1.【自动化运维初级村】Paramiko vs Netmiko
2.ansible 使用密码登录
3.运维常见的工具推荐
4.如何使用Ansible 2的API做python开发
5.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)

【自动化运维初级村】Paramiko vs Netmiko

       秉承着“最小化上手范围”的原则，相信大家经过新手村二十多个章节的学习，都已经对Python有了初步的了解，基础的学习必然是略显枯燥无聊的，但希望大家可以在“新手村”系列视频和文章的指导下有自己阅读程序，分析需求，dede抽奖源码编写程序，调试程序的基本技能。

       以上也是进入初级村的最低门槛，如果还没有具备上述能力的朋友，衷心的希望你可以返回新手村进行学习，切勿囫囵吞枣，盲目求快。

       初级村包含的内容：Paramiko和Netmiko，两者的使用方式及优劣；Python正则解析，将通过SSH收集回来的各种信息进行正则解析；番外：Text-FSM解析；Python SNMP，如何使用Python调用SNMP采集指令，并讲解OID使用方式；NetConf，如何通过NetConf对网络设备进行操作；Crontab并回调CMDB，如何设置定时执行SSH任务进行定期巡检，并更新回写CMDB；番外：Python Scheduler；Flask Web框架，将SSH和NetConf与Web框架相结合，通过API方式或前端调用其执行。

       在自动化运维领域里面，单从服务器运维的角度来讲，由于可以提前对服务器做系统的定制安装，所以一些大厂会选择在装机时植入特定的Agent，以此实现远程控制服务器的目的。不过对于大部分的公司，服务器运维或者网络设备运维都仍然依靠远程SSH这一方法，所以我们使用Python作为自动化运维的编程语言的话，就非常需要一个第三方包来实现这一功能，而Paramiko和Netmiko可以说是扛把子的角色。相信看这个教程的朋友肯定都听过这两个工具包，但可能并不是所有的人都了解这两个包之间的关系。除此之外，网上五花八门的对于用哪个更好的争论也难以分辨。那么这个章节就先给大家介绍一下这两个包的来龙去脉，以及我个人在工作中对两个包都深度使用过之后的体验。

       OpenSSH，介绍第三方库之前有必要先科普一下关于SSH的知识。我们经常谈论的SSH是一个传输层协议，相比Telnet来说可以与远端设备建立更安全的连接通道，对传输的内容进行加解密处理，所以基于安全考虑，企业中几乎所有的对远程设备的连接都要求使用SSH连接。

       SSH协议有两种不兼容的版本：SSHv1和SSHv2。那么设备想要支持SSH协议，就需要在设备上安装一个与之相匹配的服务端/客户端的应用程序，而OpenSSH就是目前使用最为广泛的SSH协议的开源实现。

       对于较老的SSHv1，由于存在加密算法的liteide源码安装专利问题和数据完整性的缺陷，OpenSSH已经删除了对其的支持。所以目前OpenSSH主要支持SSHv2。

       OpenSSH套件包含以下工具：

       整体的结构图如下所示：

       Paramiko/Netmiko简介：Paramiko遵循SSH2协议，支持以加密和认证的方式，进行远程服务器的连接；模块本身使用Python语言编写和开发，只有像crypto这样的核心函数才会用到C语言。

       Paramiko目前是Python中应用最广的SSH模块，大家耳熟能详的Ansible， Netmiko，Nornir，NAPALM其实都是用到了Paramiko来做SSH的实现，所以也可以从中看出，其实Paramiko的角色其实是Python语言里实现SSH功能的底层工具包。

       那么既然是底层工具包就必然为了具备完备的通用性而损失了易用性，而Paramiko过于底层的方法调用也是被网友最为诟病的原因。

       但我们已经提到，Python想要实现SSH远程连接，就逃不开Paramiko，那么我们就非常有必要了解一下Paramiko的基本实现原理和主要的组成类。

       源码核心架构图：Paramiko中几个大的概念和相互之间的关系基本就是如上图所示了（一些身份认证类和其他杂类并没有包含其中，在学习初期也没有深究这些的必要）。

       总体来说Paramiko的源码核心架构并不复杂，但对于使用该包的编程人员来说，暴露了太多底层细节。因为其最High-Level的类就是一个SSHClient对象，而一个SSHClient对象又必须通过创建Channel来完成数据的收发。

