1..py文件是继承继承什么？
2.python安装过程中出现modify(python安装成功后为什么会出现modifysetup)
3.Linux编译安装Python 和 pip换源 教程
4.说说 Python 的元编程
5.教你用progress库实现进度条，还教你改源码避坑
6.Python有什么优点？

.py文件是修改什么？

       .py文件是Python源代码文件。

       Python是源码一种高级编程语言，用于开发各种应用程序。代码当我们编写Python代码时，继承继承通常会将代码保存在以“.py”为扩展名的修改小微云商 源码文件中。这些.py文件包含了Python源代码，源码可以被Python解释器直接执行。代码

       以下是继承继承关于.py文件的

       1. Python源代码文件：.py文件是包含Python代码的文本文件。这些文件可以由开发者创建和编辑，修改用于实现特定的源码功能或解决特定的问题。这些文件中的代码代码可以被Python解释器读取并执行。

       2. 解释与执行：与一些其他编程语言不同，继承继承Python是修改一种解释型语言。这意味着.py文件中的源码代码不是一次性编译成机器代码来执行的，而是逐行由Python解释器解释并执行。这使得Python代码易于理解和调试，并且可以在任何安装了Python解释器的计算机上运行。

       3. 模块和库：许多Python代码会被组织成模块或库，并保存为.py文件。这些文件可以被其他Python程序导入和使用，从而提高了代码的重用性和效率。通过这种方式，开发者可以构建复杂的项目，而无需从头开始编写所有代码。

       4. 易于共享和协作：由于.py文件是文本文件，它们很容易在开发者之间共享和协作。boxfilter 函数源码多个开发者可以在同一套.py文件上共同工作，使得项目开发和维护变得更加高效。此外，版本控制系统也广泛应用于管理Python代码库，进一步促进了团队合作和代码管理。

       总的来说，.py文件是Python开发的核心组成部分，它们包含了开发者编写的源代码，可以被Python解释器执行，是实现各种功能和项目的关键载体。

python安装过程中出现modify(python安装成功后为什么会出现modifysetup)

       python安装之后运行显示modifysetup

       现进入CMD，然后输入DOS命令进入setup．py文件所在目录，然后输入pythonsetup．pyinstall就搞定了。

       如果你使用的操作系统是Windows：当前最稳定的Windows版本下载是＂Python3．8．3forWindows＂。

       如果你使用的是Mac，MacOS．2（Jaguar），．3（Panther）and．4（Tiger）已经集成安装了Python，但是你大概需要安装最近通用的构架（build）。

       对于RedHat，安装python2和python2－devel包。

       对于Debian，安装python2．5和python2．5－dev包。

pythoncannotmodifya怎么处理

       pythoncannotmodifya怎么处理

       安装在python上的模块，可以用pip或者执行setup.py来安装

       如果你是用pip安装的，可以直接使用pipuninstall模块名

       如果是用pythonsetup.pyinstall安装，使用pythonsetup.pyuninstall来卸载

       怎么解决安装python时严重错误

       解决Python安装发生严重错误的mean shift源码方法和步骤

       Windows为例：

       1、点击最左下角的徽标键，点击设置按钮，并且在Windows设置里面找到应用这个功能并且点击它；

       2、在应用与功能这个界面中，我们可以管理Win本机电脑上面所有我们安装的第三方软件，为了节约寻找软件的时间，直接输入python这个名称进行应用搜索。在出现的搜索结果中，点击python3.6.5版本这个软件，然后不是点击卸载，我们点击修改这个按钮；

       3、来到ModifySetup这个界面，点击Repair这个选项，然后耐心地等待即可，在这其中，一定不要点击右下角的Cancel选项，这个是取

       消的意思；

       4、耐心等待后，会出现一个结果，那就是Repairwassucccesful，此时可以点击右下角的close按钮；

       5、然后再次来到刚刚的应用界面，点击卸载这个按钮，会再次出现卸载这个按钮，一共点击两次；

       6、然后就会出现这个UninstallProgress，c 源码示例也就是自动卸载的功能，耐心等待即可卸载完毕；

       7、卸载完后，会提示我们Uninstallwassuccessful，也就是卸载成功的意思。再次回到刚刚的应用页面，发现python3.6.5版本已经卸

       载成功了，只剩下python3.5.2版本了。

       推荐学习《Python教程》！

为什么打开python程序总是弹出ModifySetup？

       这是说你运行的其实是一个安装程序，这个程序安装完之后就显示这个界面。并不是指你运行这个程序开启Python之旅。

       如果你使用的操作系统是Windows：当前最稳定的Windows版本下载是＂Python3．8．3forWindows＂。

       如果你使用的是Mac，MacOS．2（Jaguar），．3（Panther）and．4（Tiger）已经集成安装了Python，但是你大概需要安装最近通用的构架（build）。

