 队列
pickle/cPickle 序列化工具
hashlib md5, sha等hash算法
cvs
json/simplejson python的json库，据so上的讨论和benchmark，simplejson的性能要高于json
timeit 计算代码运行的时间等等
cProfile python性能测量模块
glob 类似与listfile，可以用来查找文件
atexit 有一个注册函数，可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码
dis python 反汇编，当对某条语句不理解原理时，可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。
3th libs:
paramiko ssh python 库
selenium 浏览器自动化测试工具selenium的python 接口
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 转 dict，真心好用
urllib3 和 requests: 当然其实requests就够了 Requests: HTTP for Humans
flask web 微框架
ipdb 调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用
redis redis python接口
pymongo mongodbpython接口
PIL python图像处理
mako python模版引擎
numpy ， scipy 科学计算
matplotlib 画图
scrapy 爬虫
django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等 python web框架/服务器
sh 1.08 — sh v1.08 documentation 用来运行shell 模块的 极佳选择
㈦ 如何使用python获取路由器所有mac
1. 安装pip
sudo easy_install pip
pip 安装成功就可以直接安装pil或者pillow
2. 通过命令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. 所以就安装pillow
pip install --use-wheel Pillow
Downloading/unpacking Pillow
Downloading Pillow-2.4.0.zip (6.5MB): 5.0MB downloaded
Cleaning up...
弄了会别的回来发现还没有下载完，这叫一个慢呀，于是放弃