       所以说Paramiko其实就是一个实现了SSH功能的底层工具包，它可以连接任何兼容SSHv2的设备，包括：服务器，网络设备，打印机，甚至是监控摄像头，并且它最核心的功能就是：建立SSH连接 -> 发数据 -> 收数据。

       Netmiko：但看本系列的教程的朋友应该大多数都是具备网络运维背景的朋友，想实现一些网络运维中的自动化能力，那么平时所要面对的就都是网络设备，我这里推荐大家使用Netmiko。

       我们可以通过一个流程图来表示一下除了Paramiko本身的底层能力外，还需要哪些步骤才能完成一次与网络设备的交互。

       交互流程图：从上述的流程图中可以看出，除了Paramiko支持的底层SSH连接与数据发送接收功能之外，我们想要与网络设备进行交互还需要诸多地方需要处理，而Netmiko正好可以提供以上这些功能，这也是我们为什么选择用Netmiko的原因。

       其实网上有很多文章都有对Paramiko和Netmiko的对比，但大多数的解释都不够准确，并且还有很多直接通过代码来演示区别的，更是让一些编程基础不太好的朋友十分头疼，所以我希望大家可以通过这一章节，非常清晰的知道，两者之间的qq 骰子 源码区别究竟有哪些。

       这一章节并没有提到关于使用Paramiko或者Netmiko来进行连接设备的代码，但对Paramiko的源码核心架构做了介绍，这也是大家后续使用Netmiko必须要掌握的基础知识，并且对于Netmiko基于Paramiko的改进也通过流程图展示给大家，对后续的深入理解及二次开发会非常有帮助。

ansible 使用密码登录

        安装ansible

        1.安装sshpass

        apt :

        源码：

        创建一个hosts文件，添加用户密码,认证ssh连接

        2.错误汇总：

        ansible -i hosts test -m ping

        3.原因和解决办法：

        ssh第一次连接的时候一般会提示输入yes 进行确认为将key字符串加入到 ~/.ssh/known_hosts 文件中。而本机的~/.ssh/known_hosts文件中并有fingerprint key串

        解决方法：在ansible.cfg文件中更改下面的参数：

        执行shell 命令

运维常见的工具推荐

       开源的工具在运维领域扮演着关键角色，它们能够有效地支持DevOps实践。以下是一些推荐的开源工具，涵盖了开发工具、自动化构建与测试、持续集成与交付、部署工具以及维护和监控等关键环节。

