cython語法的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦雨痕寫的 Python 3學習筆記(上卷) 和劉凱的 從芯片到雲端:Python物聯網全棧開發實踐都 可以從中找到所需的評價。
另外網站用Cython 造個輪子 - sa123也說明:3. 編寫pyx 檔案. Cython 使用C 與Python 混合的語法簡化了擴充套件Python 的步驟。 編寫起來十分簡單,前提是事先了解它的語法。 “pystack.pyx”.
這兩本書分別來自電子工業出版社 和電子工業所出版 。
最後網站让Python 提速超过30 倍的必杀技:Cython - 技术圈則補充:Cython 被大量运用在CPython函式库的撰写,以取得较高的执行效能。Cython将CPython代码转译成C 或C++ 语法后,自动包装上函式呼叫界面生成.pyx 后缀的执行 ...
Python 3學習筆記(上卷)
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為了解決cython語法 的問題,作者雨痕 這樣論述:
近幾年Python在機器學習、數據分析、運維等方面表現十分搶眼,已經成為求職必須掌握的主要語言之一。本書分為兩卷,上卷詳解語言(基於Python3.6),下卷分析標准庫,涵 第1章 概述 第2章 類型 2.1 基本環境2.1.1 印象 2.1.2 名字 2.1.3 內存 2.1.4 編譯 2.1.5 執行 2.2 內置類型2.2.1 整數 2.2.2 浮點數 2.2.3 字符串 2.2.4 字節數組 2.2.5 列表 2.2.6 字典 2.2.7 集合 第3章 表達式 3.1 詞法3.1.1 源文件 3.1.2 代碼 3.2 賦值3.2.1 增量賦值 3.2.2 序列解包
3.2.3 作用域 3.3 運算符3.3.1 鏈式比較 3.3.2 切片 3.3.3 邏輯運算 3.4 控制流3.4.1 選擇 3.4.2 循環 3.5 推導式 第4章 函數 4.1 定義 4.2 參數 4.3 返回值 4.4 作用域 4.5 閉包 4.6 調用 第5章 迭代器 5.1 迭代器概述 5.2 生成器 5.3 模式 5.4 函數式編程 第6章 模塊 6.1 定義 6.2 導入6.2.1 搜索 6.2.2 編譯 6.2.3 引用 6.3 包 6.3.1 初始化 6.3.2 相對導入6.3.3 拆分 第7章 類 7.1 定義 7.2 字段 7.3 屬性 7.4 方法 7.5 繼承7.5
.1 統一類型 7.5.2 初始化 7.5.3 覆蓋 7.5.4 多繼承 7.5.5 抽象類 7.6 開放類 7.7 運算符重載 第8章 異常 8.1 異常概述 8.2 斷言 8.3 上下文 第9章 元編程 9.1 裝飾器9.1.1 實現 9.1.2 應用 9.2 描述符9.3 元類9.3.1 自定義 9.3.2 應用 9.4 注解第10章 進階 10.1 解釋器10.1.1 字節碼 10.1.2 全局鎖 10.1.3 執行過程 10.1.4 內存分配 10.1.5 垃圾回收 10.2 擴展10.2.1 ctypes 10.2.2 Cython 第11章 測試 11.1 單元測試 11.1.1
unittest 11.1.2 unittest.mock 11.1.3 coverage 11.2 性能測試 11.2.1 timeit 11.2.2 profile 11.2.3 line profiler 11.2.4 memory profiler 11.2.5 pympler 第12章 工具 12.1 調試器 12.2 包管理 寫作本書時,我已然擺脫「萌新」身份,算是稍有經驗的作者。可即便如此,我依然無法保證本書的內容完全正確,且滿足所有人的胃口。顯然,這不可能做到。在我看來,圖書大抵分兩類:學習和研究。學習類書籍滿足日常學習和提升需要,用簡練的語言把問題說清楚。
最關鍵的是有清晰的線索,把散亂的知識串聯起來,學習者可據此了解前因后果。至於研究類圖書或論文,則應擺脫基礎,擺脫語法,重點關注算法、架構、性能,乃至內部實現。所有這些,均以思想為支撐,超脫語言窠臼,構建並完善體系。不同於寫散文或小說,技術類圖書的文字不好組織。自然語言易閱讀,但不便描述有復雜流程分支的邏輯,易導致歧義。更何況,這其中還有各種轉譯帶來的麻煩。故技術類圖書應以自然語言開宗明義,闡述理論與規則,隨后用代碼對這段文字進行解釋,畢竟代碼先天有描述邏輯的優勢。很多書,尤其是英文版的圖書,習慣於用大量篇幅對代碼示例做各種講解。我感覺這有些啰唆,想必很少有人去讀第二遍,大家最多也就是用記號筆畫
出重點而已。既然如此,我們為何不信讀者能閱讀並理解這些代碼呢?這本來就是程序員吃飯的本錢,最多在關鍵位置輔以注釋便可。當然,閱讀前提怕是要設定為非入門讀者。好在我一再強調自己寫的是第二本書,或曰「閑書」。在本書中,對於理論層面,我會嘗試說得明白些。當然,書中還會引入一些類比,這些類比或許不是非常合適,但卻可以加深讀者對相關問題的理解,畢竟不是所有人都能明白那些雲里霧里的抽象理念。一如上面所言,文字與代碼相輔相成,我們應靜下心來用代碼去驗證文字背后的含義。在我眼里,代碼也是一種自然語言,縮排跳轉仿若圖形,本就是最好的筆記注釋。起碼它離機器語言上有些距離,是為了便於人類閱讀而發明的。無論我說得多悅
