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一、如何为安卓应用提供64位原生的支持?

作为Android开发者,不请自来根据 Google Play 的政策,从 2019 年 8 月开始,所有在 Play 上架的新应用和已有应用的更新都必须包含原生 64 位版本,也就是说如果你的应用不支持64位CPU架构,可能会惨遭下架。那么我们应当如何检测自己的应用是否支持64位CPU呢?首先需要检查您的应用是否使用了任何原生代码。如果您的应用符合以下情况,便是使用了原生代码:使用了任何 C/C++(原生)代码。

与任何第三方原生库关联“cocos热更新读不到”,通过使用原生库的第三方应用构建程序构建而成,如果你有使用这三类,比如你的应用实现了JNI的一些参数,又或者关联使用了一些第三方的SDK,他们很可能就存在使用JNI的问题。要确定应用是否包含 64 位库,最简单的方法就是检查 APK 文件的结构,在编译时,APK 会与应用所需的所有原生库打包在一起,原生库会根据 ABI 而存储在不同的文件夹中,您的应用无需支持所有 64 位架构,但对于您支持的每种原生 32 位架构,则应用都必须包含相应的 64 位架构。对于 ARM 架构“cocos热更新读不到”,32 位库位于 armeabi-v7a 中,对应的 64 位库位于 arm64-v8a 中,对于 x86 架构,请查找 x86(32 位)和 x86_64(64 位),当然,还有很多的手段是可以自查的使用 APK 分析器查找原生库从菜单中依次选择 Build > Analyze APK…选择您要评估的 APK。

查看 lib 文件夹,您可以在其中找到所有“.so”文件,如果在您的应用中找不到任何“.so”文件,则说明该应用已经准备好相应的库,您无需采取进一步措施。如果您看到 armeabi-v7a 或 x8

6,则说明您有 32 位库,检查是否在 arm64-v8a 或 x86_64 文件夹中也有类似的“.so”文件,如果您没有任何 arm64-v8a 或 x86_64 库,cocos热更新读不到则需要更新编译流程以开始在 APK 中编译并打包相应工件。如果您看到 32 位和 64 位的库均已打包到软件包中,则可以跳至在 64 位设备上测试应用。

在解压缩的 APK 中查找原生库将APK解压后,cocos热更新读不到在libs下也可以查看是否有32或者64位的so总结所以如何为安卓应用提供64位原生的支持?首先如果你的应用没有使用到任何32位的CPU指令集,那么你无需操作,但是如果你的应用支持32位的CPU指令集,那你必须支持64位,所以在编译32位的时候你应该再编译64位的支持so才行希望我的回答对你有所帮助,谢谢。确保您的应用支持 64 位设备从 2019 年 8 月 1 日开始,您在 Google Play 上发布的应用必须支持 64 位架构。64 位 CPU 能够为您的用户提供更快、更丰富的体验,添加 64 位的应用版本不仅可以提升性能、为未来创新创造条件“cocos热更新读不到”,还能针对仅支持 64 位架构的设备做好准备。

本指南介绍了如何确保 32 位应用为支持 64 位设备做好准备,供您随时采用。评估您的应用如果您的应用仅使用以 Java 编程语言或 Kotlin 编写的代码(包括任何库或 SDK),那么就表示该应用已经支持 64 位设备。如果您的应用使用了任何原生代码,或者您不确定自己的应用是否使用了这类代码,那么您需要评估应用并相应采取措施。

您的应用是否使用了原生代码?首先需要检查您的应用是否使用了任何原生代码。如果您的应用符合以下情况,便是使用了原生代码:使用了任何 C/C++(原生)代码。与任何第三方原生库关联,通过使用原生库的第三方应用构建程序构建而成,您的应用是否包含 64 位库?要确定应用是否包含 64 位库,最简单的方法就是检查 APK 文件的结构。

在编译时,APK 会与应用所需的所有原生库打包在一起,原生库会根据 ABI 而存储在不同的文件夹中,您的应用无需支持所有 64 位架构,但对于您支持的每种原生 32 位架构,则应用都必须包含相应的 64 位架构。对于 ARM 架构,32 位库位于 armeabi-v7a 中,对应的 64 位库位于 arm64-v8a 中,对于 x86 架构,请查找 x86(32 位)和 x86_64(64 位),首先要确保这两个文件夹中都有原生库,总结如下:平台32 位库文件夹64 位库文件夹ARMx86请注意,每个文件夹中的一套库可能完全相同,也可能不完全相同,这取决于您的应用。您应达到的目标是确保您的应用能够在仅支持 64 位架构的环境中正常运行。

通常情况下,同时针对 32 位和 64 位架构编译的 APK 或软件包会具有这两种 ABI 的文件夹,每个文件夹中都有一套相应的原生库。如果您的应用不支持 64 位架构,那么您很可能会看到 32 位 ABI 文件夹,但不会看到 64 位文件夹。使用 APK 分析器查找原生库APK 分析器是可用来对所编译的 APK 进行各方面评估的工具。

针对我们目前所讨论的情况,我们将使用该工具查找原生库,以确定是否具备 64 位库。打开 Android Studio,cocos热更新读不到然后打开任一项目,从菜单中依次选择 Build > Analyze APK…选择您要评估的 APK,查看 lib 文件夹,您可以在其中找到所有“.so”文件,如果在您的应用中找不到任何“.so”文件,则说明该应用已经准备好相应的库,您无需采取进一步措施。如果您看到 armeabi-v7a 或 x8

6,则说明您有 32 位库,检查是否在 arm64-v8a 或 x86_64 文件夹中也有类似的“.so”文件,如果您没有任何 arm64-v8a 或 x86_64 库,则需要更新编译流程以开始在 APK 中编译并打包相应工件。

如果您看到 32 位和 64 位的库均已打包到软件包中,则可以跳至在 64 位设备上测试应用。在解压缩的 APK 中查找原生库APK 文件的结构类似于 zip 文件,可以像 zip 文件一样解压缩。如果您更喜欢使用命令行或任何其他解压缩工具,也可以采用解压缩 APK 的方法。

只需解压缩 APK 文件(根据您使用的解压缩工具,您可能需要将其重命名为 .zip),然后按照上文中的指南浏览解压缩后的文件,即可确定您的应用是否已经为支持 64 位设备做好准备了。例如,您可以从命令行中运行如下命令:请注意,此示例中存在 armeabi-v7a 库和 arm64-v8a 库,这表明该应用支持 64 位架构。使用 64 位库编译应用下面针对编译 64 位库做出了相关的说明,不过,需要指出的是,以下内容仅介绍了如何编译在源代码的基础上可编译的代码和库。

如果您使用任何外部 SDK 或库,请确保按照上文所述的步骤使用 64 位版本。如果没有 64 位版本可用,请与相应 SDK 或库的所有者联系,并在规划支持 64 位设备的方案时将这一点考虑在内。使用 Android Studio 或 Gradle 进行编译大多数 Android Studio 项目都使用 Gradle 作为底层编译系统,因此本部分适用于使用这两种工具进行编译的情况。

针对原生代码进行编译很简单,只需将 arm64-v8a 和/或 x86_64(取决于您要支持的架构)添加到应用的“build.gradle”文件中的 ndk.abiFilters 设置:使用 CMake 进行编译如果您的应用是使用 CMake 编译的,则可以通过将 arm64-v8a 传递到“-DANDROID_ABI”参数来编译 64 位 ABI:在使用时,此方法无效。请参阅使用 Gradle 进行编译部分,使用 ndk-build 进行编译如果您的应用是使用 ndk-build 编译的,则可以通过变量修改“app.mk”文件,从而编译 64 位 ABI:在使用时,此方法无效。请参阅使用 Gradle 进行编译部分,利用 Android App Bundle 减小大小增加量为您的应用添加 64 位架构支持可能会导致 APK 的大小增加。

我们强烈建议您利用 Android APP Bundle 功能,以尽量减小因在同一 APK 中同时包含 32 位和 64 位原生代码而对 APK 大小产生的影响。实际上,让应用改用 Android App Bundle 不仅能够降低 APK 大小“cocos热更新读不到”,甚至能让其变得比现在更小。游戏开发者我们知道,迁移第三方游戏引擎是一个耗费人力的过程,并且需要很长的准备时间。

庆幸的是,三大最常用的引擎目前都支持 64 位架构:Unreal(自 2015 年起)Cocos2d(自 2015 年起)Unity(自 2018 年起)Unity 开发者升级到支持的版本Unity 自版本 2018.2 和 2017.4.16 开始提供 64 位支持。如果您发现自己使用的 Unity 版本不支持 64 位架构,请确定要升级到的版本,cocos热更新读不到并按照 Unity 提供的指南迁移您的环境,确保将您的应用升级到可编译 64 位库的版本。Unity 建议您升级到该编辑器的最新 LTS 版本,以获取最新的功能和更新,下面的图表概述了 Unity 的各个版本以及您应该采取的措施:Unity 版本版本是否支持 64 位架构?建议采取的措施2018.4 (LTS)✔️(待发布)确保您的编译设置能够输出 64 位库。

2018.3✔️确保您的编译设置能够输出 64 位库,2018.2✔️确保您的编译设置能够输出 64 位库,2018.1➖提供实验性的 64 位支持,2017.4 (LTS)✔️自 2017.4.16 起支持 64 位架构,确保您的编译设置能够输出 64 位库,2017.3✖️升级到支持 64 位架构的版本,2017.2✖️升级到支持 64 位架构的版本,2017.1✖️升级到支持 64 位架构的版本,Settings for Android > Other Settings > Configuration将 Scripting Backend 设为 IL2CPP,依次选择**“Target Architectures”> ARM64 复选框,照常进行编译!请注意,在编译 ARM64 架构时,您需要专门针对该平台编译您的所有资源。请按照 Unity 的指南来缩减 APK 大小,同时考虑利用 Android APP Bundle 功能来减小大小增加量。在 64 位硬件上测试应用64 位版本的应用应提供与 32 位版本相同的质量和功能集。

请对您的应用进行测试,以确保使用最新的 64 位设备的用户能够在您的应用中获得优质的体验。要开始测试您的应用,您要有支持 64 位架构的设备,时下有很多支持 64 位架构的热门设备,例如 Google 的 Pixel 以及其他旗舰设备。要测试您的 APK,最简单的方法就是使用 adb 安装该应用,大多数情况下,您可以提供参数,用以指示要将哪些库安装到设备上,这样在设备上安装该应用时便会仅包含 64 位库,安装成功后,请照常对应用进行测试,以确保其质量与 32 位版本相同。

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二、松材线虫病是松树的灭顶之灾吗?你怎么看?

