pulp-smash库版本2017.3.31的安装与使用

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0 下载量 143 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 137KB GZ 举报
资源摘要信息: "Python库 | pulp-smash-2017.3.31.tar.gz" 知识点详细说明: 1. Python库概念:Python库是指一系列预先编写好的Python代码和模块,它们可以被程序员直接调用,以便于简化和加速开发过程。库通常包含了实现特定功能或任务所需的函数、数据结构等,例如数学计算、图形用户界面、网络编程等。 2. pulp-smash库概述:pulp-smash是一个Python库,它主要用于自动化测试Pulp项目的功能。Pulp是一个开源的、用于管理内容分发的平台,特别适用于Linux发行版的包管理。使用pulp-smash库,开发人员和测试人员能够创建测试套件,验证Pulp的不同功能,确保系统的稳定性和可靠性。 3. 安装方法说明:根据给定的描述,安装pulp-smash库可以通过官方提供的方法进行。具体步骤可能包括下载资源文件(pulp-smash-2017.3.31.tar.gz),然后使用Python的包管理工具pip进行安装。用户可以参考CSDN博主lanzao提供的安装指南,其中可能包含了详细的安装命令和配置步骤,例如使用pip命令来安装tar.gz格式的Python包: ``` pip install pulp-smash-2017.3.31.tar.gz ``` 4. 编程语言Python:Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其清晰的语法和代码的可读性而闻名。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python的设计哲学强调代码的简洁和明确,这使得Python非常适合快速应用开发和脚本编写。 5. Python库的使用:在Python项目中使用第三方库需要首先确保库已经安装在系统中。之后,在Python代码中可以通过import语句导入库模块,例如使用pulp-smash库之前,需要在代码中添加: ```python import pulp_smash ``` 这样就可以开始调用pulp-smash库中定义的类和函数了。 6. 资源来源和官方支持:资源来源指向官方,这表明pulp-smash库是Pulp项目官方推荐的自动化测试库,具有一定的权威性和可靠性。使用官方支持的库通常意味着能够获得更好的文档、更新支持和社区帮助。 7. 资源全名和文件名称列表:文件名称为pulp-smash-2017.3.31.tar.gz,表明这是一个特定版本的压缩包。.tar.gz是Linux和Unix系统中常用的归档压缩格式,通常需要使用tar命令进行解压,然后使用压缩工具(如gunzip)解压缩文件。 8. 标签解析:标签“python 开发语言 Python库”表示该资源与Python编程语言和相关的Python库有直接关联。这是为了帮助开发者或用户快速识别资源的类型和用途,便于在搜索引擎或开发社区中进行分类和检索。 总结:pulp-smash是一个专门为Pulp项目开发的测试库,它允许用户通过Python编程来自动化Pulp的功能测试。它以.tar.gz格式提供,这意味着它通过压缩和打包的方式进行分发。用户可以通过官方渠道进行安装,并利用Python的import语句在项目中使用它。随着Python语言的流行和Pulp项目的发展,pulp-smash在维护Pulp稳定性和可靠性方面扮演着重要角色。
2017-08-29 上传
Windows 7上安装pulp和glpk步骤: 亲测环境: Windows 6.1.7601 Service Pack 1 Build 7601 x64 Python 2.7.11 PuLP 1.6.8 GLPK 4.34 安装步骤: 1、下载PuLP安装包:前提是,已安装python2.6以及2.6以上版本,在网页(https://pythonhosted.org/PuLP/main/installing_pulp_at_home.html)上点击PuLP zipfile下载pulp包,当然,也可以在我的资源里下载 2、安装PuLP:将zipfile解压缩,并在命令行窗口中,进入解压缩的目录,然后输入命令:setup.py install 3、下载glpk安装包:在网页(https://sourceforge.net/projects/gnuwin32/files/glpk/4.34/)上,下载glpk-4.34-setup.exe(也可以在我的资源里下载),然后双击默认安装 4、按照以上步骤,安装完以后,写一个.py的脚本并运行,脚本内容: from pulp import * pulp.pulpTestAll() 然后,会看到以下类似输出结果: D:\002-Task_150524\117-17data_thesis\004-code\testPulp.py Testing zero subtraction Testing inconsistant lp solution Testing continuous LP solution Testing maximize continuous LP solution Testing unbounded continuous LP solution Testing Long Names Testing repeated Names Testing zero constraint Testing zero objective Testing LpVariable (not LpAffineExpression) objective Testing Long lines in LP Testing LpAffineExpression divide Testing MIP solution Testing MIP solution with floats in objective Testing MIP relaxation Testing feasibility problem (no objective) Testing an infeasible problem Testing an integer infeasible problem Testing column based modelling Testing dual variables and slacks reporting Testing fractional constraints Testing elastic constraints (no change) Testing elastic constraints (freebound) Testing elastic constraints (penalty unchanged) Testing elastic constraints (penalty unbounded) * Solver pulp.solvers.PULP_CBC_CMD passed. Solver pulp.solvers.CPLEX_DLL unavailable Solver pulp.solvers.CPLEX_CMD unavailable Solver pulp.solvers.CPLEX_PY unavailable Solver pulp.solvers.COIN_CMD unavailable Solver pulp.solvers.COINMP_DLL unavailable Testing zero subtraction Testing inconsistant lp solut