Python库sqlc_python_runtime-1.0.1-whl安装及使用指南

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0 下载量 165 浏览量 更新于2024-10-25 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Python库 | sqlc_python_runtime-1.0.1-py3-none-any.whl" 知识点: 1. Python库的概念:Python库是一个包含了多个模块、函数和类的集合,它允许用户通过简洁的代码来实现复杂的功能。Python库可以是内置的,也可以是第三方的。 2. Python库的使用:要使用Python库,首先需要安装该库,然后在Python代码中通过import语句来导入并使用库中的模块、函数或类。 3. Python的版本:本资源全名为sqlc_python_runtime-1.0.1-py3-none-any.whl,这里的"py3"表示该库是为Python 3.x版本设计的。Python 3.x是Python的最新主要版本,具有许多改进和新特性。 4. whl文件格式:whl是Python的Wheel包格式,是Python包的二进制分发格式,用于替代旧的egg格式。Wheel文件是一种预编译的包格式,可以加快安装速度,并且不需要在安装过程中编译。 5. 安装Python库的方法:本资源提供了安装方法的链接***,用户可以按照链接中的方法进行安装。通常,Python库可以通过pip(Python的包管理工具)来安装。 6. 官方资源来源:本资源是官方来源,这意味着它是通过官方渠道发布的,通常来说,官方发布的资源更为可靠,不容易出现错误或者安全问题。 7. 使用前提:需要解压。这可能意味着在安装之前,用户需要先对文件进行解压操作。但在大多数情况下,如果文件是whl格式,那么使用pip安装时,pip会自动处理文件的解压和安装。 8. Python开发语言:Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而广受欢迎。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。 9. sqlc_python_runtime-1.0.1的用途:虽然从标题和描述中我们无法得知sqlc_python_runtime-1.0.1的具体功能,但从文件名我们可以猜测,这个库可能与数据库操作有关,"sqlc"可能表示它支持SQL(结构化查询语言)操作。实际上,它可能是一个为Python提供的SQL引擎运行时环境,用于提供数据库操作支持。 10. 技术标签:资源的标签是"python 开发语言 Python库",这表明这个资源与Python开发和Python库紧密相关,用户在搜索Python相关资源时可以利用这个标签来找到这个文件。 总结:本资源是Python的一个库文件,文件名为sqlc_python_runtime-1.0.1-py3-none-any.whl,是针对Python 3.x版本设计的。它是一个官方发布的资源,以wheel格式提供,需要解压后通过pip安装。该库可能与数据库操作有关,具体的使用方法和功能需要参考官方文档或安装指南。

ERROR: test_pt_common_predict (__main__.TestCommonExecutor) ---------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "d_warehouse/vot/z_test/z_model/cv/pt_common.py", line 54, in test_pt_common_predict Mnist(self.data_dir, man="gcgS467j").b("0001").run() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/base/base.py", line 357, in run return self.do_run() File "/django_scrapy/d_warehouse/vot/data/dataset/cv/mnist.py", line 34, in do_run train_df = self.sqlc.createDataFrame(train_data_list) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pyspark/sql/context.py", line 473, in createDataFrame return self.sparkSession.createDataFrame( # type: ignore[call-overload] File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/pyspark/sql/session.py", line 1222, in createDataFrame self._jvm.SparkSession.setActiveSession(self._jsparkSession) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/java_gateway.py", line 1712, in __getattr__ answer = self._gateway_client.send_command( File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/java_gateway.py", line 1036, in send_command connection = self._get_connection() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 284, in _get_connection connection = self._create_new_connection() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 291, in _create_new_connection connection.connect_to_java_server() File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/py4j/clientserver.py", line 438, in connect_to_java_server self.socket.connect((self.java_address, self.java_port)) ConnectionRefusedError: [Errno 111] Connection refused

2023-07-14 上传