松材线虫病,又称松树萎蔫病,是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的具有毁灭性的森林病害,属我国重大外来入侵种,已被我国列入对内、对外的森林植物检疫对象。该病自1982年传入我国以来,cocos热更新读不到扩散蔓延迅速,目前全国已有14省(市、区)发生,面积达7.7万hm

2,导致大量松树枯死,对我国的松林资源、自然景观和生态环境造成严重破坏,cocos热更新读不到造成了严重的经济和生态损失 。森防工作人员如此严肃是有理由的,所有对松材线虫病的描述中,几乎都会将它称为“松树癌症”和“松树瘟疫”。

来自国家林业局的介绍称,松材线虫病是一种毁灭性传染病,国际上最具危险性的林业有害物种,松树一旦染病,40天左右就会死亡。松材线虫通过松墨天牛等传播,传染性强,若不采取有效防护措施,3~5年会造成整片松林死亡。而且,目前尚无有效的药物治疗病树,对它的防治还停留在清理病死树和杀灭传播媒介上。

“针对松材线虫病的高效低毒药剂研发能力还很低,尚不能满足防治工作需要。”国家林业局的一位负责人称,“松材线虫病虽然防控难度很大,但事实证明也是可防可治的,近十年来,全国已根除县级疫区近百个,取得了防治成果,积累了成功经验。”国家林业局的一位负责人表示;例如:可喜的是,因为严格防控,引入社会化治理,通过诱杀松材线虫的主要媒介昆虫(天牛)、及时清除病死树木等多种措施,取得很大成效。

很高兴我来回答这个问题,松材线虫病是松树的灭顶之灾吗?你怎么看?让我来说一说。

一、松材线虫病是由松材线虫 (Bursaphelenchus xyluphilus) 引起的松属树种毁灭性死亡的一种世界性森林病害, 可危害70 种针叶树, 其中松属树种57 种, 非松属植物13 种。由于该病害具有易传播、发病速度快、致死率高、防治难等特点, 通常被人们称为“松树的癌症”或“没有硝烟的火灾”。

目前, 该病仅分布于北美洲的美国、加拿大和墨西哥, 东亚的中国、日本、韩国和朝鲜, 欧洲的葡萄牙等8 个国家, 但是全球有52 个国家将其作为检疫性病虫害。在美国、加拿大和墨西哥, 松材线虫病并未对松林造成严重危害, 而在中国、日本和韩国, 松材线虫引起了松树的大量死亡, 给国民经济和生态系统造成严重损失。

二、松材线虫病的诊断松树枯萎死亡病情发生后的60多年里, 一直未能发现松材线虫, 直到1968年日本科学家才从松树中分离出松材线虫, 这从一个侧面说明松材线虫病较难鉴定。

目前病害的诊断主要有2种途径, 病树诊断和病原线虫鉴定,航空遥感技术的应用, 为不同时空尺度上的疫区监测奠定了基础。

1、 病树诊断主要包括枯死木诊断、活立木早期诊断和原木诊断3种方法。枯死木诊断,松树发病一般在8月下旬到11月上旬, 有大树也有小树, 大多数染病植株在l~3个月内枯死, 只有少数植株在第2年4-6月枯死, 但可在当年诊断。针叶颜色由绿色渐渐变成灰绿色, 并逐渐变黄, 最后整个树冠变成红褐色, 植株死亡, 但针叶并不脱落。

树皮上常能观察到天牛的产卵刻巢,松树树脂分泌减少, 蒸腾作用下降, 部分针叶失去光泽,树脂停止分泌, 树皮下看不到树脂流出,根据这些特征, 在林间普查时可初步判断为松材线虫为害, 但还需要深入观察与实验确认。活立木的早期诊断,包括流胶法与化学法,流胶法简单易操作, 是有效的早期诊断,该方法是在树干胸高处用打孔器打1个直径为10~15 mm深至木质部的圆孔, 观察树脂分泌能力, 若圆孔壁上仅有树脂粒状渗出, 树脂仅沉积在孔口下缘, 或孔壁上无树脂流出, 则可判断为感病。化学法是采用酸性品红染色追踪树液流动, 根据茎干横切面着色情况判断是否有挥发性物质渗漏入导管, 鉴定是否为松材线虫病。

但该法不便于操作, 也不能用于林间活立木检测, 其实用性还需要深入检验。还有利用p H指示剂在松木上的颜色变化来快速检测松材线虫病, 因为染病树木的木材酸度有一定程度的增加。但这种酸度的变化与多种因素相关, 也存在地域和树种差异, 所采用的指示剂及其显色标准也还有待深入研究。

原木诊断,包括直接观察和显色反应,前者直接检查原木, 通常病材干枯, 重量明显变轻, 能观察到天牛侵入孔, 木质部变蓝, 无松脂分泌等。后者则分别利用浓度均为0.04%的溴酚兰与二甲基黄酒精溶液作为检测指示剂, 溴酚兰酒精溶液可使病木变黄, 黄色越明显说明线虫危害越严重, 二甲基黄酒精溶液可使病木变红, 越红则危害越严重, 准确率可达85%。2 、病原线虫鉴定鉴定病原线虫是最直接、最可靠的诊断病害方法, 目前利用形态学、生物化学、免疫学检测法 (或称血清学分析) 和分子生物学等多种手段进行鉴定。

形态鉴定法“cocos热更新读不到”,主要依据松材线虫的典型形态学特征, 以野外便携式显微镜或室内显微镜作为镜检手段, 操作简单, 对仪器设备要求低, 在生产和研究上被广泛使用, 但其最大难点在于区分与松材线虫同属的无致病性或致病力弱的拟松材线虫B.mucronatus。线虫的分离常采用贝尔曼漏斗法、松枝解剖法或松褐天牛引诱捕获法,生物化学检测法,如蛋白质和同工酶电泳分析, 是根据不同种间与株系间线虫体内蛋白质与同工酶的差异, 通过电泳技术分离获得其图谱而进行诊断;但该法所获图谱信息复杂、不稳定, 样本量需求大, 因而存在较多局限性。免疫学检测法则通过制备抗松材线虫血清, 以竞争型酶联免疫吸附测定 (ELISA) 或免疫组化染色的方法检测松材线虫抗原, 可直接捕获木屑中的微量线虫抗原, 简便、快速且灵敏度高。

纤维素酶扩散法则是根据松材线虫与非病原线虫分泌的纤维素酶的差异而诊断病原线虫。这些生化方法的优势在于方法简单、易于观察、耗时较短、结果稳定、灵敏度高、特异性强, 但所用仪器设备复杂, 技术要求高, 只适于高等院校、出入境检疫检验机关等机构在实验室内进行操作, 在基层林业部门较难推广。分子生物学检测技术,通过分析线虫DNA特有的基因组来判断松树是否染病, 主要包括探针技术以及基于PCR的各种检测技术, 应用较多的是实时定量检测技术与SCAR标记检测技术。

分子技术克服了形态鉴定、生理生化检测存在的一些缺陷, 检测时间短、准确性高、稳定性好, 但只适合于在仪器设备齐全的实验室内操作, 难以应用于林间现场。目前, 科学家们致力于快速检测试剂的研发, 以便更快捷地鉴别松材线虫病情, 比如松材线虫分子检测试剂盒、带有生物活性物质的早期诊断检测管及化学信息取样技术。这些方法既可早期诊断松材线虫病, 又避免松树被削皮砍伐, 同时操作简便、准确率高、样品量少, 减轻了检疫检验人员的工作量, 适用于野外大规模病害诊断及普查监测, 具有广阔的应用前景。

另外, 航空遥感、地理信息系统等3S技术在监测松材线虫病方面正发挥着越来越大的作用, 通过染病林木的反射光谱特征存在“红移”或“蓝移”现象的差异, 可准确、快速定位、监测和预警松材线虫病疫区。

三、松材线虫病的防治对策鉴于松材线虫病的危害严重, 目前尚无简便、经济可行的控制办法, 防治工作极其困难, 因此, 应该以防为主, 严防松材线虫病的发生扩散, 阻断其传播途径;以治为辅, 在发生初期就及时给予积极的治疗, 采取各种必要的手段, 直至完全消灭病害。

1、 松材线虫病的预防措施检疫是预防松材线虫病的首选,掌握松材线虫的检疫技术, 采取有效监测手段, 加强监测松材线虫病疫情, 掌握其动态并及时采取防治措施, 是松材线虫病防治工作的重要途径。