       一、开发工具

       Git: 分布式版本控制系统，用于管理项目版本，易于学习与使用。

       GitLab: 基于Git的代码托管平台，提供Web界面访问，支持公开或私有项目。

       Gerrit: 免费、开放源代码的代码审查工具，支持Git作为底层版本控制系统。

       Mercurial: 轻量级分布式版本控制系统，适用于Python环境，易于学习与扩展。

       Subversion: 版本控制系统，用于替代RCS、CVS，提供分支管理功能。

       二、自动化构建与测试

       Apache Ant: 用于Java环境的自动化工具，支持软件编译、测试与部署。

       Maven: 提供高级项目管理功能，简化构建规则，易于使用。

       Selenium: Thoughtworks公司开发的集成测试工具。

       PyUnit: Python单元测试框架，与JUnit兼容。

       PHPUnit: PHP测试框架，基于xUnit设计。

       三、持续集成与交付

       Jenkins: 可扩展的持续集成引擎，支持自动化构建与测试。

       Capistrano: 并行执行命令的工具，适用于发布Rails应用。

       BuildBot: 自动化编译/测试周期工具，验证代码变更。

       Fabric: 提供UI和UX一致的中央管理平台，用于自动化操作、配置与监控。gec程序源码

       Go: Google开发的编译型编程语言，支持并发与垃圾回收。

       四、部署工具

       Docker: 开源应用容器引擎，支持应用与依赖打包移植。

       Rocket (rkt): CoreOS推出的容器引擎，与Docker类似，用于打包应用。

       Ubuntu (LXC): 基于LXC技术的容器平台，支持非特权与分布式。

       Chef: 系统集成框架，提供配置管理功能。

       Puppet: 集中管理系统配置的工具，支持多元素管理。

       CFengine: Unix管理工具，简化管理任务。

       Bash: Linux与MacOS的默认shell，广泛使用于自动化任务。

       RunDeck: Java/Grails编写的工具，简化数据中心与云环境自动化。

       Saltstack: 基于Python的配置管理工具，快速部署。

       Ansible: 配置管理器，支持多节点发布与远程任务执行。

       五、维护工具

       Logstash: 日志与事件传输、处理与管理平台。

       CollectD: 用于收集系统性能与存储数据的守护进程。

       StatsD: 简单的网络守护进程，用于收集统计信息。

       六、监控、警告与分析工具

       Nagios: 监视系统运行状态与网络信息的工具。

       Ganglia: 分布式监控系统，支持高性能计算环境。

       zabbix: 基于Web的分布式系统监控与网络监视工具。

       Kibana: Logstash与ElasticSearch的日志分析Web接口。

       本文推荐的这些开源工具涵盖了运维流程的各个方面，从开发、构建、部署到维护与监控，能够有效地支持DevOps实践，提升工作效率与系统的可靠性。

如何使用Ansible 2的API做python开发

       Ansible 和 SaltStack 都提供了 Python 直接调用的API, 这方便了 Pythoner 对这些软件进行二次开发和整合, 此功能着实方便了不少, 比起 Python 代码中调用 shell 也略显专业!

       ç„¶è€Œ Ansible 在2.0版本后重构了大部分的代码逻辑, 启用了2.0版本之前的 Runner 和 Playbook ç±», 使得广大同学之前的代码运行错误. 择日不如撞日, 今天中午对照 官方的文档 , 结合源代码, 对2.0版本之后的 Python API 做了下探究

       Adhoc

       adhoc 其实就是执行 Ansible 模块, 通过 adhoc 我们可以方便快捷的完成一些临时的运维操作.

       2.0 之前的调用

       import ansible.runner

       import json

       runner = ansible.runner.Runner(

        module_name='ping', # 模块名

        module_args='', # 模块参数

        pattern='all', # 目标机器的pattern

        forks=

        )

       datastructure = runner.run()

       data = json.dumps(datastructure,indent=4)

       å½“然这里会去加载默认的 inventory

       å¦‚果不想使用 inventory 文件或者想使用动态的 inventory, 则可以使用 host_list 参数代替

       import ansible.runner

       import json

       runner = ansible.runner.Runner(

        host_list=["..0.1"], # 这里如果明确指定主机需要传递一个列表, 或者指定动态inventory脚本

        module_name='ping', # 模块名

        module_args='', # 模块参数

        extra_vars={ "ansible_ssh_user":"root","ansible_ssh_pass":"xx"},

        forks=

        )

       datastructure = runner.run()

       data = json.dumps(datastructure,indent=4)

       2.0 之后的调用

       import json

       from ansible.parsing.dataloader import DataLoader

       from ansible.vars import VariableManager

       from ansible.inventory import Inventory

       from ansible.playbook.play import Play

       from ansible.executor.task_queue_manager import TaskQueueManager

       from ansible.executor.playbook_executor import PlaybookExecutor

       loader = DataLoader() # 用来加载解析yaml文件或JSON内容,并且支持vault的解密

       variable_manager = VariableManager() # 管理变量的类,包括主机,组,扩展等变量,之前版本是在 inventory 中的

       inventory = Inventory(loader=loader, variable_manager=variable_manager)

       variable_manager.set_inventory(inventory) # 根据 inventory 加载对应变量

       class Options(object):

        '''

        这是一个公共的类,因为ad-hoc和playbook都需要一个options参数

        并且所需要拥有不同的属性,但是大部分属性都可以返回None或False

        因此用这样的一个类来省去初始化大一堆的空值的属性

        '''

        def __init__(self):

        self.connection = "local"

        self.forks = 1

        self.check = False

        def __getattr__(self, name):

        return None

       options = Options()

       def run_adhoc():

        variable_manager.extra_vars={ "ansible_ssh_user":"root" , "ansible_ssh_pass":"xxx"} # 增加外部变量

        # 构建pb, 这里很有意思, 新版本运行ad-hoc或playbook都需要构建这样的pb, 只是最后调用play的类不一样

        # :param name: 任务名,类似playbook中tasks中的name

        # :param hosts: playbook中的hosts

        # :param tasks: playbook中的tasks, 其实这就是playbook的语法, 因为tasks的值是个列表,因此可以写入多个task

        play_source = { "name":"Ansible Ad-Hoc","hosts":"..0.1","gather_facts":"no","tasks":[{ "action":{ "module":"shell","args":"w"}}]}

        play = Play().load(play_source, variable_manager=variable_manager, loader=loader)

        tqm = None

        try:

        tqm = TaskQueueManager(

        inventory=inventory,

        variable_manager=variable_manager,

        loader=loader,

        options=options,

        passwords=None,

        stdout_callback='minimal',

        run_tree=False,

        )

        result = tqm.run(play)

        print result

        finally:

        if tqm is not None:

        tqm.cleanup()

       if __name__ == '__main__':

        run_adhoc()

