国内python镜像

‘壹’ 怎么在局域网发布python的pypi镜像源

默认pip是使用Python官方的源，但是由于国外官方源经常被墙，导致不可用，我们可以使用国内的python镜像源，从而解决Python安装不上库的烦恼。

注意后面要有/simple目录！！！

‘贰’ python在中国内地怎么样

Python是一门非常不错的编程语言，简单易学、容易入门，适合零基础人员学习；而且可以从事的工作岗位有很多，涉及领域广泛，前景非常不错，薪资待遇也很高。

‘叁’ 为什么我的ubuntu的pip不能用国内镜像

[plain] view plain
使用pip的用户可以如下配置：

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

需要在配置文件内加上：

[global]
index-url=http://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/pypi/simple
还有一个小技巧，就是把所有要安装的包写在一个文件里面，比如requirement.txt(每个包写一行，顶行头写)，然后pip安装的时候只需要加参数“-r requirement.txt”即可。

安装好之后体验了一把，速度飕飕的~~

ps:
使用步骤：
1.进入目录下使用命令：virtualenv env
2.source env/bin/activate，这时候你会发现命令行前面会多出个（env）标识，这表明你已经进入了虚拟环境了。
写个简单的hello.py验证：

[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()
提示没有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，安装之，运行，OK。

解惑：为什么这样安装酒OK了？而且不会对系统的原有的包造成影响？
查看env目录下的内容，发现在env/lib/pythonX.X/site-packages目录下有这些安装的包，比如我的下面有这些：

[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

这就是虚拟机的作用了。

终于可以安心的把精力集中到flask上了。

#2013.08.27
直接安装flask会安装最新0.10的版本，很悲剧的是很多扩展包还没跟上此版本，所以很多功能没法用哦~~比如Falsk-Mail的版本
所以还是重新安装Flask的0.9版本，不过这也不是个事，有了envitualenv后环境非常容易，今天试了 -i http://e.pypi.python.org/simple竟然不行了 = =！，找到这个镜像地址不错http://pypi.v2ex.com/simple
哦，安装Flask0.9版本也很容易，直接pip install Flask==0.9即可。

‘肆’ 怎么python 打包docker镜像

当想让一个容器做两件事情，或者使一个Docker镜像包含来自两个不同镜像的依赖库时，就需要知道每个镜像的Dockerfile。本文介绍了如何通过docker history命令来对Docker镜像进行反向工程，得到它们的Dockerfile，并组织到一个Dockerfile里然后build，从而实现想做的事情。

常言道，“不要重复发明轮子！”

在使用Docker时，构建自己的镜像之前，最好在Docker Hub寻找一些可以直接使用的镜像做练习。把软件架构分布到一系列容器中，每一个容器只做一件事情，这样的效果非常好。构建分布式应用的最好的基石是使用来自Docker Hub的官方镜像，因为可以信任它们的质量。

在某些情况下，可能想让一个容器做两件不同的事情。而在另外一些情况下，可能想让一个Docker镜像包含来自两个不同镜像的依赖库。如果有每个镜像的Dockerfile，这是非常简单的。将它们组织到一个Dockerfile里然后build就行。

然而，大多数时间都在使用Docker Hub上准备好的镜像，不会有它们的源Dockerfile。我花时间找一个可以合并（或flatten）两个不同Docker镜像的工具，当然没有它们的Dockerfile。也就是说在找一个能做下面这件事的东西：
image 1 --
\
---> merged_image_12
/
image 2 --

此前在GitHub上有两个相关的讨论（1、2），尽管它们都被关闭了。

这可能吗？
那么，是否存在工具能够像这样做吗：docker merge image2 image2 merged_image？

没有！
你甚至不可以用下面的方式来构建Dockerfile：
FROM image1
FROM image2

简而言之，在一个Dockerfile里不能有多个基础镜像。

但是我需要这个功能！
唯一的解决办法是取得这些镜像的Dockerfile，然后把它们组织到一个文件中，再进行构建。那么，我能在Docker Hub上获得一个镜像的Dockerfile吗？ 幸运的是可以。它不能离线获取（译注：原文是online，但显然online时对于来自GitHub的自动构建镜像是可以直接获取的），但是你可以使用docker history命令，通过反向工程获取。

怎么来使用？
在你的机器上使用docker pull从Docker Hub下载镜像。
docker pull image1
docker pull image2

然后使用docker history来取得构建这两个容器时运行的命令。
docker history --no-trunc=true image > image1-dockerfile
docker history --no-trunc=true image2 > image2-dockerfile