松材线虫病害检疫范围包括来自国内外疫情发生区的松属, 雪松属Cedrus, 冷杉属Abies, 云杉属Picea和落叶松属Larix等植物的苗木、插条等生长繁殖材料, 上述植物的木材、枝桠、根桩、木片及其制品等, 以及带有松材线虫及其传播媒介昆虫活体的货物、包装与铺垫材料及运输工具。一旦发现病虫害就要及时报告, 及时处理, 控制在萌芽状态, 具体措施包括热处理、喷施杀线虫剂、溴甲烷熏蒸、浸泡、集中烧毁等。监测并利用物理、化学和生物手段清除其传播寄主松褐天牛,比如, 在潜在发生区内设置诱木 (5月份) 引诱松褐天牛集中产卵后清除, 在天牛羽化期 (5-8月) 设置诱捕器和效果良好的引诱剂 (如APF-I型诱剂和诱捕器) 诱杀成虫, 在晚夏和秋季 (10月以前) 喷洒杀虫剂 (噻虫啉) 杀死树皮下的天牛幼虫, 或利用管氏肿腿蜂Scleroderma guani或川硬皮肿腿蜂S.sichuanensis防治天牛。

另外, 科学有效管理森林生态系统, 选用抗病强的松树树种, 如黑松马尾松、赤松油松等松树杂交种, 多具有抗松材线虫侵染的特性;在松树纯林中引种阔叶树种, 增加生物多样性;合理种植, 疏密有度, 增强林木自身更新, 从而增强森林健康度及抵御害虫能力, 也是有效预防措施之一。

2、 松材线虫病的治理措施对于已确认感染松材线虫的松林, 主要采取物理、化学与生物措施来进行治理。及时清除病株残体, 设置隔离带, 切断松材线虫的传播途径, 是较为有效的物理措施。

对于已经发生松材线虫病的病疫区, 必须清理病死树 (包括枝干与根桩) 和对病木进行除害处理 (磷化铝熏蒸) , 即便清理操作工作量大、成本高也必须做好。而对于重病区, 则需要考虑一次性皆伐整个山头或者地块的松树,在线虫侵染前数周, 在松树根部土壤中喷施丰索磷、乙伴磷、治线磷等内吸性杀虫剂, 或树干注射, 能有效地预防线虫侵入和繁殖, 是常用的化学措施, 或采用微波技术清除病疫木板材中的松材线虫;但化学方法成本高, 常有负面效应, 不宜大面积推广使用。在生物治理措施方面, 可利用松材线虫病疫木种植茯苓Poria cocos, 利用鸟类等天敌进行防治, 利用白僵菌Beauveria bassiana防治昆虫介体, 也可用捕线虫真菌防治。

生物治理具有明显的生态效益, 对环境影响较小, 有望在今后的松材线虫病防治中广泛推广。松材线虫病是由线虫引起的、以松褐天牛为主要传播媒介的 松树病害,具有以下4个特点:

(1)寄主种类多、分布广松材线虫病寄主种类较多,主要 以松树为主,少数亦非松属针叶树。据报道,在自然条件下感病 的有44种,此外尚有18种针叶树在人工接种的条件下能够感 病,累计共达62种,分属于松属、冷杉属、黄杉属、落叶松属、 云杉属、雪松属。

我国松树资源丰富,从南到北均有分布,在我 国高度感病的松树有黑松、马尾松、琉球松、湿地松、云南松、 华南五针松、华山松、红松等,但目前我国大陆自然状况下发病 均以黑松和马尾松为主,而这两种松树正是我国重要的造林绿化 树种。

(2)适生区范围大我国大部分地区具有适宜松材线虫病发 生的气候和寄主条件,海南、广东、广西、福建、台湾、浙江、 江西、湖南、贵州、湖北以及江苏、安徽、河南、陕西、四川、 云南的一部分为易发生区,山东、河北、山西、辽宁省的一部分 为适生区。

(3)传播蔓延迅速松材线虫病的传播主要靠媒介昆虫和人 为携带罹病木材及其制品来完成。

主要媒介昆虫松褐天牛广泛分 布于我国河北以南的广大地区,使松材线虫的自然扩散具备了一 定的传播条件。其远距离传播主要是人为携带感病木材及其制品 所致,从我国发生情况看,人为传播的现象较为严重。 自1982 年在南京发现松材线虫病后,十几年间,已先后在江苏、浙江、 安徽、福建、江西、山东、湖北、湖南、广东、重庆、贵州、云 南等省相继发生。

(4)致死速度快、防治难由于松材线虫和松褐天牛大部分时间均在寄主树干内取食、为害“cocos热更新读不到”,防治困难。松树一旦感病很难 治愈,发病速度快,最快的40多天即可枯死, 松林染疫后发病 迅速,从染病到毁灭只需3〜5年时间,因此人们称之为松树的癌症。综上所述,可以看出松材线虫病确为我国松树的一种毁灭性 病害,若不采取有力的除治措施,势必在我国广大地区泛滥成 灾,对我国森林资源和生态环境造成严重破坏松材线虫病,又称松树萎蔫病,是由松材线虫引起的具有毁灭性的森林病害,属我国重大外来入侵种,已被我国列入对内、对外的森林植物检疫对象。

该病自1982年传入我国以来,扩散蔓延迅速,目前全国已有14省(市、区)发生,面积达7.7万hm

2,导致大量松树枯死“cocos热更新读不到”,对我国的松林资源、自然景观和生态环境造成严重破坏,造成了严重的经济和生态损失。在亚洲的中国、日本和韩国,黑松和赤松是松材线虫病的易感树种,已造成松树大面积死亡,中国的乡土树种马尾松也是易感树种,造成严重损失。近些年在中国还有自然感染的松树,如思茅松、油松、云南松、华山松和红松。

如何防治松材线虫病?防治时要注意哪些环节?

(1)全面皆伐重病松林和孤立发病松林,并采用熏蒸、热处理、切片等方法杀死其中传媒昆虫和线虫。

(2)彻底清除发病松林中的病死树,对病材、病枝、根桩等采用熏蒸、热处理、切片等方法杀死传媒昆虫和线虫。

(3)皆伐病区周围松林,cocos热更新读不到或以化学药剂封锁,建立防治隔离带“cocos热更新读不到”。

(4)对发生区实施检疫封锁,严禁未经处理的病材等运到未发生区。

(5)在传媒昆虫羽化期间,cocos热更新读不到喷洒药剂防治或设置诱木诱杀。

(6)喷洒化学药剂或采用释放肿腿蜂、施放白僵菌等生物措施防治传媒昆虫幼虫。

防治松材线虫病重点应注意以下环节:

①要把好检疫封锁关,这是防止松材线虫病传入或远距离传播的重要手段。

②要做到“治早、治小、治了”,即要搞好监测工作,早发现,早治理,在疫情发生面积小、为害程度轻的时候下大决心,下大力气进行防治。把松材线虫病消灭在萌芽状态之中。

③要及时彻底清理病死树,“及时”就是在传媒昆虫羽化前,把病死树全部清除,cocos热更新读不到“彻底”就是病树的木材、枝桠、根桩等都要进行除害处理,杀死其中线虫和传媒昆虫,防止再次传播为害。松材线虫病对松树危害很大,具有灭顶之灾主要是有线虫引起的,以松褐天牛为主要传播的。

第一,种类多,分布广,主要是对松树为主,少数亦非松树,我们国家自然状况下发病均以黑松和马尾松为主,恰恰这两种松树是我们国家重要的植树造林绿化树。第二,传布蔓延快,松材线虫病的传播主要靠媒介昆虫和人为携带,主要分布在我国河北以南的广大地区,第三,对松树毁灭性大,防治难,由于松材线虫和松褐天牛大部分时间均在寄主树干内取食,为害,防治太难,松树一旦感病很难治愈,发病速度快,最快一个多月即可枯死,如果松林染病,毁灭3-5年时间就全部死亡,所以说松材线虫病对松树是灭顶之灾。

三、Python里面有什么好用且有趣的模块?

python第三方模块众多,下面我介绍一些比较实用而又有趣的模块,主要分为爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、股票财经、游戏这7个方面,主要内容如下:1.爬虫:相信大部分人都用python爬过数据,目前来说,比较流行的框架是scrapy,对爬取数据来说,简单方便了不少,只需要自己添加少量的代码,框架便可启动开始爬取,当然,还有简单地爬虫包,像requests+BeautifulSoup,对于爬取简单网页来说,也足够了:2.数据处理:numpy,scipy,pandas这些包对于处理数据来说非常方便,线性代数、科学计算等,利用numpy处理起来非常方便,pandas提供的DataFrame类可以方便的处理各种类型的文件,像excel,csv等,是分析数据的利器:3.可视化:这里的包其实也挺多的,除了我们常用的matplotlib外,还有seaborn,pyecharts等,可以绘制出各种各样类型的图形,除了常见的线图、饼图和柱状图外,还可以绘制出地图、词云图、地理坐标系图等,美观大方,所需的代码量还少,更容易上手:4.机器学习:说起python机器学习,大部分人都应该scikit-learn这个包,常见的机器学习算法,像回归、分类、聚类、降维、模型选择等,这里都有现成的代码可供利用,对于这机器学习方面感兴趣的人来说,这是一个入门机器学习的好包:5.神经网络:说起神经网络,大部分人都应该会想起深度学习,对应的就会想到谷歌目前非常流行的深度学习框架—tensorflow,tesndorflow可被用于语音识别和图像识别等众多领域,其发展前景光明,对于这方面感兴趣的科研人员来说,是一个很不错的工具,当然,还有基于tensorflow的theano,keras等,都是学习神经网络的不错选择:6.股票财经:对于股票和财经比较感兴趣的朋友来说,python也提供了现成的库来获取和分析股票财经数据—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包,可以快速的获取到国内大部分股票数据,对于金融分析人员来说,可以说是一个利器,降低了许多任务量:7.游戏:python专门为游戏开发提供了一个平台—pygame,对于想快速开发小型游戏的用户来说,是一个很不错的选择,简单易学、容易上手,脱离了低级语言的束缚,使用起来也挺方便的:目前就介绍这7个方面和对应的包,cocos热更新读不到比较流行也比较实用、有趣,感兴趣的朋友,可以了解一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。如果你想下载腾讯视频、优酷、爱奇艺里面的视频,你一定要试试you-get这个模块,实在太好用了,当然也可以下载youtube的视频,让我惊艳的是它居然支持国内网站下载。You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),以防没有其他方便的方法。