耳動聽,這終歸只是一本學習筆記,算不上專業,僅適合讀者閑暇時翻閱一二。關於本書全套書分為上下兩卷。上卷以語言為主,基本涵蓋語言相關內容,包括語法、測試、調試,乃至解釋器等層面的基本知識。下卷計划以標准庫、優秀擴展庫、並發編程,以及架構設計展開,算是對上卷「閑書」稍加修正。書中示例運行環境:macOS10.12,CPython3.6,IPython6.2鑒於不同運行環境的差異性,示例輸出結果(尤其是id、內存地址等信息)會有所不同。另外,為閱讀方便,本書對輸出結果做了裁剪處理,請以實際運行結果為准。讀者定位本書着重於剖析語言的相關背景和實現方式,適合有一定Python編程基礎的讀者(比如准備從P
ython2.7升級到Python3.6環境的讀者)閱讀。至於初學者,建議尋找從零開始、循序漸進地介紹如何編寫代碼的其他圖書為佳。……鄙人能力有限,書中難免存在錯漏之處。讀者如在閱讀過程中發現任何問題,請與我聯系,以便更正。謝謝!……雨痕二〇一七年,仲秋
從芯片到雲端:Python物聯網全棧開發實踐
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為了解決cython語法 的問題,作者劉凱 這樣論述:
物聯網開發重新定義了「全棧開發」的范圍。Python作為一門快速發展的語言,已經成為系統集成領域的優選語言之一,其可覆蓋從電路邏輯設計到大數據分析的物聯網端到端開發。各領域開發者可以利用Python交叉涉足物聯網設備、邊緣計算、雲計算、數據分析的工程設計。《從芯片到雲端:Python物聯網全棧開發實踐》嘗試讓讀者建立物聯網設計的整體概念,從基礎概念開始,到相關技術選型、開源工程、參考設計與經驗分享。無論是物聯網領域的創業者,還是系統架構師,都可從本書中獲得靈感。本書對於嵌入式開發領域的開發者尤具學習價值,利用Python可加快開發迭代速度、降低開發成本,並可以基於嵌入式Python建立完整的物
聯網軟硬件生態。劉凱,服務於微電子行業二十余載的資深工程師。曾在飛利浦半導體(即NXP恩智浦半導體前身)任資深工程師,從事軟、硬件開發與產品設計等工作,有用匯編/C/C++開發嵌入式系統固件、用Perl/Python腳本做開發支持工具、用PHP/Java/Python做設備雲和Web應用的豐富經驗。現作為獨立系統集成開發商,專業從事物聯網相關項目設計和咨詢服務,主攻嵌入式、RFID、微控制器、物聯網、WSN、Linux、Python、開源等領域。 第1章 物聯網簡介 11.1 物聯網定義 11.2 物聯網發展趨勢 11.3 物聯網應用與技術 21.3.1 物聯網核心價值 2
1.3.2 物聯網發展階段 31.3.3 物聯網分層 51.3.4 物聯網數據傳輸與網絡拓撲 51.3.5 物聯網實施所需技術棧 81.3.6 標准、現狀與未來 101.4 本章小結 16第2章 Python語言基礎 172.1 Python的由來與特征 192.1.1 概述 192.1.2 設計定位與哲學 192.1.3 優點與缺點 202.2 Python與物聯網開發 222.3 獲取Python資源 242.3.1 Python主程序 242.3.2 Python文檔 242.3.3 Python PyPI 242.4 Python解釋器運行環境 262.4.1 REPL交互模式 262
.4.2 直接運行與模塊運行 262.4.3 腳本文件直接運行 272.4.4 源程序文字編碼與結束符 282.5 Python類型與語法 292.5.1 動態類型 292.5.2 傳值與傳引用 302.5.3 數據類型 312.5.4 內置類型 322.5.5 內置類型的普適操作 342.5.6 數值類型 352.5.7 布爾類型 372.5.8 迭代器類型 372.5.9 生成器類型 382.5.10 yield表達式 392.5.11 序列類型 392.5.12 set集合類型 542.5.13 映射類型 552.5.14 其他類型 562.5.15 控制流 592.5.16 內置函數
612.5.17 用戶自定義函數 622.5.18 模塊 652.5.19 輸入/輸出 682.5.20 面向對象編程 742.5.21 進程和線程 822.5.22 錯誤和異常 902.6 Python標准庫概覽 932.7 本章小結 94第3章 Python語言進階 953.1 HOWTO:常見任務和解決方案 953.1.1 數據類型轉換 963.1.2 數據的調試打印 1003.1.3 數據類型資源優化 1023.1.4 數據結構與算法 1023.1.5 數據緩存 1033.1.6 數據多路復用和解復用 1043.1.7 數據序列化和反序列化 1073.1.8 數據壓縮和解壓縮 1193
.1.9 數據加密 1203.1.10 數據傳輸 1213.1.11 數據后處理 1213.1.12 數據持久化 1213.1.13 數據交換 1223.2 HOWTO:函數式編程 1233.2.1 高階函數 1233.2.2 map函數 1243.2.3 reduce函數 1243.2.4 filter函數 1243.2.5 sorted函數 1253.2.6 返回函數 1253.2.7 閉包 1263.2.8 匿名函數 1263.2.9 裝飾器 1273.3 HOWTO:並發運行模型 1313.3.1 協程 1313.3.2 I/O模型 1343.4 HOWTO:日期與時間 1363.4.
