pythoncopy庫,Pythoncopy

本文目錄一覽：

• 1、python直接copy安裝後的文件夾能使用嗎
• 2、求大神名明示python中copy 與 ‘=’ 的區別
• 3、python哪些標準庫
• 4、anaconda 怎麼引用或者copy系統的python庫
• 5、python 怎麼獲得對象的拷貝

python直接copy安裝後的文件夾能使用嗎

python直接copy安裝後的文件夾不能使用。如果是直接拷貝.py腳本文件到其他沒裝python的電腦上是不能運行的，如果想把編寫的腳本在其他電腦上直接雙擊運行，可以去下載pyinstaller庫，windows可直接pipinstallpyinstaller安裝，然後在打開命令行，cd到腳本文件的目錄或者在腳本文件的目錄打開cmd，然後輸入pyinstallerF加上腳本文件名（記得加上文件後綴）。

求大神名明示python中copy 與 ‘=’ 的區別

當你a=1000的時候a指向一個新的類，內容為1000，而b仍然指向原來指向的內容，因為你沒有叫它指向其他內容。你使用=符號，使得a和b指向同一個內容，而copy則是將b的內容複製後讓c指向這個拷貝的內容上了。看下面圖種運行的結果。b=a，使用a改變”age”，b和a中的都改變了。而c採用copy，不受影響。

等會兒畫個圖補充上來就更容易理解了。

python哪些標準庫

標準庫比較多 功能也不同：

標準庫

sys

系統相關的參數和函數。 sys 庫一般用來訪問和修改系統相關信息，比如查看 python 版本、系統環境變數、模塊信息和 python 解釋器相關信息等等。

os

操作系統介面模塊。這個庫提供了訪問操作系統相關依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統異常錯誤信息、進程線程管理、文件管理、調度程序等等。

re

正則表達式操作。這個庫是我喜歡並且經常會用到的庫，在對大量字元串進行處理的時候用正則表達式是最快速有效的方式，但是正則表達式的學習曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個網站學習。

math

數學函數庫。 math 庫提供了對 C 語言標準定義的數學函數訪問，比如數論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數函數（Power and logarithmic functions）、三角函數（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數（e）等等。

random

生成偽隨機數。

偽隨機數與隨機數（真隨機數）不同的是執行環境，隨機數是真實世界中通過物理過程實踐得出結論，而偽隨機數是通過計算機的特定演算法生成的數，所以這個過程是可預測的、有規律的，只是循環周期較長，並不能與現實場景相切合。

random庫提供生成隨機數，可以模擬現實世界中隨機取數、隨機抽獎等等。

logging

日誌記錄工具。這個庫提供了對應用程序和庫函數的日誌記錄，日常開發中我們經常需要通過日誌列印出當前程序的運行狀態，實時查看可能出現的堆棧異常和錯誤信息。

json

Json 編碼和解碼器。 json 庫提供了對 json 數據的支持，日常開發中我們做前後端分離需要對傳輸數據 json 進行序列化和反序列化操作，以保證對數據的完整性和有效性，而序列化和反序列化其實就是編碼和解碼的過程。

pickle

Python 對象序列化庫。 pickle 庫支持對 python 對象進行序列化和反序列化操作，當我們需要將處理好的對象保存到文件或資料庫中時，就可以將其序列化成二進位數據，從而更好的保存起來。

shelve

Python 對象持久化。簡單的數據存儲方案。

socket

底層網路介面。 socket（套接字） 庫提供了標準的BSD（伯克利套接字） Socket API，可以通過訪問底層操作系統 Socket 的相關介面進行網路通訊。

datetime

基本日期和時間類型庫。該庫提供了各種簡單和複雜的方式處理日期和時間，日常我們會用時間測算時間消耗、複雜度，對存儲的創建時間和修改時間也需要進一步說明，對計時器的描述和控制也需要用到該庫。

hashlib

安全哈希和消息摘要。摘要演算法 其實就是對某些數據進行加密（不可逆的加密演算法），因為被加密的數據無法破解，所以就能防止被篡改。常見的摘要演算法有 MD5、SHA1，一般我們會用 MD5 對用戶口令進行加密，防止盜用後被輕易破解；而 SHA1 與 MD5 類似，但是 SHA1 會產生更長的長度，也更安全，但是演算法的複雜性通常伴隨著存儲空間和時間的消耗。要說比SHA1更長的字元長度，還有 SHA224、SHA256、SHA384 和 SHA512，看名字就能知道。