以下是您如何使用 它从YouTube下载视频:这可能是为什么你可能想要使用它:您在互联网上享受了一些东西,只是想为了您自己的乐趣下载它们。您可以通过计算机在线观看自己喜欢的视频,但禁止保存,您觉得自己无法控制自己的计算机,(并不是一个开放的Web应该如何工作,)您希望摆脱任何闭源技术或专有JavaScript代码,cocos热更新读不到并禁止在您的计算机上运行Flash等内容。你是黑客文化和自由软件的坚持者,你能得到什么:从热门网站下载视频/音频,例如YouTube,优酷,Niconico等等。

(查看支持的网站的完整列表)在媒体播放器中流式传输在线视频,没有网络浏览器,没有更多广告,通过抓取网页下载(感兴趣的)图像,下载任意非HTML内容,即二进制文件,有兴趣的朋友可以试一试,做为一个资深电影迷,上手也简单,真的挺好用的。我会在这里发布所有与科技、科学有关的有趣文章,cocos热更新读不到欢迎订阅我的号。偶尔也回答有趣的问题,有问题可随时在评论区回复和讨论,(码字不易,若文章对你帮助可点赞支持~)那我只能推荐一记爬虫神器——requests了。

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TimeSide – 开放式网络音频处理框架,元数据beets – 音乐库管理器和MusicBrainz标记器,eyeD3 – 用于处理音频文件的工具,特别是包含ID3元数据的MP3文件,mutagen – 处理音频元数据的Python模块,tinytag – 用于读取MP

3,OGG,FLAC和Wave文件的音乐元数据的库,认证用于实现身份验证方案的库,OAuthauthlib – JavaScript对象签名和加密草案实现,django-allauth – Django的认证应用程序“正常工作”,django-oauth-toolkit – 用于Django的OAuth 2好东西,cocos热更新读不到oauthlib – OAuth请求签名逻辑的通用且全面的实现,python-oauth2 – 一个经过全面测试的抽象界面,用于创建OAuth客户端和服务器。python-social-auth – 一种易于设置的社交认证机制,JWTpyjwt – Python中的JSON Web Token实现“cocos热更新读不到”,python-jose – Python中的JOSE实现,python-jwt – 用于生成和验证JSON Web令牌的模块,构建工具从源代码编译软件,BitBake – 嵌入式Linux的类似make的构建工具,buildout – 用于从多个部分创建,组装和部署应用程序的构建系统,PlatformIO – 用于构建具有不同开发平台的代码的控制台工具,pybuilder – 用纯Python编写的连续构建工具,SCons – 一种软件构建工具,cocos热更新读不到内置类增强功能用于增强Python内置类的库,dataclasses – (Python标准库)数据类,ATTRS -置换__init__,__eq__,__repr__等样板中的类定义,bidict – 高效,Pythonic双向地图数据结构和相关功能..Box – 具有高级点表示法访问权限的Python词典。DottedDict – 一个库,它提供了一种使用虚线路径表示法访问列表和dicts的方法。

CMS内容管理系统,wagtail – 一个Django内容管理系统,django-cms – 基于Django的开源企业CMS,feincms – 基于Django构建的最先进的内容管理系统之一,Kotti – 基于Pyramid构建的高级Pythonic Web应用程序框架,mezzanine – 一个功能强大,一致且灵活的内容管理平台,plone – 构建在开源应用服务器Zope之上的CMS,quokka – 灵活“cocos热更新读不到”,可扩展,小型CMS,由Flask和MongoDB提供支持,高速缓存用于缓存数据的库,beaker – 用于会话和缓存的WSGI中间件,django-cache-machine – Django模型的自动缓存和失效,django-cacheops – 一个灵活的ORM缓存,cocos热更新读不到具有自动粒度事件驱动的失效,dogpile.cache – dogpile.cache是同一作者制作的Beaker的下一代替代品,HermesCache – 基于标记的失效和防狗效应预防的Python缓存库,pylibmc – 围绕libmemcached接口的Python包装器,python-diskcache – SQLite和文件支持的缓存后端,其查找速度比memcached和redis快。ChatOps工具用于聊天机器人开发的库,errbot – 实现ChatOps的最简单,最流行的聊天机器人,代码分析静态分析工具,linters和代码质量检查器,请参阅:awesome-static-analysis,代码分析coala – 独立于语言且易于扩展的代码分析应用程序,code2flow – 将您的Python和JavaScript代码转换为DOT流程图,prospector – 分析Python代码的工具,pycallgraph – 一个可视化Python应用程序的流(调用图)的库,Code Lintersflake8 – 一pycodestyle,pyflakes和McCabe,pylint – 完全可定制的源代码分析器,pylama – Python和JavaScript的代码审计工具,代码格式化程序black- Python代码格式化程序,yapf – 谷歌的又一个Python代码格式化程序,静态类型检查mypy – 在编译期间检查变量类型,pyre-check – 高性能类型检查,静态类型注释生成器MonkeyType – Python系统,通过收集运行时类型生成静态类型注释命令行工具用于构建命令行应用程序的库。命令行应用程序开发cement- Python的CLI应用程序框架“cocos热更新读不到”,click – 用于以可组合方式创建漂亮命令行界面的包,cliff – 使用多级命令创建命令行程序的框架,clint – Python命令行应用程序工具,docopt – Pythonic命令行参数解析器,python-fire – 用于从绝对任何Python对象创建命令行界面的库,python-prompt-toolkit – 用于构建强大的交互式命令行的库,终端渲染asciimatics – 用于创建全屏文本UI的包(从交互式表单到ASCII动画)。

bashplotlib – 在终端中制作基本图,colorama – 跨平台彩色终端文本,生产力工具cookiecutter – 一个命令行实用程序,用于从cookiecutters(项目模板)创建项目。doitlive – 终端中现场演示的工具,cocos热更新读不到howdoi – 即时编码通过命令行回答,PathPicker – 从bash输出中选择文件,percol – 在UNIX上为传统的管道概念添加交互式选择的风格,thefuck – 更正以前的控制台命令,tmuxp – 一个tmux会话管理器,try – 一个简单的试用python包的简单CLI – 它从未如此简单,CLI增强功能httpie – 命令行HTTP客户端,用户友好的cURL替换,kube-shell – 用于与Kubernetes CLI一起使用的集成shell,mycli – 具有AutoCompletion和语法突出显示功能的MySQL终端客户端,pgcli – Postgres CLI具有自动完成和语法突出显示功能,saws – 增压的aws-cli,兼容性用于从Python 2迁移到3的库,python-future – Python 2和Python 3之间缺少的兼容层,python-modernize – 为最终的Python 3迁移实现 Python代码的现代化,six – Python 2和3兼容性实用程序,计算机视觉计算机视觉图书馆,OpenCV – 开源计算机视觉库,pytesseract – Google Tesseract OCR的另一个包装器,SimpleCV – 用于构建计算机视觉应用程序的开源框架,并发和并行用于并发和并行执行的库,看到awesome-asyncio,concurrent.futures – (Python标准库)用于异步执行callables的高级接口,multiprocessing – (Python标准库)基于进程的并行性,eventlet – 支持WSGI的异步框架,gevent – 一个使用greenlet的基于协程的Python网络库,uvloop – 超快速实现asyncio事件循环libuv,scoop – Python中的可扩展并发操作,结构设计用于存储和解析配置选项的库,cocos热更新读不到configobj – 带验证的INI文件解析器,configparser – (Python标准库)INI文件解析器,profig – 具有价值转换的多种格式的配置,python-decouple – 严格地将设置与代码分离,加密cryptography – 一种旨在向Python开发人员公开加密原语和配方的包,paramiko – SSHv2协议的Python(2.6 +,3.3 +)实现,提供客户端和服务器功能,passlib – 安全密码存储/散列库,非常高级别,pynacl – Python绑定到网络和加密(NaCl)库,数据分析用于数据分析的库,Blaze – NumPy和Pandas与大数据的接口,Open Mining- Pandas界面中的商业智能(BI),Orange – 通过可视化编程或脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习。Pandas – 提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具的库,Optimus – 使用PySpark后端进行清理,预处理,功能工程,探索性数据分析和简单的机器学习。

