Python标准库源代码深入学习教程

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0 下载量 141 浏览量 更新于2024-12-09 收藏 289KB RAR 举报
资源摘要信息: "Python编程学习资源" 本文档提供了有关Python编程语言的学习资源,特别是针对那些希望开始学习Python或加深对Python语言理解的人士。文档标题“Python-code-learn-.rar_python_py―learn_code”和描述“Python code learn,python学习教程”表明了资源的主题。压缩包内包含《Python标准库源代码》.CHM,这是一份珍贵的资料,它为Python开发者提供了深入理解Python语言标准库的文档。 知识点概述: 1. Python编程语言入门 Python是一种高级编程语言,以其简洁易读的语法而闻名。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。Python广泛应用于网络开发、数据科学、人工智能、自动化脚本编写等领域。 2. Python学习路径 对于初学者而言,学习Python通常包括理解基础语法、数据类型、控制结构、函数以及面向对象编程的概念。随着学习的深入,还会涉及到高级主题,如网络编程、多线程、错误和异常处理、正则表达式等。 3. Python标准库理解 Python标准库是Python语言的核心部分,为用户提供了一组内置的模块和函数,可以用于执行各种常见任务,如文件I/O、系统调用、网络通信等。《Python标准库源代码》.CHM文件提供了对这些库组件的详细文档说明和使用示例。 4. CHM文件格式 CHM是一种电子文档格式,代表“编译的HTML帮助”。它是微软开发的一种帮助文档格式,广泛用于软件文档的分发。CHM文件包含了编译过的HTML页面和索引、搜索等功能,使得信息检索变得方便快捷。 5. 深入探索Python代码 学习Python不仅限于语法和标准库,还包括阅读和理解他人的代码。通过研究开源项目或高级教程中的代码,可以学习到如何写出清晰、高效且可维护的Python代码。 6. 实践编程 学习Python的最佳方式是通过实践。编写代码来解决实际问题、参与项目或者创建自己的小程序都是提高编程技能的有效途径。此外,通过加入Python社区和论坛,可以与同行交流和分享经验。 7. 资源获取和参考 对于Python初学者而言,获取高质量的学习资源至关重要。可以通过官方文档、专业书籍、在线教程、视频课程等多种途径来学习Python。此外,参考优秀的开源项目代码和阅读Python标准库源代码都是深入理解Python的好方法。 总之,该资源文档《Python标准库源代码》.CHM为学习Python提供了宝贵的信息和示例代码。通过利用这些资源,学习者可以加速学习进程,并有效地掌握Python编程语言的精髓。无论是初学者还是希望提升技能的进阶开发者,本资源都具有很高的参考价值。

以下包有没有可以连接mysql的:absl-py 1.3.0 aiohttp 3.8.3 aiosignal 1.3.1 antlr4-python3-runtime 4.8 async-timeout 4.0.2 attrs 22.1.0 cachetools 5.2.0 certifi 2022.9.24 charset-normalizer 2.0.12 click 8.1.3 commonmark 0.9.1 datasets 2.3.2 dill 0.3.5.1 filelock 3.8.0 fire 0.4.0 Flask 2.1.2 fonttools 4.38.0 frozenlist 1.3.3 fsspec 2022.11.0 future 0.18.2 google-auth 2.14.1 google-auth-oauthlib 0.4.6 grpcio 1.50.0 huggingface-hub 0.11.0 idna 3.4 importlib-metadata 5.0.0 itsdangerous 2.1.2 jieba 0.42.1 Jinja2 3.1.2 joblib 1.2.0 keybert 0.7.0 lxml 4.9.1 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1 multidict 6.0.2 multiprocess 0.70.13 networkx 2.8.8 nltk 3.7 numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.2 omegaconf 2.1.1 opencv-python 4.6.0.66 opencv-python-headless 4.6.0.66 packaging 21.3 pandas 1.5.2 pdf2docx 0.5.6 Pillow 9.3.0 pip 21.1.3 protobuf 3.20.3 pyarrow 10.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyDeprecate 0.3.1 Pygments 2.13.0 PyMuPDF 1.21.0 pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-docx 0.8.11 pytorch-crf 0.7.2 pytorch-lightning 1.5.6 pytz 2022.6 PyYAML 6.0 regex 2021.11.10 requests 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 responses 0.18.0 rich 12.6.0 rsa 4.9 sacremoses 0.0.53 scikit-learn 1.1.3 scipy 1.9.3 sentence-transformers 2.2.2 sentencepiece 0.1.97 setuptools 57.0.0 six 1.16.0 tensorboard 2.11.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 termcolor 2.1.1 textrank4zh 0.3 threadpoolctl 3.1.0 tokenizers 0.10.3 torch 1.10.1+cu111 torchaudio 0.10.1+rocm4.1 torchmetrics 0.10.3 torchvision 0.11.2+cu111 tqdm 4.64.1 transformers 4.12.5 typing-extensions 4.4.0 urllib3 1.26.12 Werkzeug 2.2.2 wheel 0.36.2 xxhash 3.1.0 yarl 1.8.1 zhon 1.1.5 zipp 3.10.0

2023-05-26 上传

class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

2023-07-14 上传