大家都知道無論演算法生成的字元長度如何都有可能發生碰撞（被破解），這是不可避免的，所以具體場景具體情況而定。

configparser

配置文件解析器。 configparser 庫可以輕鬆定製配置文件，通過解析配置文件的信息我們就可以全局訪問相關配置。

urllib

URL 處理模塊。 urllib 庫集成了處理 URLs（統一資源定位符）的各種模塊：

URL urllib.request URL robots.txt urllib 庫對訪問網路有很好的支持，提供了對數據的訪問和處理、文件的上傳和下載、記錄 cookie 和 session 等等。

itertools

為高效循環而創建迭代器的函數。 itertools 庫也是經常需要用到，當我們要對某些數進行 for-in 時就需要先將其處理成一個可迭代對象，之後我們才能進行遍歷操作。

collections

容器數據類型庫。 collections 庫提供了對所有容器數據類型的支持，包括 dict, list, set 和 tuple。我們可以用此庫對不同數據類型進行操作，常有的函數方法有這些：

namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數 deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop) ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裡面 Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能 OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序 defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值 UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化 UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化 UserString 封裝了列表對象，簡化了字元串子類化 functools

高階函數和可調用對象上的操作。該庫主要調用高階函數，是常規函數的一種補充。目前庫中包含以下幾種函數：

cmp_to_key lru_cache total_ordering partial partialmethod reduce singledispatch update_wrapper wraps threading

線程並行庫。 threading 庫支持線程和多線程的操作，針對多線程並發的問題可以給數據加同步鎖，一次只能讓一個線程處理數據，從而避免出現數據讀寫混亂。

在 CPython 解釋器上，因為GIL（全局解釋器鎖）鎖機制的存在的，被設計成線程安全，所以同一時間只能執行一個線程，這就導致了多線程不能發揮出計算機的多核特性。

multiprocessing

進程並行庫。 multiprocessing 庫與 threading 庫很類似，不同的是進程庫可以創建子進程避開 GIL，從而彌補線程庫存在的劣勢和發揮計算機的多核特性。

timeit

測量小代碼片段的執行時間。此庫主要用來計算運行代碼的時間消耗，支持多種方式傳入參數。

atexit

退出處理器。當處理一個函數需要立馬退出時可以使用該庫。

abc

抽象基類。 abc 庫定義抽象基類，以便其他類派生出新類。比如 collections 容器庫中就有此派生出的 collections.abc 類，派生出來的類可以進一步實現。

asyncio

非同步IO庫。 asyncio 庫是一個用 async/await 關鍵字編寫並發的庫，為多個非同步框架提供基礎功能，能夠實現高性能的網路、Web伺服器、資料庫連接和分散式任務隊列等。

copy

淺層和深層複製操作。 copy 庫提供對對象的拷貝，我們都知道要製作對象副本，是無法通過簡單值傳遞創建新變數的方式做到，因為新變數所指向的內存空間依舊是原對象本身，所以對新變數進行任何操作都會改變原對象。那麼， copy 庫就提供了製作對象副本的各種方法，會開闢一個新的內存空間存放副本對象，修改操作不會對原對象有任何干預。

csv

csv（Comma Separated Values）文件讀寫庫。此庫支持以純文本的形式存儲表格數據（數字和文本）。

operator

標準運算符替代函數庫。此庫是將 python 自有的運算符作為有效函數，比如表達式 x+y 可以用函數 operator.add(x, y) 表示；比如表達式 a*b 可以用函數 operator.mul(a, b) 表示，等等。

enum

枚舉庫。 enum 庫支持創建枚舉類來存儲大量同類型的不可變常量，以便其他函數調用。創建出來的枚舉類是可迭代對象，所以可以用 for-in 枚舉出所有常量。

heapq

堆隊列演算法。這個模塊提供了堆隊列演算法的實現，也稱為優先隊列演算法。優先隊列中的每個元素都有各自的優先順序，優先順序最高的元素最先得到服務。所以當我們要求前n最大/最小值的時候就可以用此演算法來實現， heapq 庫中也提供了相應函數實現。

http

HTTP 模塊。 http 模塊是一個包，收集了多個處理超文本傳輸協議的模塊：

urllib.request http 模塊通過 http.HTTPStatus 枚舉定義了HTTP狀態碼 以及相關聯消息。

profile、pstats

性能分析工具。 profile 模塊提供了 profile 和 cProfile 兩種不同實現的性能分析工具，可用來描述程序各個部分的執行時間和頻率，統計後的信息可以通過 pstats 模塊保存並使用。