数据验证用于验证数据的库,在许多情况下用于表单,Cerberus – 轻量级和可扩展的数据验证库,colander – 验证和反序列化通过XML,JSON,HTML表单帖子获得的数据,Dash – 建立在Flask之上,React和Plotly针对分析Web应用程序,真棒破折号jsonschema – Python 的JSON Schema实现,schema – 用于验证Python数据结构的库,cocos热更新读不到schematics – 数据结构验证,valideer – 轻量级可扩展数据验证和适配库,voluptuous – 一个Python数据验证库,数据可视化用于可视化数据的库,请参阅:awesome-javascript,Altair – Python的声明性统计可视化库,Bokeh – Python的交互式Web绘图,bqplot – Jupyter笔记本的交互式绘图库ggplot – 与g的ggplot2相同的APIMatplotlib – Python 2D绘图库。Pygal – Python SVG图表创建者“cocos热更新读不到”,PyGraphviz – Graphviz的 Python接口,PyQtGraph – 交互式和实时2D / 3D /图像绘图和科学/工程小部件,Seaborn – 使用Matplotlib进行统计数据可视化,VisPy – 基于OpenGL的高性能科学可视化,数据库用Python实现的数据库,pickleDB – Python的简单轻量级键值存储,tinydb – 一个面向文档的小型数据库,ZODB – Python的本机对象数据库“cocos热更新读不到”,键值和对象图数据库,数据库驱动用于连接和操作数据库的库,MySQL – awesome-mysqlmysqlclient – 支持Python 3的MySQL连接器(mysql-python fork),PyMySQL – 与mysql-python兼容的纯Python MySQL驱动程序,PostgreSQL – 真棒 – postgrespsycopg2 – 最受欢迎的Python PostgreSQL适配器,queries – psycopg2库的包装器,用于与PostgreSQL交互“cocos热更新读不到”,其他关系数据库pymssql – Microsoft SQL Server的简单数据库接口,NoSQL数据库cassandra-driver – Apache Cassandra的Python驱动程序,happybase – 适用于Apache HBase的开发人员友好库,kafka-python – Apache Kafka的Python客户端,py2neo – Neo4j的restful接口的Python包装器客户端,pymongo – MongoDB的官方Python客户端,redis-py – Redis的Python客户端,异步客户端motor – MongoDB的异步Python驱动程序,Telephus – 基于Twisted的Cassandra客户端,txpostgres – PostgreSQL的基于Twisted的异步驱动程序,txRedis – Redis的基于Twisted的客户端,日期和时间处理日期和时间的图书馆,Chronyk – 一个Python 3库,用于解析人类编写的时间和日期“cocos热更新读不到”,dateutil – 标准Python 日期时间模块的扩展,delorean – 用于清除处理日期时间的不便事实的库,moment – 用于处理日期/时间的Python库,受到Moment.js的启发,Pendulum – Python日期时间变得简单,PyTime – 一个易于使用的Python模块,旨在通过字符串操作日期/时间/日期时间。pytz – 世界时区定义,现代和历史,将tz数据库引入Python,when.py – 提供用户友好的功能,以帮助执行常见的日期和时间操作,maya -日期时间对于人类来说,玛雅主要分析datetime数据网站,调试工具用于调试代码的库,类似pdb的调试器ipdb – 启用IPython的pdb,pdb ++ – pdb的另一个替代品,pudb – 一个基于控制台的全屏Python调试器,wdb – 通过WebSockets实现的不可能的Web调试器,追踪lptrace – 用于Python程序的strace,manhole – 调试服务,它将接受unix域套接字连接并显示所有线程的堆栈跟踪和交互式提示。

pyringe – 能够附加到Python进程并将代码注入Python进程的调试器,python-hunter – 灵活的代码跟踪工具包,cocos热更新读不到探查line_profiler – 逐行分析,memory_profiler – 监视Python代码的内存使用情况,profiling – 交互式Python分析器,py-spy – Python程序的采样分析器,写在Rust,pyflame – 用于Python的ptracing profiler“cocos热更新读不到”,vprof – Visual Python探查器,其他icecream – 通过一个简单的函数调用检查变量,表达式和程序执行,django-debug-toolbar – 显示Django的各种调试信息,django-devserver – Django的runserver的替代品,flask-debugtoolbar – 烧瓶的django-debug-toolbar的一个端口,pyelftools – 解析和分析ELF文件和DWARF调试信息,深度学习神经网络和深度学习的框架,请参阅:令人敬畏的深度学习,caffe – 一个快速开放的深度学习框架..keras – 一个高级神经网络库,能够在TensorFlow或Theano之上运行。mxnet – 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架,pytorch – Python中的张量和动态神经网络,具有强大的GPU加速功能,SerpentAI – 游戏代理框架,将任何视频游戏用作深度学习沙箱,tensorflow – Google创建的最受欢迎的深度学习框架,Theano – 快速数值计算的库,cocos热更新读不到DevOps工具DevOps的软件和库,ansible – 一个极其简单的IT自动化平台,cloudinit – 一个多分发包,用于处理云实例的早期初始化,cuisine – Fabric的厨师般的功能,docker-compose – 使用Docker的快速,隔离的开发环境,fabric – 一种用于远程执行和部署的简单Pythonic工具,fabtools – 用于编写令人敬畏的Fabric文件的工具,honcho – Foreman的Python克隆,用于管理基于Procfile的应用程序,OpenStack – 用于构建私有云和公共云的开源软件,pexpect – 在GNU期望的伪终端中控制交互式程序,psutil – 跨平台流程和系统实用程序模块,saltstack – 基础设施自动化和管理系统,supervisor – UNIX的supervisor过程控制系统,分布式计算分布式计算的框架和库,批量处理PySpark – Apache Spark Python API,dask – 用于分析计算的灵活并行计算库,luigi – 一个帮助您构建批处理作业的复杂管道的模块,mrjob – 在Hadoop或Amazon Web Services上运行MapReduce作业,Ray – 用于并行和分布式Python的系统,它统一了机器学习生态系统,流处理faust – 一个流处理库,将想法从Kafka Streams移植到Python,streamparse – 通过Apache Storm针对实时数据流运行Python代码,分配用于创建发布分发的打包可执行文件的库,dh-virtualenv – 构建和分发virtualenv作为Debian包,Nuitka – 将脚本,模块,包编译到可执行文件或扩展模块,py2app – 冻结Python脚本(Mac OS X),py2exe – 冻结Python脚本(Windows),PyInstaller – 将Python程序转换为独立的可执行文件(跨平台),cocos热更新读不到pynsist – 构建Windows安装程序的工具,安装程序将Python本身捆绑在一起,文档用于生成项目文档的库,sphinx – Python文档生成器,awesome-sphinxdocpdoc – Epydoc替换为自动生成Python库的API文档,pycco – 文字编程风格的文档生成器,下载图书馆供下载,s3cmd – 用于管理Amazon S3和CloudFront的命令行工具,s4cmd – 超级S3命令行工具,有利于提高性能,you-get – 用Python 3编写的YouTube / Youku / Niconico视频下载器,cocos热更新读不到youtube-dl – 从YouTube下载视频的小型命令行程序,电子商务用于电子商务和支付的框架和库,alipay – 用于Python的非官方支付宝API,Cartridge – 使用Mezzanine构建的购物车应用程序,django-oscar – Django的开源电子商务框架,django-shop – 基于Django的商店系统,merchant – 一个Django应用程序,接受来自各种支付处理器的付款,money – 具有可选CLDR支持的区域设置感知格式和可扩展货币交换解决方案的Money类。python-currency – 显示货币格式及其污秽货币,forex-python – 外汇汇率,比特币价格指数和货币转换,saleor – Django的电子商务店面,shoop – 基于Django的开源电子商务平台,编辑器插件和IDEEmacselpy – Emacs Python开发环境,Sublime文本anaconda – Anaconda将你的Sublime Text 3变成一个全功能的Python开发IDE。

SublimeJEDI – 一个令人敬畏的自动完成库Jedi的Sublime Text插件,VIMjedi-vim – 用于Python的Jedi自动完成库的Vim绑定,python-mode – 用于将Vim转换为Python IDE的一体化插件,YouCompleteMe – 包括基于Jedi的Python完成引擎,Visual StudioPTVS – Visual Studio的Python工具,Visual Studio代码Python – 一种支持Python语言的扩展,具有linting,IntelliSense,格式化,重构,调试,单元测试和jupyter支持等功能。IDEPyCharm – JetBrains的商业Python IDE,有免费的社区版,spyder – 开源Python IDE,电子邮件用于发送和解析电子邮件的库,envelopes – 为人类邮寄,flanker – 电子邮件地址和Mime解析库,imbox – 人类的Python IMAP,inbox.py – 人类的Python SMTP服务器,lamson – Pythonic SMTP应用服务器,cocos热更新读不到Marrow Mailer – 高性能可扩展邮件传递框架,modoboa – 邮件托管和管理平台,包括现代和简化的Web UI,Nylas Sync Engine – 在强大的电子邮件同步平台上提供RESTful API,yagmail – 又一个Gmail / SMTP客户端,环境管理用于Python版本和环境管理的库,pipenv – Pipfile,Pip和Virtualenv的神圣婚姻,poetry – Python依赖管理和包装变得简单,pyenv – 简单的Python版本管理,venv – (Python 3.3+中的 Python标准库)创建轻量级虚拟环境,virtualenv – 创建独立Python环境的工具,文档用于文件操作和MIME类型检测的库,mimetypes – (Python标准库)将文件名映射到MIME类型,path.py – os.path的模块包装器,pathlib – (Python标准库)跨平台,面向对象的路径库,PyFilesystem2 – Python的文件系统抽象层,python-magic – libmagic文件类型标识库的Python接口,Unipath – 面向对象的文件/目录操作方法,watchdog – 用于监视文件系统事件的API和shell实用程序,外部函数接口用于提供外部函数接口的库,cffi – Python的外部函数接口,用于调用C代码,ctypes – (Python标准库)Python的外部函数接口,用于调用C代码,PyCUDA – Nvidia的CUDA API的Python包装器,SWIG – 简化的包装器和接口生成器,表单用于处理表单的库,deform – 受形式表单生成库影响的Python HTML表单生成库,django-bootstrap3 – 与Django的Bootstrap 3集成,django-bootstrap4 – Bootstrap 4与Django的集成,django-crispy-forms – 一款Django应用程序,可让您以非常优雅和干燥的方式创建漂亮的表单。django-remote-forms – 独立于平台的Django表单序列化程序,WTForms – 灵活的表单验证和呈现库,函数程序设计使用Python进行函数程序设计,coconut – 椰子是Python的变种,专为简单,优雅,cocos热更新读不到Pythonic功能编程而打造,CyToolz – Toolz的Cython实现:高性能功能实用程序,fn.py – Python中的函数编程:实现丢失的功能以享受FP,cocos热更新读不到funcy – 一种奇特而实用的功能工具,Toolz – 迭代器,函数和字典的函数实用程序的集合,GUI用于处理图形用户界面应用程序的库,curses – 用于创建终端GUI应用程序的ncurses的内置包装器,Eel – 用于制作简单类似Electron的离线HTML / JS GUI应用程序的小型库,可以完全访问Python功能和库。