1 類型轉換 1363.4.2 時區的處理 1383.5 Python版本遷移 1393.5.1 Python 2與Python 3的區別 1403.5.2 Python 2到Python 3的流程 1403.5.3 多個Python版本共存 1403.5.4 virtualenv 1413.5.5 Windows多個版本共存 1413.5.6 Linux多個版本共存 1423.6 其他常見技巧 1433.6.1 常數類型的模擬 1433.6.2 枚舉類型的模擬 1433.6.3 開發自定義模塊 1443.7 Python與其他語言 1453.8 Python語言擴展 1513.8.1 C語言
擴展Python 1513.8.2 ctypes訪問Windows DLL 1533.8.3 Jython訪問Java類 1543.8.4 IronPython訪問.NET 1553.9 Python加速 1573.9.1 PyPy 1583.9.2 Cython 1593.9.3 PyCUDA 1593.9.4 PyOpenCL 1593.9.5 Theano 1593.9.6 Nuitka 1593.10 本章小結 160第4章 嵌入式系統開發 1614.1 嵌入式系統硬件分類 1624.1.1 MCU 1624.1.2 MPU 1634.1.3 DSP 1634.1.4 SMP 1644
.1.5 異構大小核 1644.1.6 FPGA原型 1654.1.7 SoPC 1654.1.8 GPU 1674.1.9 哈佛結構和馮•諾依曼結構 1684.2 電路原型設計 1684.2.1 集成電路設計流程 1704.2.2 模擬電路原型設計 1704.2.3 數字電路原型設計 1754.3 常見嵌入式微控制器(MCU) 1794.3.1 MCU市場狀況 1794.3.2 Arduino/Wiring 1804.3.3 ARM mbed 1814.3.4 設計專屬架構和專屬MCU 1824.3.5 ARM MCU差異化競爭 1824.4 常見嵌入式處理器和主板 1844.4.1 ARM
架構 1854.4.2 其余的ARM Linux主板 1884.4.3 MIPS開發板 1904.4.4 x86 mini-ITX 1914.5 常見傳感器和執行器 1924.5.1 虛擬傳感器 1934.5.2 智能傳感器 1934.5.3 專用傳感器 1944.5.4 執行器 1954.6 物聯網通信集成電路 1964.7 嵌入式系統開發語言演進 1974.7.1 從匯編到嵌入式C 1974.7.2 從C到C++ 1994.7.3 壓縮C++的系統消耗 1994.7.4 C++適合物聯網開發 2004.8 C/C++的編程模式和技巧 2044.8.1 C/C++設計模式 2054.8.2
回調函數 2064.8.3 有限狀態機模型 2094.8.4 善用結構體 2114.8.5 C/C++協程 2144.9 開發生態選擇 2154.9.1 工業標准與廠家私有指令集架構 2154.9.2 硬件與軟件平台選擇 2154.9.3 編譯器選擇 2164.10 常見操作系統 2174.10.1 無操作系統 2174.10.2 RTOS的優勢 2184.10.3 uC/OS 2194.10.4 Keil RTX 2194.10.5 mbed RTOS與mbed OS 2204.10.6 FreeRTOS 2214.10.7 Linux是開發復雜聯網設備的現實選擇 2224.11 物聯網中間
件 2274.11.1 WSN堆棧 2274.11.2 TCP/IP 2274.11.3 USB 2274.11.4 FAT/FS 2284.11.5 GUI 2284.11.6 Terminal 2284.11.7 MQTT 2284.11.8 CoAP 2294.12 物聯網安全性 2304.12.1 安全相關芯片 2304.12.2 安全中間件 2314.12.3 Python安全算法 2324.13 設備固件更新 2324.13.1 固件更新技術發展史 2324.13.2 本地固件更新 2344.13.3 遠程固件更新 2344.13.4 固件升級定制 2344.14 各類串口實現聯網
2354.14.1 串口協議的選擇 2354.14.2 模擬串口設備 2364.14.3 其他類型虛擬設備 2384.14.4 ISP編程器 2384.14.5 串口設備監控器 2394.15 本章小結 239第5章 設備連接和編程接口 2405.1 設備連接概述 2405.1.1 嵌入式系統連接層次 2405.1.2 選擇正確的連接方案 2415.1.3 具體落實連接設計 2415.1.4 本章內容安排 2425.2 連接能力匯總 2425.2.1 連接由芯片開始 2435.2.2 芯片內部系統總線 2455.2.3 芯片間連接技術 2465.2.4 設備間連接 2495.2.5 設備組網
2505.2.6 設備組網與聯網的無線技術 2535.2.7 連接性回顧 2665.3 Linux文件系統 2665.3.1 設備即文件 2665.3.2 設備文件系統 2675.3.3 Linux設備文件的演變 2685.3.4 文件I/O操作 2715.3.5 Linux硬件編程 2725.4 並行接口 2735.4.1 老舊的PC並行接口 2745.4.2 高速總線 2745.4.3 GPIO 2745.4.4 Linux訪問GPIO 2755.4.5 GPIO的Python包 2765.5 串行接口 2775.5.1 異步通信串行口 2775.5.2 I2C總線 2845.5.3 S