       对于RedHat，安装python2和python2－devel包。

       对于Debian，安装python2．5和python2．5－dev包。

       Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

       Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，vue thinkphp源码以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

       Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

Linux编译安装Python 和 pip换源 教程

       本文将指导您如何在Linux上编译安装Python以及更换pip源，以提高下载速度。首先，确保您的系统环境已准备就绪，如果是CentOS系统，请使用yum替换apt。以root用户登录时，可省略sudo。

       步骤一：下载Python源码包。访问Python官网 url.zeruns.tech/o7D5h，选择你需要的Python版本（例如3.），下载并解压到适当目录。

       步骤二：编译安装Python。进入解压目录，执行make命令开始编译。如果遇到错误，记录错误代码并根据错误信息排查问题，可能需要添加缺失的依赖库。make是一个自动化编译工具，通过Makefile指导编译过程，如make install进行安装。

       在编译过程中，可能需要root权限以写入系统文件。安装完成后，别忘了配置环境变量，以便系统识别Python的安装路径。

       步骤三：更换pip源。默认的pip源速度较慢，可以切换为中国科大的镜像。对于pip版本以上的用户，可以直接通过如下命令更换源：

       对于pip版本较低的用户，按照以下步骤操作：先安装requests进行测试，验证源切换是否成功。

       若想深入了解或尝试这些操作，可以参考更多相关教程：blog.zeruns.tech/catego...

       通过以上步骤，您将能够成功编译安装Python并优化pip源的使用，提升软件管理的效率和速度。

说说 Python 的元编程

       æåˆ°å…ƒè¿™ä¸ªå­—，你也许会想到元数据，元数据就是描述数据本身的数据，元类就是类的类，相应的元编程就是描述代码本身的代码，元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成或包装原来的代码)的函数和类。主要技术是使用装饰器、元类、描述符类。

       æœ¬æ–‡çš„主要目的是向大家介绍这些元编程技术，并且给出实例来演示它们是怎样定制化源代码的行为。

       è£…饰器 装饰器就是函数的函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数，在不改变原来函数代码的情况下为其增加新的功能，比如最常用的计时装饰器：

from functools import wrapsdef timeit(logger=None):"""耗时统计装饰器，单位是秒，保留 4 位小数"""def decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):start = time.time()result = func(*args, **kwargs)end = time.time()if logger:logger.info(f"{ func.__name__} cost { end - start :.4f} seconds")else:print(f"{ func.__name__} cost { end - start :.4f} seconds")return resultreturn wrapperreturn decorator

       (注：比如上面使用 @wraps(func) 注解是很重要的， 它能保留原始函数的元数据) 只需要在原来的函数上面加上 @timeit() 即可为其增加新的功能：

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds

       ä¸Šé¢çš„代码跟下面这样写的效果是一样的：

test_timeit = timeit(test_timeit)test_timeit()

       è£…饰器的执行顺序 当有多个装饰器的时候，他们的调用顺序是怎么样的？

       å‡å¦‚有这样的代码，请问是先打印 Decorator1 还是 Decorator2 ?

from functools import wrapsdef decorator1(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print('Decorator 1')return func(*args, **kwargs)return wrapperdef decorator2(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):print('Decorator 2')return func(*args, **kwargs)return wrapper@decorator1@decorator2def add(x, y):return x + yadd(1,2)# Decorator 1# Decorator 2

       å›žç­”这个问题之前，我先给你打个形象的比喻，装饰器就像函数在穿衣服，离它最近的最先穿，离得远的最后穿，上例中 decorator1 是外套，decorator2 是内衣。

       add = decorator1(decorator2(add))