enaml – 使用像QML这样的声明语法创建漂亮的用户界面,Flexx – Flexx是一个用于创建GUI的纯Python工具包,它使用Web技术进行渲染,Gooey – 将命令行程序转换为一行完整的GUI应用程序,kivy – 用于创建NUI应用程序的库,可在Windows,Linux,Mac OS X,Android和iOS上运行。pyglet – 用于Python的跨平台窗口和多媒体库,PyGObject – GLib / GObject / GIO / GTK +(GTK + 3)的Python绑定,PyQt – 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定,支持Qt v4和Qt v5框架,PySide – 用于Qt跨平台应用程序和UI框架的Python绑定,cocos热更新读不到支持Qt v4框架,PySimpleGUI – 用于tkinter,Qt,WxPython和Remi的包装器,为初学者和中级自定义GUI创建统一,易于理解和更类似Python的界面。pywebview – 围绕webview组件的轻量级跨平台本机包装器,允许在其自己的本机专用窗口中显示HTML内容。

Tkinter – Tkinter是Python的事实上的标准GUI包,Toga – 一个Python原生的OS原生GUI工具包,urwid – 用于创建终端GUI应用程序的库,强大支持小部件,事件,丰富的颜色等。wxPython – wxWidgets C ++类库与Python的混合,游戏开发游戏开发库,Cocos2d – cocos2d是用于构建2D游戏,演示和其他图形/交互式应用程序的框架。它基于pyglet,Harfang3D – 用于3D,VR和游戏开发的Python框架,管理和显示复杂的3D场景,包括物理,视频,声音和音乐,访问VR设备,全部用C ++编写,Panda3D – 由迪士尼开发并由卡内基梅隆娱乐技术中心维护的3D游戏引擎,用C ++编写,完全用Python包装,Pygame – Pygame是一组用于编写游戏的Python模块,PyOgre – 用于Ogre 3D渲染引擎的Python绑定,可用于游戏,模拟,任何3D,PyOpenGL – 用于OpenGL的Python ctypes绑定及其相关的API,PySDL2 – 基于ctypes的SDL2库包装器,RenPy – 一个视觉新颖的引擎,地理位置用于地理编码地址和处理纬度和经度的图书馆,django-countries – 一个Django应用程序,提供用于表单的国家选择,标志图标静态文件和模型的国家/地区字段。

GeoDjango – 世界级的地理网络框架,GeoIP – MaxMind GeoIP遗留数据库的Python API,geojson – GeoJSON的Python绑定和实用程序,geopy – Python地理编码工具箱,pygeoip – 纯Python GeoIP API,HTML操作用于处理HTML和XML的库,BeautifulSoup – 提供用于迭代,搜索和修改HTML或XML的Pythonic习语,bleach – 基于白名单的HTML清理和文本链接库,cssutils – Python的CSS库,html5lib – 用于解析和序列化HTML文档和片段的标准兼容库,lxml – 一个非常快速,易于使用且通用的库,用于处理HTML和XML,MarkupSafe – 为Python实现XML / HTML / XHTML Markup安全字符串,pyquery – 一个类似jQuery的库,用于解析HTML,untangle – 将XML文档转换为Python对象以便于访问,WeasyPrint – 可以导出为PDF的HTML和CSS的可视化渲染引擎,xmldataset – 简单的XML解析,xmltodict – 使用XML感觉就像使用JSON一样,HTTP用于处理HTTP的库,grequests – 针对异步HTTP请求的请求+ gevent,httplib2 – 全面的HTTP客户端库,requests – 对Humans™的HTTP请求,treq – 像在Twisted的HTTP客户端之上构建的API之类的Python请求,urllib3 – 具有线程安全连接池,文件发布支持,健全的HTTP库,硬件用硬件编程的库,ino – 用于处理Arduino的命令行工具包,keyboard – 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局键盘事件,mouse – 在Windows和Linux上挂钩并模拟全局鼠标事件,Pingo -Pingo为Raspberry Pi,pcDuino,Intel Galileo等程序设备提供统一的API,PyUserInput – 用于鼠标和键盘的跨平台控制的模块,scapy – 一个出色的数据包操作库,wifi – 用于在Linux上使用WiFi的Python库和命令行工具,图像处理用于处理图像的库,hmap – 图像直方图重新映射,imgSeek – 使用视觉相似性搜索图像集合的项目,nude.py – 裸露检测,pagan -复古identicon(阿凡达)根据输入的字符串和哈希生成,pillow – 枕头是友好的PIL叉子,pyBarcode – 在Python中创建条形码而无需PIL,pygram – 类似Instagram的图像过滤器,python-qrcode – 纯Python二维码生成器,quads – 基于四叉树的计算机艺术,scikit-image – 用于(科学)图像处理的Python库,thumbor – 智能成像服务,它支持按需裁剪,重新调整大小和翻转图像,wand – MagickWand的 Python绑定,ImageMagick的C API,实现Python的实现,CLPython – 用Common Lisp编写的Python编程语言的实现,CPython – 用C编写的Python编程语言的默认,最广泛使用的实现,Cython – 优化Python的静态编译器,使用类型mixins将Python编译为C或C ++模块,从而大大提高性能Grumpy – 比解释器更多的编译器作为更强大的CPython2.7替换(alpha)。IronPython – 用C#编写的Python编程语言的实现,目标是.NET Framework和Mono“cocos热更新读不到”,Jython – 用Java编写的用于Java虚拟机(JVM)的Python编程语言的实现,MicroPython – MicroPython – 一种针对微控制器和受约束系统的精简高效的Python编程语言实现Numba – 用于LLVM的Python JIT编译器,旨在用于科学Python。PeachPy – 嵌入在Python中的x86-64汇编程序,可用作Python的内联汇编程序,也可用作Windows,Linux,OS X,Native Client和Go的独立汇编程序。

Pyjion – 基于CoreCLR的Python JIT,PyPy – 用RPython编写并转换成C. PyPy的Python编程语言的实现着重于速度,效率和与原始CPython解释器的兼容性。解释器使用黑魔法使Python非常快,而无需添加其他类型信息,PySec – 经过强化的python版本,使安全专业人员和开发人员能够更轻松地编写应用程序,使其更能抵御攻击和操纵。Pyston – 使用LLVM和现代JIT技术构建的Python实现,旨在实现良好的性能,Stackless Python – Python编程语言的增强版本,它允许程序员从基于线程的编程中获益,而不会出现与传统线程相关的性能和复杂性问题。

互动口译员交互式Python解释器(REPL),bpython – Python解释器的一个奇特的接口,Jupyter Notebook(IPython) – 一个丰富的工具包,可以帮助您以交互方式充分利用Python。awesome-jupyterptpython – 基于python-prompt-toolkit构建的高级Python REPL ,国际化i18n合作的图书馆,Babel – Python的国际化库,PyICU – 用于Unicode C ++库(ICU)的国际组件的包装器,Job Scheduler用于安排工作的库,APScheduler – 一个轻巧但功能强大的进程内任务调度程序,可让您安排功能。django-schedule – Django的日历应用程序,doit – 任务运行器和构建工具,gunnery – 用于具有基于Web的界面的分布式系统的多用途任务执行工具,Joblib – 一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具,Plan – 在Python中编写crontab文件就像一个魅力,schedule – Python作业调度,Spiff – 用纯Python实现的强大工作流引擎,TaskFlow – 一个Python库,有助于使任务执行变得简单,一致和可靠,Airflow – Airflow是一个以编程方式创作,安排和监控工作流程的平台,日志用于生成和使用日志的库,Eliot – 针对复杂和分布式系统的日志记录,logbook – Python的日志替换,logging – (Python标准库)Python的日志记录工具,raven – Sentry的Python客户端,用于Web应用程序的日志/错误跟踪,崩溃报告和聚合平台。

机器学习机器学习库,通用机器学习PyOD – > Python Outlier Detection,全面且可扩展的Python工具包,用于检测多变量数据中的外围对象。适用于高级模型,包括神经网络/深度学习和异常集合,steppy – >轻量级Python库,用于快速,可重复的机器学习实验,介绍非常简单的界面,cocos热更新读不到实现清洁机器学习管道设计,steppy-toolkit – >神经网络,变换器和模型的精选集合,使您的机器学习更快,更有效。CNTK – Microsoft认知工具包(CNTK),一种开源深度学习工具包,文档可以在这里找到,auto_ml – 用于生产和分析的自动化机器学习,让您专注于ML的有趣部分,同时输出生产就绪代码,以及数据集和结果的详细分析。

包括对NLP,XGBoost,CatBoost“cocos热更新读不到”,LightGBM的支持,以及即将深入学习,机器学习 – 自动构建,包括Web界面和一组程序界面 API,用于支持向量机。相应的数据集存储在SQL数据库中,然后生成用于预测的模型,存储到NoSQL数据存储区中。XGBoost – 用于eXtreme Gradient Boosting(树)库的Python绑定,Apache SINGA – 用于开发开源机器学习库的Apache Incubating项目,用于黑客的贝叶斯方法 – 用于 Python中的概率编程的Book / iPython笔记本,Featureforge一组用于创建和测试机器学习功能的工具,具有scikit-learn兼容API。