PI總線 2905.5.4 與其他硬件平台相關的Python包 2945.6 USB總線 2965.6.1 USB Endpoints 2975.6.2 USB Device/Host/OTG 2975.6.3 USB 3.0 2975.6.4 libUSB 2975.6.5 PyUSB 2985.6.6 標准化USB橋接 2995.6.7 與USB相關的其他設計 3015.7 Linux網絡設備驅動 3015.7.1 TCP/IP套接字編程 3015.7.2 IEEE 802.3到IEEE 802.11 3025.7.3 網絡通信實現方案 3025.7.4 私有通信協議棧 3055.7.5
短距離無線連接 3075.8 工業總線 3105.8.1 CAN總線 3105.8.2 LIN總線 3125.8.3 其他ASIC 3135.8.4 定制Python擴展 3135.8.5 Windows DLL 3145.9 本章小結 314第6章 嵌入式Python虛擬機 3156.1 嵌入式高級語言平台大薈萃 3156.1.1 高級語言與二次開發 3156.1.2 BASIC 3196.1.3 Java 3196.1.4 Lua 3226.1.5 JavaScript 3226.1.6 .NET 3236.2 前一代Python虛擬機 3236.2.1 Telit GPRS模塊 3236
.2.2 Symbian 3256.2.3 Windows CE 3256.2.4 OpenMoko 3256.3 深嵌入式Python平台 3266.3.1 LEGO EV3 3266.3.2 TinyPy 3266.3.3 嵌入式Python的局限 3276.4 PyMite 3286.4.1 硬件平台 3286.4.2 維護者 3296.4.3 pymbed分支 3296.4.4 開發現狀 3316.4.5 文檔 3326.4.6 源碼樹 3336.4.7 使用流程 3356.4.8 實踐 3366.4.9 工程小結 3376.4.10 網絡資源 3386.5 VIPER/Zerynth
3386.5.1 硬件平台 3396.5.2 Zerynth Studio 3406.5.3 與標准Python的區別 3416.5.4 快速啟動 3426.5.5 坎坷的使用過程 3426.5.6 Zerynth目錄結構 3436.5.7 硬件相關庫 3446.5.8 其他特性 3556.6 MicroPython 3566.6.1 工程背景知識 3566.6.2 在線評估網頁 3586.6.3 官方硬件平台分支 3586.6.4 衍生項目 3596.6.5 UNIX版本 3606.6.6 MicroPython庫 3636.6.7 STM32HAL分支 3656.6.8 NUCLEO-F
401RE適配 3676.6.9 pyboard評估 3726.6.10 異步處理和中斷處理 3896.6.11 中斷處理的普遍問題 3926.6.12 使用心得 3956.6.13 商品化與知識產權 3966.6.14 BBC microbit 3966.7 Linux與Python 3986.7.1 Linux中Python的運行環境 3986.7.2 交叉編譯CPython 4016.7.3 交叉編譯MicroPython 4026.7.4 Jython運行環境 4046.7.5 Android SL4A 4066.8 本章小結 407第7章 Python應用APP 4087.1 基於字
符的人機界面 4097.1.1 命令行參數 4097.1.2 字符終端開發 4107.1.3 ncurses 4117.2 桌面GUI開發 4127.2.1 Tkinter 4137.2.2 wxPython 4147.2.3 Boa Constructor 4157.2.4 wxGlade 4167.2.5 PyGTK 4177.2.6 PyQt 4197.2.7 PySide 4207.2.8 Enthought 4217.2.9 Cocoa+PyObjC 4237.2.10 Java AWT 4247.2.11 IronPython與WPF 4257.2.12 其他UI 4257.3 本
地Web GUI 4267.3.1 與WebKit相關的Python包 4277.3.2 OneRing 4277.3.3 Pyjs 4277.3.4 Python Flexx 4287.4 本地可執行文件 4297.4.1 Linux可執行文件 4297.4.2 Mac OS X應用程序包 4307.4.3 Windows可執行文件 4307.4.4 pyinstaller 4307.4.5 py2exe 4307.4.6 py2app 4307.4.7 cx_Freeze 4317.4.8 Windows系統服務 4317.4.9 Windows定時任務 4327.4.10 Linux系統
服務 4337.4.11 Linux定時任務 4357.5 移動APP開發 4367.5.1 響應式網頁 4377.5.2 PhoneGAP應用開發 4377.5.3 SL4A 4377.5.4 QPython開發 4417.5.5 Kivy 4437.5.6 其他開發方式 4497.6 本章小結 449第8章 Python開發輔助支持 4518.1 物聯網開發需要不斷優化 4528.2 專屬小工具 4528.2.1 單位轉化器 4538.2.2 內碼轉換器 4548.2.3 其他編碼轉換 4558.3 原型驗證 4588.4 代碼生成器 4598.5 軟件測試 4618.5.1 unitte
st單元測試 4628.5.2 socket壓力測試 4628.5.3 urllib2遠程記錄 4638.5.4 PCBA測試 4668.6 文檔生成器 4688.6.1 文檔格式 4698.6.2 文檔生成工具 4738.7 文檔操縱 4778.7.1 Doc文檔操縱 4778.7.2 Excel表格操縱 4788.8 國際化與本地化 4798.8.1 gettext 4798.8.2 Web多語種切換 4828.8.3 字庫文件生成器 4828.8.4 GB2312點陣字庫提取 4828.8.5 TTF字庫提取 4838.9 配置管理 4848.9.1 軟件配置管理 4848.9.2 軟件