       åœ¨è°ƒç”¨å‡½æ•°çš„时候，就像脱衣服，先解除最外面的 decorator1，也就是先打印 Decorator1，执行到 return func(

       args, kwargs) 的时候会去解除 decorator2，然后打印 Decorator2，再次执行到 return func(

       args, kwargs) 时会真正执行 add() 函数。

       éœ€è¦æ³¨æ„çš„是打印的位置，如果打印字符串的代码位于调用函数之后，像下面这样，那输出的结果正好相反：

def decorator1(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)print('Decorator 1')return resultreturn wrapperdef decorator2(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):result = func(*args, **kwargs)print('Decorator 2')return resultreturn wrapper

       è£…饰器不仅可以定义为函数，也可以定义为类，只要你确保它实现了__call__() 和 __get__() 方法。

       å…ƒç±» Python 中所有类（object）的元类，就是 type 类，也就是说 Python 类的创建行为由默认的 type 类控制，打个比喻，type 类是所有类的祖先。我们可以通过编程的方式来实现自定义的一些对象创建行为。

       å®šä¸€ä¸ªç±»ç»§æ‰¿ type ç±» A，然后让其他类的元类指向 A，就可以控制 A 的创建行为。典型的就是使用元类实现一个单例：

class Singleton(type):def __init__(self, *args, **kwargs):self._instance = Nonesuper().__init__(*args, **kwargs)def __call__(self, *args, **kwargs):if self._instance is None:self._instance = super().__call__(*args, **kwargs)return self._instanceelse:return self._instanceclass Spam(metaclass=Singleton):def __init__(self):print("Spam!!!")

       å…ƒç±» Singleton 的__init__和__new__ 方法会在定义 Spam 的期间被执行，而 __call__方法会在实例化 Spam 的时候执行。

       descriptor 类（描述符类）

       descriptor 就是任何一个定义了 __get__()，__set__()或 __delete__()的对象，描述器让对象能够自定义属性查找、存储和删除的操作。这里举官方文档[1]一个自定义验证器的例子。

       å®šä¹‰éªŒè¯å™¨ç±»ï¼Œå®ƒæ˜¯ä¸€ä¸ªæè¿°ç¬¦ç±»ï¼ŒåŒæ—¶è¿˜æ˜¯ä¸€ä¸ªæŠ½è±¡ç±»ï¼š

from abc import ABC, abstractmethodclass Validator(ABC):def __set_name__(self, owner, name):self.private_name = '_' + namedef __get__(self, obj, objtype=None):return getattr(obj, self.private_name)def __set__(self, obj, value):self.validate(value)setattr(obj, self.private_name, value)@abstractmethoddef validate(self, value):pass

       è‡ªå®šä¹‰éªŒè¯å™¨éœ€è¦ä»Ž Validator 继承，并且必须提供 validate() 方法以根据需要测试各种约束。

       è¿™æ˜¯ä¸‰ä¸ªå®žç”¨çš„数据验证工具：

       OneOf 验证值是一组受约束的选项之一。

class OneOf(Validator):def __init__(self, *options):self.options = set(options)def validate(self, value):if value not in self.options:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be one of { self.options!r}')

       Number 验证值是否为 int 或 float。根据可选参数，它还可以验证值在给定的最小值或最大值之间。

class Number(Validator):def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):self.minvalue = minvalueself.maxvalue = maxvaluedef validate(self, value):if not isinstance(value, (int, float)):raise TypeError(f'Expected { value!r} to be an int or float')if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be at least { self.minvalue!r}')if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no more than { self.maxvalue!r}')

       String 验证值是否为 str。根据可选参数，它可以验证给定的最小或最大长度。它还可以验证用户定义的 predicate。

class String(Validator):def __init__(self, minsize=None, maxsize=None, predicate=None):self.minsize = minsizeself.maxsize = maxsizeself.predicate = predicatedef validate(self, value):if not isinstance(value, str):raise TypeError(f'Expected { value!r} to be an str')if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no smaller than { self.minsize!r}')if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:raise ValueError(f'Expected { value!r} to be no bigger than { self.maxsize!r}')if self.predicate is not None and not self.predicate(value):raise ValueError(f'Expected { self.predicate} to be true for { value!r}')

       å®žé™…应用时这样写：

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds0

       æè¿°å™¨é˜»æ­¢æ— æ•ˆå®žä¾‹çš„创建：

@timeit()def test_timeit():time.sleep(1)test_timeit()#test_timeit cost 1. seconds1