       Playbook

       playbook 则类似于 SaltStack 中的 state

       2.0 之前的调用

       from ansible import callbacks

       from ansible import utils

       from ansible.playbook import PlayBook

       stats = callbacks.AggregateStats()

       callback = callbacks.PlaybookCallbacks()

       runner_callbacks = callbacks.PlaybookRunnerCallbacks(stats)

       pb = ansible.playbook.PlayBook(

        playbook="tasks.yml",

        stats=stats,

        callbacks=playbook_cb,

        runner_callbacks=runner_cb,

        check=True

       )

       pb.run()

       2.0 之后的调用

       import json

       from ansible.parsing.dataloader import DataLoader

       from ansible.vars import VariableManager

       from ansible.inventory import Inventory

       from ansible.playbook.play import Play

       from ansible.executor.task_queue_manager import TaskQueueManager

       from ansible.executor.playbook_executor import PlaybookExecutor

       loader = DataLoader() # 用来加载解析yaml文件或JSON内容,并且支持vault的解密

       variable_manager = VariableManager() # 管理变量的类,包括主机,组,扩展等变量,之前版本是在 inventory 中的

       inventory = Inventory(loader=loader, variable_manager=variable_manager)

       variable_manager.set_inventory(inventory) # 根据 inventory 加载对应变量

       class Options(object):

        '''

        这是一个公共的类,因为ad-hoc和playbook都需要一个options参数

        并且所需要拥有不同的属性,但是大部分属性都可以返回None或False

        因此用这样的一个类来省去初始化大一堆的空值的属性

        '''

        def __init__(self):

        self.connection = "local"

        self.forks = 1

        self.check = False

        def __getattr__(self, name):

        return None

       options = Options()

       def run_playbook():

        playbooks=['task.yaml'] # 这里是一个列表, 因此可以运行多个playbook

        variable_manager.extra_vars={ "ansible_ssh_user":"root" , "ansible_ssh_pass":"xxx"} # 增加外部变量

        pb = PlaybookExecutor(playbooks=playbooks, inventory=inventory, variable_manager=variable_manager, loader=loader, options=options, passwords=None)

        result = pb.run()

        print result

       if __name__ == '__main__':

        run_playbook()

哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)

       导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧，帮帮我

       你是wind excel 源码linux系统我也遇到过

       你可以下载一个django的源码包

       django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了

       至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了

       Django框架是什么？

       Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。

       Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。

       一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。

       Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。

       年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。

       Django的设计理念如下：

       松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       Django的一些优势如下：

       对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

去哪里找python的开源项目

       GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

       下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：

       （1）TensorFlowModels

       如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。

       （GitHub：）

       （2）Keras

       Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）

       （3）Flask

       Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。

       （GitHub：）

       （4）scikit-learn

       scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。

       （GitHub：）

       （5）Zulip

       Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

       （GitHub：）

       ：《Python入门教程》

       （6）Django

       Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

       （GitHub：）

       （7）Rebound

       Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。

       （GitHub：）

       （8）GoogleImagesDownload

       这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。

       （GitHub：）

       （9）YouTube-dl

       youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。

       （GitHub：/rg3/youtube-dl）

       （）SystemDesignPrimer

       此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。

       （GitHub：）

       （）MaskR-CNN

       MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。

       （GitHub：）

       （）FaceRecognition

       FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

       （GitHub：）

       （）snallygaster

       用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

       （GitHub：）

       （）Ansible

       Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

       （GitHub：）

       （）Detectron

       Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。

       （）asciinema

       终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。

       （GitHub：）

       （）HTTPie

       HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令，允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求，并显示彩色输出。HTTPie可用于测试，调试以及通常与HTTP服务器交互。

       （GitHub：）

       （）You-Get

       You-Get是一个小型命令行实用程序，用于从Web下载媒体内容（视频，音频，图像），支持国内外常用的视频网站。

       （GitHub：）

       （）Sentry

       Sentry从根本上讲是一项服务，可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建，它包含一个完整的API，用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。

       （GitHub:）

       （）Tornado

       Tornado是使用Python开发的全栈式（full-stack）Web框架和异步网络库，，最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O，Tornado可以扩展到数万个开放连接，是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。

       （GitHub：）

       （）Magenta

       Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法，用于生成歌曲，图像，绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索，它允许艺术家和音乐家使用这些模型。

       （GitHub：）

       （）ZeroNet

       ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络，完全开源。

       （GitHub：）

       （）Gym

       OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库，可让让你访问标准化的环境。

       （GitHub：）

       （）Pandas

       Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外，它还有更广泛的目标，即成为所有语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。

       （GitHub：）

       （）Luigi

       Luigi是一个Python模块，可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等，内建Hadoop支持。（GitHub：）

如何开发合格的Python/Django第三方Package

       合格的Python/Django第三方package,以下是一个为发布新的Python/Djangopackage准备的Checklist.