配置管理自動化 4858.9.3 Git Bash 4858.9.4 Dulwich/Gittle包 4858.9.5 Python Subversion包 4868.9.6 watchdog系統監控 4868.10 數據與素材處理 4868.10.1 二維碼顯示 4868.10.2 多媒體相關軟件包 4908.10.3 地理位置 4948.11 通信報文分析 4958.11.1 PyShark 4958.11.2 pypcapfile 4978.11.3 scapy和scapy3k 4978.11.4 pcap Web分析 4978.12 與Arduino/mbed相關的Python包 49
78.12.1 Arduino Prototyping 4988.12.2 pyFirmata 5018.12.3 Py2B 5018.12.4 CmdMessager 5018.12.5 mbed 5048.12.6 mbed RPC 5048.12.7 mbed-ls 5058.12.8 Python-mbedtls 5078.12.9 Python-xbee 5088.13 虛擬儀器 5098.13.1 實時顯示波形 5108.13.2 Instrumentino 5108.13.3 Vipy 5118.13.4 PyVISA 5118.13.5 Pythics 5128.14 3D/V
R/AR 5128.14.1 PyOpenGL 5138.14.2 PySoy 5148.14.3 VPython 5148.14.4 Printrun 3D打印 5148.15 本章小結 515第9章 物聯網服務器端設計 5169.1 物聯網計算模型 5179.1.1 雲計算 5179.1.2 Web PaaS與IoT PaaS 5189.1.3 IoT PaaS供應商 5189.1.4 PaaS/IaaS混合架構 5249.1.5 霧計算 5259.2 物聯網與互聯網設計異同 5269.2.1 基礎架構 5269.2.2 標准化程度 5279.2.3 業務模式 5279.2.4 系統構成
5279.2.5 設備接入協議 5289.2.6 數據特性 5299.2.7 系統架構 5309.2.8 數據持久層 5329.2.9 大數據分析架構 5349.2.10 業務耦合與分離 5349.2.11 業務與數據融合 5359.2.12 認證授權與計費 5359.3 物聯網網關與邊緣服務器 5359.3.1 Python socket服務器 5369.3.2 pyserial RFC2217 5369.3.3 SubGHz網關panStamp 5379.3.4 Rascal micro 5389.3.5 Java IoT網關 5399.4 物聯網設備接入協議 5409.4.1 異步通信框
架Twisted 5419.4.2 Twisted 套接字服務器設計 5449.4.3 物聯網專用協議 5589.4.4 CoAP 5609.4.5 MQTT 5649.4.6 mosquitto/paho 5679.4.7 REST API 5729.4.8 服務器數據推送技術 5729.5 高可用性與高並發性 5759.5.1 並行與並發計算 5759.5.2 網絡I/O模型分類 5759.5.3 架構優化的路徑 5769.5.4 關系數據庫系統 5769.5.5 SQL/NoSQL/NewSQL 5789.5.6 Redis 5799.5.7 MongoDB 5809.5.8 時序數據庫
5819.5.9 消息隊列 5839.6 業務與數據融合 5859.6.1 網站權限管理 5859.6.2 認證授權與計費 5869.6.3 OpenID 5879.6.4 OAUTH 5879.6.5 OpenID與OAUTH的異同 5889.6.6 社交化硬件 5889.7 Web開發框架 5899.7.1 MVC模型 5899.7.2 Web開發流程 5899.7.3 Python Web百花齊放 5909.7.4 Zope 5919.7.5 Django 5919.7.6 Flask 5929.7.7 gevent提升性能 5939.7.8 異步Web框架Tornado 5939.7
.9 異步網絡框架Twisted 5939.7.10 異步Web框架Cyclone 5949.7.11 靜態網頁 5949.7.12 TLS安全網頁 5949.8 物聯網安全 5979.8.1 物聯網安全現狀堪憂 5989.8.2 操作系統安全 5989.8.3 數據緩存與數據持久層安全 5999.8.4 Web框架與容器安全 5999.8.5 遠程加載風險 6009.8.6 Web前端安全 6009.8.7 傳輸層安全 6019.9 服務器交付 6039.9.1 虛擬機交付 6039.9.2 Docker容器交付 6039.9.3 VirtualEnv交付 6059.10 服務器運維 605
9.10.1 Linux定時任務 6069.10.2 常見的定時任務 6109.10.3 系統監控 6119.10.4 集成化運維軟件 6139.11 物聯網系統設計實踐 6149.11.1 服務器端需求分析 6149.11.2 確定設備接入方式 6169.11.3 物聯網的實時要求 6179.11.4 EPIC IoT設備服務器 6179.11.5 EPIC架構優化 6199.12 本章小結 625第10章 融合應用與數據分析 62610.1 物聯網是可編程的 62610.1.1 Web API的「滿漢全席」 62710.1.2 Web API技術演進 62810.1.3 IoT Web A