       æœ€åŽçš„话 关于 Python 的元编程，总结如下：

       å¦‚果希望某些函数拥有相同的功能，希望不改变原有的调用方式、不写重复代码、易维护，可以使用装饰器来实现。

       å¦‚果希望某一些类拥有某些相同的特性，或者在类定义实现对其的控制，我们可以自定义一个元类，然后让它类的元类指向该类。

       å¦‚果希望实例的属性拥有某些共同的特点，就可以自定义一个描述符类。

       ä»¥ä¸Šå°±æ˜¯æœ¬æ¬¡åˆ†äº«çš„所有内容，如果你觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是前往编程学习网，了解更多编程技术知识。

原文：/post/

教你用progress库实现进度条，还教你改源码避坑

       progress库安装和介绍

       progress是Python第三方库，用于在控制台显示进度条，安装方法为在终端执行pip命令。

       progress实现进度条

       使用progress库实现进度条非常简便，仅需从库中的bar.py模块导入Bar类，实例化后进行业务处理并在循环中调用next()方法，处理完成后调用finish()方法结束进度条。

       Bar类的主要参数包括：message、width、max、suffix、fill、empty_fill、bar_prefix、bar_suffix和color，用于配置进度条显示信息、样式和颜色。

       PyCharm进度条显示问题解决

       在PyCharm中运行进度条代码时，若未显示进度条效果，可通过以下步骤解决：打开Run配置页面，确保Emulate terminal in output console选项被勾选，重新运行代码。

       在PyCharm中运行进度条时，可能会出现光标输出的异常现象。解决方法为：在Bar类所在的源文件bar.py中，找到继承自Progress类的Bar类，进入progress库的__init__.py文件，修改SHOW_CURSOR变量为空字符串，以阻止光标显示。

       进度条代码的另外两种写法

       1. 上下文管理器：使用with...as...上下文管理器编写进度条，进度条完成后自动结束。

       2. 使用iter()方法：简化迭代器操作，自动调用next()方法。

       实现更多种类的进度条

       1. Bar系列：Bar类及其子类如ChargingBar、FillingSquaresBar等，通过修改suffix、fill、empty_fill等参数，实现不同样式进度条。

       2. Spinner系列：实现的Spinner、PieSpinner等类提供不同动画效果的进度条。

       3.Counter系列：Counter、Countdown等类用于显示计数器或倒计时进度。

       汇总：将上述所有进度条类型整合至单个代码中，可实现全面的进度条功能。

Python有什么优点？

       关于python是什么如下：

易于维护

       Python的成功在于它的源代码易于维护。Python的源代码相当容易维护，这意味着它的代码可以被阅读和修改，因为它的源代码是相当容易理解的。这使得Python成为一种易于维护的编程语言，因为开发人员可以专注于解决问题而不是修改源代码。

       此外，Python还有一个强大的可移植性，因为它可以在许多平台上运行。最重要的是，Python还有一个丰富的库和互动模式，以及可扩展性和可嵌入性，这使得它成为一种非常易于使用的编程语言。

简单易学

       Python是一种代表简单主义思想的语言，具有简单易学的特点。它结构简单，语法明确，易于上手，代码定义更清晰，代码实现更简单。Python还有一个显著的特点是具有伪代码的本质，使我们能够专注于解决问题而不是搞明白语言本身。

       此外，Python还有一个广泛的标准库，支持跨平台，可扩展，数据库，GUI编程，可嵌入等特性。因此，Python是一种简单易学的编程语言，适合初学者快速入手。

面向对象

       Python是一种支持面向过程的编程语言，同时也支持面向对象的编程。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程，可扩展性也很高。

       除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。Python的“功能齐全”理念，使得编写程序简单有趣的特色。

可移植性

       Python的可移植性是因为其开放源代码的特性，Python已经被移植到许多平台上。开发人员可以小心地避免使用依赖于系统的特性，程序无需修改就可以在任何平台上运行。解释性语言没有编译这个过程，编译过程通过编译器和不同的标记完成。

       当你运行你的程序时，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译的过程，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言运行。

       虽然执行效率上并没有编译性语言快，但是从开发的角度来看，开发效率要高于编译性语言。