ssl

TLS/SSL（傳輸安全協議）。此模塊提供對安全協議的支持，通過應用上下文，可將 TLS（傳輸層安全性協議）或其前身 SSL（安全套接層）支持安全協議，能為互聯網通信提供安全和數據完整性保障。一般 HTTPS 協議都支持 TLS/SSL 加密。

unitest

單元測試框架。 unitest 庫常用於單元測試，受到 JUnit 和其他主流測試庫的啟發， unitest 庫的功能和函數與它們有著相似的風格。

uuid

UUID庫。 uuid 庫主要用途是生成隨機字元串，庫中有多個版本的 UUID 對象方法，比如版本 1、3、4 和 5 的 uuid1() 、 uuid3() 、 uuid4() 和 uuid5() 。需要注意的是，如果要生成隨機字元串，可以使用 uuid1() 和 uuid4() ，但是 uuid1() 會存在隱私風險，因為生成的原理裡邊包含用戶訪問計算機的網路地址，而 uuid4() 是通過隨機字元生成。

希望可以幫助到你。

anaconda 怎麼引用或者copy系統的python庫

1. 首先安裝python，我選擇安裝Anaconda （Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer 下載地址）。

Anaconda的一些命令（在Anaconda的命令行窗口輸入）：

conda list #該命令，將列出Anaconda安裝的所有應用包，我們可以看到Anaconda已經安裝了numpy, nose, pip, python, scipy, mingw等等。

conda install pkg name #該命令用於安裝應用包，如 conda install numpy.

pip install pkg name #該命令用於安裝應用包，如 pip install theano.

conda update pkg name #升級應用包，如 conda update python

2. 安裝Theano，在Anaconda 的命令窗口中輸入 pip install theano，可以看到程序開始下載安裝包，並檢查是否滿足安裝條件：numpy=1.5.0，scipy=0.7.2，滿足條件之後開始運行setup.py安裝theano，安裝完成後會顯示Successfully installed theano。

3. 測試Theano安裝情況。

（1）在ipython中輸入以下兩行代碼：

import theano

theano.test()

會顯示theano的版本號，安裝位置，已經其他包的安裝版本，如numpy,nose,python等。

在運行中出現g++不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。

（2）在Anaconda的命令行窗口輸入：python Lib\site-packages\theano\tests\run_tests_in_batch.py

顯示unable to find theano-nose，查看run_tests_in_batch.py發現，其中路徑設置為在bin下尋找theano-nose文件，而實際上Anaconda文件夾下根本沒有bin這個文件夾，theano-nose存放在Scripts文件夾中。

》》》嘗試1：將Scripts更名為bin，重新運行這句命令，可以成功運行。但是出現一個warning，提示沒有檢測到g++，所以無法運行優化後的C代碼版本，只能執行python版本。

該種嘗試的結果是，下次打開Anaconda 命令窗口後出現錯誤，因為其運行路徑為Scripts，所以還是不要修改了。

（3）g++問題。我們打開MinGW文件夾，可以很清楚的看到有g++，但是為什麼使用不了呢？？在Anaconda 命令窗口中輸入g++也能成功調用g++.exe啊。所以結論是，鑒於這個代碼中出現很明顯的漏洞，所以說不定這裡也是錯誤，先不管這些了。

試著做了以下配置，也不知行不行。

添加環境變數: path: C:\Anaconda\MinGW\bin;C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\lib;

新建環境變數： PYTHONPATH: C:\Anaconda\Lib\site-packages\theano;

在home目錄下（cmd可以看到，我的是C:\Users\Administrator），創建 .theanorc.txt 文件內容如下：

[global]

openmp=False

[blas]

ldflags=

[gcc]

cxxflags = -IC:\MinGW\include

（4）驗證BLAS是否安裝成功。由於numpy是依賴BLAS的，如果BLAS沒有安裝成功，雖然numpy亦可以安裝，但是無法使用BLAS的加速。驗證numpy是否真的成功依賴BLAS編譯，用以下代碼試驗：

import numpy

id(numpy.dot) == id(numpy.core.multiarray.dot)

False

結果為False表示成功依賴了BLAS加速，如果是Ture則表示用的是python自己的實現並沒有加速。

python 怎麼獲得對象的拷貝

使用標準庫自帶的copy模塊，該模塊提供了深拷貝和淺拷貝方法

copy.copy(x)

返回x的淺拷貝對象

copy.deepcopy(x)

返回x的深拷貝對象.