PI的必要性 62810.1.4 Device as a Service 62910.2 數據統計、分析和挖掘 63010.2.1 名詞解釋 63010.2.2 術語小結 63110.2.3 大數據分析 63210.3 采集整理自有數據 63310.3.1 原始設備數據 63310.3.2 數據埋點 63310.3.3 服務器端數據 63410.3.4 需求確定分析方法 63710.4 采集第三方數據 63710.4.1 結構化數據 63810.4.2 半結構化數據 63810.4.3 非結構化數據 63910.4.4 數據錄入 64410.4.5 數據融合 64410.4.6 數據規整 64
610.4.7 數據交易 64610.5 數據分析 64710.5.1 常見編程語言 64710.5.2 數據分析分類 64710.5.3 科學計算數據分析工具 65110.5.4 統計學數據分析工具 65810.5.5 金融數據分析工具 65910.5.6 大數據平台與生態 66110.6 數據可視化 66310.6.1 數據可視化的發展趨勢 66410.6.2 matplotlib 66510.6.3 seaborn 66510.6.4 mpld3 66610.6.5 Chaco 66710.6.6 Pygal 66810.6.7 Plotly 67010.6.8 TVTK 67110.6
.9 VPython 67210.6.10 Folium 67310.6.11 NetworkX 67410.6.12 Bokeh 67610.6.13 Mayavi 67810.6.14 Vispy 68010.6.15 MoviePy 68110.6.16 其他新技術 68210.7 本章小結 682推薦書目與結束語 683
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#12.Cython support - Help | PyCharm - JetBrains
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#13.让Python提速超过30倍的必杀技:Cython - 腾讯云
Cython 将CPython代码转译成C 或C++ 语法后,自动包装上函式呼叫界面生成.pyx 后缀的执行档,即可当成普通的函式库。其性能一般逊于原生的C/C++ 函式库,但 ... 於 cloud.tencent.com -
#14.Cython 基本用法 - 知乎专栏
这里就给大家简单介绍一下Cython(注意区别于CPython)。Cython 可以让我们方便地:. 用Python 的语法混合编写Python 和C/C++ 代码,提升Python 速度 ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#15.《Cython系列》3. Cython 语法的介绍与深入解析(内含Python ...
正如我们说的,可以使用C 的语法在Cython 中声明一个C 指针。 cdef double a cdef double *b = NULL # 和C 一样, *可以放在类型或者变量的附近 # 但是 ... 於 www.cnblogs.com -
#16.Python c/c++ 整合. 本文研究幾個常用的方案
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#17.使用Cython实现斐波那契数列并与Python比较
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#18.What is Cython? Python at the speed of C | InfoWorld
The Cython language is a superset of Python that compiles to C, yielding performance boosts that can range from a few percent to several orders ... 於 www.infoworld.com -
#19.Cython - 中文维基百科【维基百科中文版网站】
Cython 是结合了Python和C的语法的一种语言,可以简单的认为就是给Python加上了静态类型后的语法,使用者可以維持大部分的Python語法,而不需要大幅度調整主要的程式 ... 於 wiki.hk.wjbk.site -
#20.【工程師實用外掛】開啟Cython,讓你的Python 運算速度提升 ...
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#21.Windows 使用Cython 加速Python 程式執行速度教學 - Office 指南
由於Cython 只需要用到Visual Studio 裡面的C++建置工具,所以如果沒有用到整個Visual Studio 的人,可以只下載Build Tools for Visual Studio 2019 來安裝即可,這樣會省 ... 於 officeguide.cc -
#22.cython使用方法(不是CPython) - 程序員學院
pip install cython. (3)編寫.pyx檔案,如test.pyx(或者直接寫.py也可以?只要檔案裡不使用cpython獨有的語法,而是使用純python語法). 於 www.firbug.com -
#23.Numba和Cython如何加速Python代码
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#25.[Python] 程式加速:Cython環境安裝與範例(Win10) - 賈維斯的 ...