接下来打开这两个文件，你可以看到每个镜像的命令堆栈。这是因为Docker镜像通过层（阅读更多）的方式来构建。即你在Dockerfile中键入的每一个命令所构建的新镜像，都是在之前的命令产生的镜像之上。所以你可以对镜像进行逆向工程。

限制
不能对镜像进行反向工程的唯一场景，是镜像的维护者在他的Dockerfile中使用了ADD或COPY命令。你会看到这样一行：
ADD file:1ac56373f7983caf22
或 ADD dir:cf6fe659e9d21535844
这是因为不知道维护者在他自己的机器上，包括镜像里使用了什么本地文件。

‘伍’ 国内使用Python最强的公司都有哪些

首先有个疑问是怎样的公司算是最强公司？据我所知，国内的话，网易，腾讯，搜狐，金山，豆瓣这些属于比较出名的用Python。大型的项目的话，网易的许多游戏，腾讯的某些网站，搜狐的邮箱，金山的测试框架等等都是或多或少使用了Python。国外的话Google自然是最经典的了，GAE就是用Python的最好的例子了。

作者：林路翔
链接：https://www.hu.com/question/19555512/answer/12212221
来源：知乎
着作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

‘陆’ python如何下载环境

先来区分几个在Python基础学习中比较容易混淆的工具，然后帮助大家一步步修改镜像源，完成环境的搭建，下面一起来看看吧！

1、概念区分

对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：

（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。

（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。

（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。

（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。

2、修改镜像源

在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。

先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：

conda config --show

查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。

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 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源

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

添加目前可用的中科大镜像源：

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

并设置搜索时显示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：

channels:

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

defaults

以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！

‘柒’ 如何制作一个定制的 Python 基础 Docker 镜像

目标：准备一个定制的 Python 基础镜像。基础镜像，通常为含最小功能的系统镜像，之后的应用镜像都以此为基础。
本项目代码维护在 DaoCloud/python-sample-base-image 项目中。
您可以在 GitHub 找到本项目并获取本文中所提到的所有脚本文件。
制作基础镜像
选择 Ubuntu 官方的 14.04 版本为我们依赖的系统镜像。
FROM ubuntu:trusty

因所有官方镜像均位于境外服务器，为了确保所有示例能正常运行，可以使用与官方镜像保持同步的 DaoCloud 境内镜像：
dockerfile
FROM cloud.io/ubuntu:trusty

设置镜像的维护者，相当于镜像的作者或发行方。
MAINTAINER Captain Dao <[email protected]>

用 RUN 命令调用 apt-get 包管理器安装 Python 环境所依赖的程序包。
安装依赖包相对比较固定，因此该动作应该尽量提前，这样做有助于提高镜像层的复用率。
安装完依赖后打扫卫生可以显着的减少镜像大小。
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*

以下是一个不建议的做法，原因是比上述命令多添加了一层镜像，然而并没有降低总镜像的体积。
dockerfile
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip
RUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*

用 RUN 命令调用 mkdir 来准备一个干净的放置代码的目录。
RUN mkdir -p /app

指定其为当前的工作目录。
WORKDIR /app

指定暴露的容器内端口地址，最后设置默认启动命令。
EXPOSE 80
CMD ["bash"]

至此一个 Python 的基础镜像制作完毕，您可以在本地运行 docker build -t my-python-base . 来构建出这个镜像并命名为 my-python-base。
Python 家族成员众多，因此需要一个通用的基础镜像，并在此基础上根据需求进行定制。
由于国内网络环境的特殊，在本地运行 docker build 的时间会很长，并且有可能失败。推荐使用 DaoCloud Toolbox 和 DaoCloud 的云端 代码构建 功能。
完整 Dockerfile
# Ubuntu 14.04，Trusty Tahr（可靠的塔尔羊）发行版
FROM cloud.io/ubuntu:trusty

# 道客船长荣誉出品
MAINTAINER Captain Dao <[email protected]>

# APT 自动安装 PHP 相关的依赖包，如需其他依赖包在此添加
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python \
python-dev \
python-pip \
# 用完包管理器后安排打扫卫生可以显着的减少镜像大小
&& apt-get clean \
&& apt-get autoclean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*

# 配置默认放置 App 的目录
RUN mkdir -p /app
WORKDIR /app
EXPOSE 80
CMD ["bash"]

wph95

‘捌’ PyPI中国镜像知多少和国内的python用户如何使用pypi镜像源

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

以django为例子。

‘玖’ 国内哪个版本的python讲的比较好

python2目前支持的模块更多一些，但是对中文的编码上存在问题，爬虫抓取的内容需要进行转码才能正常显示。
python3的第三方支持的模块相对python2少一些，语法结构上与python2有不同，但是对中文编码上要好一些。