       1.目的

       你的package应当能做一件事情,并且能把它做得很好.package名字应当具有描述性.package仓库的根目录应当以"django-"开头(如果是Django的package的话),方便其他用户查找.

       如果该package的部分功能需要借助其他Pythonpackage完成,那么应当将其他package加入到依赖信息中.

       2.范围

       你的package功能范围应该专注于一个小的任务(就像UNIX的原则一样),这意味着该package的逻辑紧凑,用户也更容易修改或取代这一package.

       3.文档

       没有文档的package只能说是测试package,Docstring无法代替说明文档.

       我们可以借助ReStructuredText和Sphinx这样优秀的工具撰写文档.这些文档应到放在上,并使用webhooks来随时更新.

       package的依赖,安装说明,都应当纳入文档中.

       4.测试

       你的package应当包含测试代码.测试代码能提高可靠性,更能方便其他贡献者提交代码.如果有必要,应当将如何运行测试纳入文档中.如果你和你的贡献者们能在提交pullrequest运行测试,那必定会带来更高质量的代码.

       5.维护

       你的package应当定期维护更新.每次更新代码库中的代码时,如果有必要,不要忘了上传到PythonPackageIndex中.

       6.社区

       良好的package一般都会得到社区的贡献者帮助提交的代码和补丁,所有贡献者的名单应当列在CONTRIBUTORS或AUTHORS文档中.

       尽力管理由你领导的package产生的社区.如果你的代码被fork了,应当尽力给与关注,试着将部分内容merge到你的package中.如果该fork与原来的package功能上已有分化,则应提醒该fork开发人员重新命名该fork.

       7.模块化

       你的package应当能简单的被应用到任何Django项目中(针对Djangopackage),并且不会代替其他核心部件(templates,ORM等).尽量减少对其他package的影响.

       8.PyPI

       对于major和minorrelease,应该将其放置到PyPI,方便其他开发人员下载获得源代码.对各release使用适当的版本号.

       9.依赖

       package中所依赖的其他package应当使用宽松版本号写入requirements中,而不是用绝对版本号:

       #requirements

       #不使用Django==1.5.2,而是用

       Django=1.5,=1.2.3,

       .版本号

       对于Python/Djangopackage,可以参考PEP对package进行版本编号,形式如A.B.C:

       A代表着majorrelease,B代表minorrelsean,C代表bugfixrelease.

       .名字

       package的名字至关重要.恰当的命名使得package容易被发现.

       .使用协议License

       每个package都应当有合适的License,对于没有特殊的package可以使用BSD或MITlicense,这两个license允许大多数商用和非商用.将License的内容拷贝黏贴到LICENSE文档中.

       .代码

       你的package中的代码应当清晰易懂,不要使用奇怪的python语法.

       .URLNamespaces

       对于Djangopackage,为了避免与其他package的url设置重提,可以使用的URLnamespaces.

如何windows7下搭建django开发环境

       1安装python

       由于之前《Windows7系统下安装Python》已经详细介绍过python的安装这里不再赘述；

       如何windows7下搭建django开发环境

       2

       ipython是一个python的交互式shell，比默认的pythonshell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bashshell命令，内置了许多很有用的功能和函数。在windows7下只要pipinstallipython就装好了，通过ipython启动。

       如何windows7下搭建django开发环境

       如何windows7下搭建django开发环境

       3

       1、通过pip安装在windows7下只要pipinstalldjango就装好了。

       2、也可以通过源码安装，gitclone下载源码；通过pythonsetup.pyinstall安装；

       4

       创建第一个django应用

       安装django后会有django-admin命令，通过django-adminstartprojectmysite即可创建；

       进入目录通过pythonmanage.pyrunserver.启动应用

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于哪里能够买到商用的django项目源码的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关内容别忘了在本站进行查找喔。