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#39.Cython模块
Cython :用于编写Python的C扩展的语言,用C高效实现某些程序,再给python调用.简单的认为就是给Python加上了静态类型后的语法。 2. 使用Cython的优点 於 kl66.top -
#40.Python - Cython 语法,调用其他C库 - 程序员宅基地
Cython:Cython 语法,调用其他C库Cython 语法cdef 关键词cdef 定义C 类型变量。可以定义局部变量:def fib(int n): cdef int a,b,i ...定义函数返回值:cdef float ... 於 www.cxyzjd.com -
#41.Cython教程:如何加速Python
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#43.什麼是Cython?讓Python有C語言的速度 - ITW01
但是如果你用Cython的特殊語法來修飾Python程式碼,那麼Cython就可以用快速的C代替慢的Python物件。 請注意,Cython的方法是漸進的。 於 itw01.com -
#44.Cython的简单介绍· python攻略
通过为python代码指定类型静态化模块,生成python可以直接调用的动态链接库; 编译python语法的的超集,Cython语法的源文件 .pyx 文件生成python可以直接调用的动态链接库 ... 於 blog.hszofficial.site -
#45.Cython 的学习_mob604756e65292的技术博客
Cython 学习. 1. Cython 是什么? 它是一个用来快速生成Python 扩展模块(extention module)的工具. 语法是Python 和C 的混血. Cython 作为一个Python ... 於 blog.51cto.com -
#46.[Python] Speed up your Python program by Cython - 初探
目的: Cython讓我們可用類似python的語法寫程式,在程式中也可直接呼叫c library, 而最終這一段程式碼可透過cython compiler轉譯成c code。 最常見的 ... 於 laing20333.blogspot.com -
#47.Cython入门教程– 简书| 德琳工程狮- Python
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#49.python的C與C++擴展編程(1)Cython - GetIt01
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#50.[Linux] 使用Cython 加速純Python 程式
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#52.什麼是Cython?讓Python有C語言的速度 - 每日頭條
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#54.Numba和Cython如何加速Python程式碼? - 劇多
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#55.Cython Error compilation (Visual Studio) - Stack Overflow
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#60.【Cython】Cython 基本用法 - 程式前沿
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#61.Cython 语法,调用其他C库
Cython 一共有三种定义方式, def, cdef, cpdef 三种:. def - Python, Cython 都可以调用; cdef - 更快,只能Cython 调用,可以使用指针; cpdef - Python, Cython 都 ... 於 lijin-thu.github.io -
#62.关于python:c速度cython属性,可能吗? 备择方案? | 码农家园
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#63.有效率的Python 數值運算 - 機器學習筆記
本文介紹如何善用各種套件寫出快速有效率的Python 程式。 本文以機器學習常見的線性迴歸作為範例,介紹如何使用 Numpy 、 Numba 以及 Cython 做加速。 於 machine-learning-notes.gitlab.io -
#64.Cython · parallel_processing
Cython 的編譯器會轉化Python 程式碼為C 程式碼,這些C 程式碼均可以調用Python/C 的API。 ... pycharm IDE (professional version) 支援cython語法,建議使用。 於 chenhh.gitbooks.io -
#65.[Python] Python加速執行運算方法-使用Cython - Saioyan梟夜
關鍵字:python、 Cython、Model、C語言、加速、編譯、腳本、模組Cython是將python轉換成C語言後執行,據說程式在C環境裡面執行速度高於python 以下就 ... 於 kk665403.pixnet.net -
#66.Python读取PNG文件提示bytes类型的对象不可JSON序列化
allure.attach的语法是:allure.attach(body, name, attachment_type, extension),你的代码中前面的两个参数顺序颠倒了。这样改一下试试。 於 pythonmana.com -
#67.用Cython封裝Callback函數 - 开发者知识库
Cython 封裝Callback函數1 說明:回調函數,在C語言里是經常要用到的,但是,在Python里封裝一個C的回調函數並沒有想象的那么簡單,本文講解如何 ... 於 www.itdaan.com -
#68.速度— The Hitchhiker's Guide to Python
Cython 是Python语言的一个超集,对其您可以为Python写C 或C++模块。 ... def primes(kmax): """标准Python语法下的素数计算""" p = range(1000) result = [] if kmax > ... 於 pythonguidecn.readthedocs.io -
#69.使用Cython加速你的Python代碼 - 人人焦點
在執行時,Cython會將Python代碼轉換爲C,通常會大大加快速度。 ... 實際上Cython的語法基本上跟Python一致,而Cython有專門的「編譯器」先將Cython ... 於 ppfocus.com -
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我是一个python用户,在编写代码方面有一定的经验,最近我注意到我可以将cython用于顺序模型,如回溯测试代码,以加快速度。问题是,假设我有一个名为backtesting的 ... 於 www.catchbuglog.com -
#71.什么是Cython? Python以C的速度
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#72.cython使用方法(不是CPython) - 代码交流
Cython 可以让我们方便地:. 用Python 的语法混合编写Python 和C/C++ 代码,提升Python 速度; 调用C/C++ 代码. cython相关文件类型. 於 www.daimajiaoliu.com -
#73.python - 奇怪的Cython语法 - IT工具网
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#74.让Python提速超过30倍的必杀技:Cython_代码