Apache Spark中的MLlib – Spark中的分布式机器学习库Hydrosphere Mist – 用于部署Apache Spark MLLib机器学习模型的服务,作为实时,批量或反应式Web服务。scikit-learn – 基于SciPy构建的用于机器学习的Python模块,metric-learn – 用于度量学习的Python模块,SimpleAI Python实现了许多人工智能算法,在“人工智能,现代方法”一书中描述。它着重于提供易于使用,记录良好且经过测试的库,astroML – 用于天文学的机器学习和数据挖掘,graphlab-create – 在磁盘支持的DataFrame之上实现的具有各种机器学习模型(回归,聚类,推荐系统,图形分析等)的库。

BigML – 与外部服务器联系的库,pattern – 用于Python的Web挖掘模块,cocos热更新读不到NuPIC – 用于智能计算的Numenta平台,Pylearn2 – 基于Theano的机器学习库,keras – TensorFlow,CNTK和Theano的高级神经网络前端,烤宽面条 – 在Theano建立和训练神经网络的轻量级图书馆,Chainer – 灵活的神经网络框架,prophet – Facebook快速自动化的时间序列预测框架,gensim – 人类的主题建模“cocos热更新读不到”,PyBrain – 另一个Python机器学习库,brainstorm – 快速,灵活和有趣的神经网络,这是PyBrain的继承者,surprise – 用于构建和分析推荐系统的scikit,python-recsys – 用于实现推荐系统的Python库,Bolt – Bolt Online Learning Toolbox,[深入学习]nilearn – Python中NeuroImaging的机器学习,neuropredict – 针对新手机器学习者和非专业程序员,这个软件包提供简单(无需编码)和全面的机器学习(评估和预测性能的完整报告,无需您编写代码),用于神经错误的Python和任何其他类型的功能。这是为了吸收ML工作流程的大部分内容,不像其他软件包,如nilearn和pymvpa,它们要求您学习其API和代码以生成任何有用的内容。imbalanced-learn – 使用各种技术在采样和过采样下执行的Python模块,shogun – shogun学习工具箱,Caffe – 一个深度学习框架,以清洁,可读性和速度为基础,pyhsmm – 用于贝叶斯隐马尔可夫模型(HMM)和显式持续时间隐马尔可夫模型(HSMM)的近似无监督推理的库,侧重于贝叶斯非参数扩展,HDP-HMM和HDP-HSMM,主要具有弱极限近似。

mrjob – 允许Python程序在Hadoop上运行的库,SKLL – 围绕scikit-learn的包装,使得进行实验变得更加简单,neurolabTheano – 优化GPU元编程代码,在Python中生成面向数组的优化数学编译器。TensorFlow – 使用数据流图进行数值计算的开源软件库,pomegranate – 用于Python的隐马尔可夫模型,在Cython中实现速度和效率,python-timbl – 包含完整TiMBL C ++编程接口的Python扩展模块,Timbl是一个精心设计的k-Nearest Neighbors机器学习工具包,deap – 进化算法框架,mlxtend – 由数据科学和机器学习任务的有用工具组成的库,neon – Nervana 基于Python 的高性能深度学习框架[DEEP LEARNING],Optunity – 一个专用于自动超参数优化的库,它具有简单,轻量级的API,便于直接替换网格搜索。Neural Networks and Deep Learning- 我的书“神经网络和深度学习”[深度学习]的代码样本。

annoy – 近似最近邻居的实施,TPOT – 使用遗传编程自动创建和优化机器学习管道的工具,将它视为您的个人数据科学助手,自动化机器学习的繁琐部分,pgmpy用于处理概率图形模型的python库,DIGITS – 深度学习GPU培训系统(DIGITS)是一个用于培训深度学习模型的Web应用程序。Orange – 面向新手和专家的开源数据可视化和数据分析,MXNet – 具有动态,突变感知数据流Dep Scheduler的轻量级,便携式,灵活的分布式/移动深度学习; 适用于Python,R,Julia,Go,Javascript等。TFLearn – 深度学习库,为TensorFlow提供更高级别的API,REP – 基于IPython的环境,以一致且可重复的方式进行数据驱动的研究,REP不是试图替代scikit-learn,而是扩展它并提供更好的用户体验,[已过时]rgf_python – 规则化贪婪森林(树)库的Python绑定,skbayes – 使用scikit-learn API进行贝叶斯机器学习的Python包,fuku-ml – 简单的机器学习库,包括Perceptron,回归,支持向量机,决策树等,它易于使用,易于初学者学习。

Xcessiv – 基于Web的应用程序,用于快速,可扩展和自动化的超参数调整和堆叠集成。PyTorch – Python中的张量和动态神经网络,具有强大的GPU加速功能ML-From-Scratch – 在Python中从头开始实现机器学习模型,重点是透明度。旨在以无障碍的方式展示ML的螺母和螺栓,xRBM – 限制玻尔兹曼机(RBM)的库及其在Tensorflow中的条件变体,CatBoost – 决策树库上的通用梯度增强功能,支持开箱即用的分类功能,它易于安装,文档齐全,支持CPU和GPU(甚至是多GPU)计算,stacked_generalization – 在Python中实现机器学习堆叠技术作为便利库,modAL – 用于Python的模块化主动学习框架,构建于scikit-learn之上,Cogitare:适用于Python的现代,快速,模块化的深度学习和机器学习框架,cocos热更新读不到Parris – Parris,用于机器学习算法的自动化基础设施设置工具,neonrvm – neonrvm是一个基于RVM技术的开源机器学习库,它是用C编程语言编写的,并附带Python编程语言绑定,Turi Create – 从Apple学习机器,Turi Create简化了定制机器学习模型的开发,您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加推荐,对象检测,图像分类,图像相似性或活动分类。

xLearn – 高性能,易于使用且可扩展的机器学习包,可用于解决大规模机器学习问题xLearn对于解决大规模稀疏数据的机器学习问题特别有用,这在互联网服务(如在线广告和推荐系统)中非常常见。mlens – 高性能,内存高效,最大程度并行化的集成学习,与scikit-learn集成。Netron – 用于机器学习模型的Visualizer,Thampi – AWS Lambda上的机器学习预测系统MindsDB – 开源框架,cocos热更新读不到以简化神经网络的使用。

Gorgonia – Gorgonia是一个帮助促进Golang机器学习的图书馆,Microsoft推荐人:作为Jupyter笔记本提供的构建推荐系统的示例和最佳实践。包含Microsoft Research以及其他公司和机构的一些最新技术,StellarGraph:Graphs上的机器学习,一种用于机器学习图形结构(网络结构)数据的Python库。BentoML:用于打包和部署机器学习模型的工具包,cocos热更新读不到用于生产服务nH2O – 开源快速可扩展机器学习平台。