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#75.如何使用Cython將Python 3編譯為C
收到錯誤後,我回過頭來意識到自己正在使用Python3,並且忘記了“ cython”之後的“ 3”。 因此,使用以下命令重新編譯了python腳本:. cython3 greet.py -o greet.c. 於 tw.pays-tarusate.org -
#76.Python byte array
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#77.使用类型提示将Python转换为Cython
现在可以在Python3.5版本中使用类型提示。在规范(PEP 484)中,目标(和非目标)被清晰地公开: 基本原理和目标此PEP旨在为类型注释提供标准语法,打开python代码以便 ... 於 xiu2.net -
#78.Cython的基礎語法- IT閱讀
Cython 的C結構、聯合與列舉型別定義如下: cdef struct Grail: int age float volumecdef union Food: char *spam float *eggscdef enum CheeseType: ... 於 www.itread01.com -
#79.Cython - Plone 開發和管理
Cython. 編譯的話推薦使用nuitka 這個套件,混淆跟pyinstaller是最不推的PS: 這是 ... PyPy 用rpy 因此語法底層就限定靜態型別相較llvm 沒管這部份程式員要自己檢查 於 plone.python.org.tw -
#80.Cython,加速python,保護代碼(1):Overview - docs01
cython語法 (通過一些代碼片段管中窺豹) cython文件一般後綴為pyx(還有pxi/pxd) cython語法代碼前要增加cython標識,比如:cdef, cpdef等。 1. 變量聲明. 於 docs01.com -
#81.py-ace - PyPI
make all python script as c extention with cython. ... cython 可以混合使用python 語法和cython 語法, 即使不使用cython 的語法也可以, ... 於 pypi.org -
#82.Cython - NiNa.Az
Cython 是结合了Python和C的语法的一种语言,可以简单的认为就是给Python加上了静态类型后的语法,使用者可以維持大部分的Python語法,而不需要大幅度 ... 於 www.wiki.zh-cn.nina.az -
#83.Detectron2 yaml
... 安装Opencv安装cython安装pycocotools4. signature detectron2 Failed to load OpenCL runtime - Python. 对象:键值对的集合,又称为 ... 1:基本语法规则. 於 167.86.120.153 -
#84.Extension - Cython - Python documentation - Kite
Extension - 3 members - Just a collection of attributes that describes an extension module and everything needed to build it (hopefully in a portable way, ... 於 www.kite.com -
#85.Cython应用- mouse3150/mouse3150.github.io Wiki
Cython 是一个快速生成Python扩展模块的工具,从语法层面上来讲是Python语法和C语言语法的混血,当Python性能遇到瓶颈时,Cython直接将C的原生速度植入Python程序,这样 ... 於 github-wiki-see.page -
#86.Cython 筆記 - 機械設計專題(虎尾科大MDE)
Cython 中能夠使用Python 全部的語法,並且支援額外模組的匯入。不過須注意的是,Cython 會不斷參照PEP (Python Enhancement Proposals) 規則進行強化,以 ... 於 project.mde.tw -
#87.Cython入门教程 - 简书
Cython Logo. 好好的为何要混合Python代码和C代码呢?原因主要有2个:. Python性能差,将一部分核心逻辑用C语言实现以提升整体性能; 希望Python能够 ... 於 www.jianshu.com -
#88.在Python中使用Asyncio系统(1)前言和简介 - 新闻红
... 对async/await语法的理解; 对Python中的asyncio标准库有个大概的认识 ... 不是在Python中使用Asyncio的益处;如果你想要的是速度,试试Cython吧! 於 rednews.top -
#89.Cython 中
Cython :语法(数组). 虽然Python的list很灵活,但是因为速度慢所以在Cython代码的for-loop中尽量不用Python的列表。. Cython有两种定义数组的 ... 於 2712202123.batagskazka.ru -
#90.Cython 中的类型系统
尽管Cython 兼容Python 的语法,但是我们还可以通过cdef 来使得Python 对象具有静态类型,以提高运行效率。Cython 在除了支持Python 内置的 list ... 於 zyxin.xyz -
#91.cython _ 搜索结果
Cython 为您提供了Python和C的综合功能编写Python代码,可以随时在C或C ++代码中来回调用。 通过添加静态类型声明(也是Python语法),可以轻松地将可读的Python代码 ... 於 search.bilibili.com -
#92.Cython 语法,调用其他C库- 《中文Python 笔记》 - 书栈网
Cython:Cython 语法,调用其他C库¶Cython 语法¶cdef 关键词¶def, cdef, cpdef 函数¶cimport¶cimport 和pxd 文件¶调用其他C库¶ 大部分内容来自网络。 於 www.bookstack.cn -
#93.Cython 教程:如何加速Python - 網絡世界
用於裝飾Cython 代碼的關鍵字在常規Python 語法中找不到。 它們是專門為Cython 開發的,因此任何用它們修飾的代碼都不會作為傳統的Python 程序運行。 於 puersvpn.com -
#94.Python中Cython的功能介绍及使用方法 - 亿速云
Cython 被大量运用在CPython函式库的撰写,以取得较高的执行效能。Cython将CPython代码转译成C 或C++ 语法后,自动包装上函式呼叫界面生成.pyx 后缀的执行 ... 於 www.yisu.com -
#95.【翻译】Cython教程2_Cython语法扩展 - 勤奋的小青蛙
Cython语法 扩展. 介绍. 首先我们要了解如何扩展Cython,除了使用Python类语句创建普通的用户定义类之外,Cython还允许创建新的内置Python类型,称为 ... 於 www.jyguagua.com -
#96.什麼是Cython?讓Python有C語言的速度 - 趣讀
但是如果你用Cython的特殊語法來修飾Python程式碼,那麼Cython就可以用快速的C代替慢的Python物件。 請注意,Cython的方法是漸進的。 於 ifun01.com -
#97.Cython的简单使用 - 阿里云开发者社区
Cython 是一个快速生成Python扩展模块的工具,从语法层面上来讲是Python语法和C语言语法的混血,当Python性能遇到瓶颈时,Cython直接将C的原生速度植入Python程序,这样 ... 於 developer.aliyun.com -
#98.不懂這幾點就落後了:Android、Python工程師必讀! | IT人
另外,就語法而言,Python比Java更加簡潔,同時又功能強大,既可程式導向亦 ... 使用的是Cython直譯器,非CPython直譯器,需要學習Cython語法,並且在 ... 於 iter01.com