指标 – 机器学习评估指标,NuPIC – 用于智能计算的Numenta平台,scikit-learn – 最受欢迎的机器学习Python库,cocos热更新读不到Spark ML – Apache Spark可扩展的机器学习库,vowpal_porpoise -一个轻量级的Python包装的Vowpal Wabbit,xgboost – 可扩展,可移植和分布式渐变增强库,微软Windows:Microsoft Windows上的Python编程,Python(x,y) – 基于Qt和Spyder的面向科学应用程序的Python发行版,pythonlibs – Python扩展包的非官方Windows二进制文件,PythonNet – 与.NET公共语言运行时(CLR)的Python集成,PyWin32 – 适用于Windows的Python扩展,WinPython – 适用于Windows 7/8的便携式开发环境,其它:有用的库或工具不适合上述类别,blinker – 一个快速的Python进程中信号/事件调度系统,boltons – 一组纯Python实用程序,itsdangerous – 将可信数据传递给不受信任的环境的各种帮助程序,pluginbase – 一个简单但灵活的Python插件系统,tryton – 通用业务框架,自然语言处理:使用人类语言的图书馆,一般gensim – 人类的主题建模,langid.py – 独立语言识别系统,nltk – 构建Python程序以使用人类语言数据的领先平台,pattern – 用于Python的Web挖掘模块,polyglot – 支持数百种语言的自然语言管道,pytext – 基于PyTorch的自然语言建模框架,PyTorch-NLP – 一个工具包,可以快速深入学习研究的NLP原型,spacy – 用于Python和Cython的工业级自然语言处理库,stanfordnlp – 斯坦福NLP集团的官方Python库,支持50多种语言,中文jieba – 最受欢迎的中文文本分割库,pkuseg-python – 用于各种域中的中文分词的工具包,snownlp – 用于处理中文文本的库,funNLP – 中文NLP的工具和数据集的集合,网络虚拟化用于虚拟网络和SDN(软件定义网络)的工具和库,mininet – 一种流行的网络模拟器和用Python编写的API,pox – 基于Python的SDN控制应用程序,例如OpenFlow SDN控制器“cocos热更新读不到”,联网用于网络编程的库,asyncio – (Python标准库)异步I / O,事件循环,协同程序和任务,pulsar – Python的事件驱动并发框架,pyzmq – ZeroMQ消息库的Python包装器,Twisted – 事件驱动的网络引擎,napalm – 用于操纵网络设备的跨供应商API,新闻Feed用于构建用户活动的库,django-activity-stream – 从您网站上的操作生成通用活动流,Stream Framework – 使用Cassandra和Redis构建新闻源和通知系统,ORM实现对象关系映射或数据映射技术的库,关系数据库Django模型 – Django的一部分,SQLAlchemy – Python SQL工具包和对象关系映射器,dataset – 将Python dicts存储在数据库中 – 与SQLite,MySQL和PostgreSQL一起使用orator – 演说者ORM提供了一个简单而美观的ActiveRecord实现。peewee – 一种小型,富有表现力的ORM,pony – 为SQL提供面向生成器的接口的ORM,pydal – 纯Python数据库抽象层,NoSQL数据库hot-redis – Redis的丰富Python数据类型,mongoengine – 用于处理MongoDB的Python Object-Document-Mapper,PynamoDB – Amazon DynamoDB的 Pythonic界面,redisco – Redis中保存的简单模型和容器的Python库,包管理用于包和依赖关系管理的库,pip – Python包和依赖项管理器,pitools – 一组工具,可以保持固定的Python依赖关系,conda – 跨平台,Python无关的二进制包管理器,包存储库本地PyPI存储库服务器和代理,warehouse – 下一代Python包存储库(PyPI),bandersnatch – Python Packaging Authority(PyPA)提供的PyPI镜像工具,devpi – PyPI服务器和打包/测试/发布工具,localshop – 本地PyPI服务器(自定义包和pypi的自动镜像),权限允许或拒绝用户访问数据或功能的库,django-guardian – 实现Django 1.2+的每对象权限django-rules – 一个小而强大的应用程序,为Django提供对象级权限,无需数据库。流程用于启动和与OS进程通信的库,delegator.py – Humans™2.0的子流程,sarge – 另一个子进程包装器,sh – Python的完整子进程替换,队列用于处理事件和任务队列的库,celery – 基于分布式消息传递的异步任务队列/作业队列,huey – 小型多线程任务队列,mrq – Queue先生 – 使用Redis和gevent在Python中的分布式工作者任务队列,rq – Python的简单作业队列“cocos热更新读不到”,推荐系统用于构建推荐系统的库,annoy – C ++ / Python中近似最近的邻居,针对内存使用进行了优化,fastFM – 分解机器的库,implocit – 隐式数据集的协同过滤的快速Python实现,libffm – 用于字段感知分解机器(FFM)的库,lightfm – 许多流行推荐算法的Python实现,spotlight – 使用PyTorch的深度推荐器模型,Surprose – 用于构建和分析推荐系统的scikit,tensorrec – TensorFlow中的推荐引擎框架,RESTful API用于开发RESTful API的库,Djangodjango-rest-framework – 一个强大而灵活的工具包,用于构建Web API,django-tastypie – 为Django应用程序创建美味的API,Flaskeve – 由Flask,MongoDB和良好意图提供支持的REST API框架,flask-api-utils – 负责Flask的API表示和身份验证,flask-api – Flask的可浏览Web API,cocos热更新读不到flask-restful – 快速为Flask构建REST API,flask-restless – 为使用SQLAlchemy定义的数据库模型生成RESTful API,Pyramidcornice – Pyramid的RESTful框架,Framework agnosticapistar – 专为Python 3设计的智能Web API框架,falcon – 用于构建云API和Web应用程序后端的高性能框架,hug – 一个Python3框架,用于通过HTTP和命令行干净地公开API以及自动文档和验证。

restless- 基于从Tastypie学到的经验教训的框架不可知的REST框架,ripozo – 快速创建REST / HATEOAS /超媒体API,sandman – 用于现有数据库驱动系统的自动REST API,机器人机器人图书馆,PythonRobotics – 这是可视化的各种机器人算法的汇编,rospy – 这是ROS(机器人操作系统)的库,RPC服务器RPC兼容的服务器,SimpleJSONRPCServer – 此库是JSON-RPC规范的实现,SimpleXMLRPCServer – (Python标准库)简单的XML-RPC服务器实现,cocos热更新读不到单线程,zeroRPC – zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack的灵活的RPC实现,科学科学计算的图书馆,astropy – 用于天文学的社区Python库,bcbio-nextgen – 为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道,bccb – 与生物分析相关的有用代码的集合,Biopython – Biopython是一套免费提供的生物计算工具,cclib – 用于解析和解释计算化学包结果的库,Colour – 一种色彩科学包,实现了全面的色彩理论转换和算法,NetworkX – 适用于复杂网络的高效软件,NIPY – 神经影像工具包的集合,NumPy – 使用Python进行科学计算的基础包“cocos热更新读不到”,Open Babel – 一种化学工具箱,设计用于说多种语言的化学数据“cocos热更新读不到”,ObsPy – 用于地震学的Python工具箱,PyDy – Python Dynamics的缩写,用于协助动态建模动画中的工作流程,PyMC – 马尔可夫链蒙特卡罗采样工具包,QuTiP – Python中的Quantum工具箱,RDKit – Cheminformatics和机器学习软件,SciPy – 基于Python的数学,科学和工程开源软件生态系统,statsmodels – Python中的统计建模和计量经济学,SymPy – 用于符号数学的Python库,Zipline – 一个Pythonic算法交易库,SimPy – 基于流程的离散事件仿真框架,搜索用于索引和执行数据搜索查询的库和软件,elasticsearch-py – Elasticsearch的官方低级Python客户端,elasticsearch-dsl-py – Elasticsearch的官方高级Python客户端,django-haystack – 模块化搜索Django,pysolr – Apache Solr的轻量级Python包装器,whoosh – 一个快速,纯粹的Python搜索引擎库,序列化用于序列化复杂数据类型的库marshmallow – 一个轻量级库,用于将复杂对象转换为简单的Python数据类型。pysimdjson – 用于simdjson的Python绑定,python-rapidjson -围绕一个Python包装RapidJSON“cocos热更新读不到”,无服务器框架用于开发无服务器Python代码的框架,python-lambda – 用于在AWS Lambda中开发和部署Python代码的工具包,Zappa – 用于在AWS Lambda和API Gateway上部署WSGI应用程序的工具,特定格式处理用于解析和操作特定文本格式的库,一般tablib – XLS,CSV,JSON,YAML中的表格数据集模块,办公openpyxl – 用于读取和写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件的库,pyexcel – 提供一个用于读取,操作和编写csv,ods,xls,xlsx和xlsm文件的API。python-docx – 读取,查询和修改Microsoft Word 2007/2008 docx文件,python-pptx – 用于创建和更新PowerPoint(.pptx)文件的Python库,unoconv – 在LibreOffice / OpenOffice支持的任何文档格式之间进行转换,XlsxWriter – 用于创建Excel .xlsx文件的Python模块,xlwings – 一个获得BSD许可的库,cocos热更新读不到可以轻松地从Excel调用Python,反之亦然,xlwt / xlrd – 从Excel文件中写入和读取数据和格式信息,PDFPDFMiner – 用于从PDF文档中提取信息的工具,PyPDF2 – 一个能够分割,合并和转换PDF页面的库,ReportLab – 允许快速创建丰富的PDF文档,MarkdownMistune – Markdown的最快和全功能的纯Python解析器,Python-Markdown – John Gruber的Markdown的Python实现,YAMLPyYAML – Python的YAML实现,CSVcsvkit – 用于转换为CSV并使用CSV的实用程序,档案unp – 一个可以轻松解压缩归档的命令行工具,静态站点生成器静态站点生成器是一种软件,cocos热更新读不到它将一些文本+模板作为输入,并在输出上生成HTML文件。

mkdocs – Markdown友好文档生成器,pelican – 支持Markdown和reST语法的静态站点生成器,lektor – 易于使用的静态CMS和博客引擎,nikola – 静态网站和博客生成器,标记用于标记项目的库,django-taggit – Django的简单标记,模板引擎用于模板和lexing的库和工具,Jinja2 – 一种现代和设计师友好的模板语言,Genshi – 用于生成Web感知输出的Python模板工具包,Mako – 用于Python平台的超快速和轻量级模板,测试用于测试代码库和生成测试数据的库,测试框架pytest – 一个成熟的全功能Python测试工具,hypothesis – 假设是一种基于Quickcheck风格的高级属性测试库,nose2 – nose基于`unittest2 的继承者,Robot Framework – 通用测试自动化框架,unittest – (Python标准库)单元测试框架,运行测试green – 干净,运行测试,mamba – Python的权威测试工具,出生在BDD的旗帜下,tox – 在多个Python版本中自动构建和测试发行版GUI / Web测试locust – 用Python编写的可扩展用户负载测试工具。PyAutoGUI – PyAutoGUI是一个面向人类的跨平台GUI自动化Python模块,Selenium – Selenium WebDriver的Python绑定,sixpack – 与语言无关的A / B测试框架,splinter – 用于测试Web应用程序的开源工具,Mockdoublex – 强大的测试加倍Python的框架,freezegun – 通过模拟日期时间模块来度过时间,httmock – 一个用于Python 2.6+和3.2+请求的模拟库,httpretty – Python的HTTP请求模拟工具,mock – (Python标准库)一个模拟和修补库,Mocket – Socket Mock Framework加上HTTP [S] / asyncio / gevent模拟库,具有录制/重放功能。responser – 用于模拟请求Python库的实用程序库,VCR.py – 在测试中记录和重放HTTP交互,Object Factoriesfactory_boy – Python的测试夹具替代品,mixer – 另一个夹具更换,支持Django,Flask,SQLAlchemy,Peewee等,model_mommy – 在Django中创建用于测试的随机装置,代码覆盖范围coverage – 代码覆盖率测量,Fake Datamimesis – 是一个Python库,可以帮助您生成虚假数据,fake2db – 假数据库生成器,faker – 生成虚假数据的Python包,radr – 生成随机日期时间/时间,cocos热更新读不到错误处理程序FuckIt.py – FuckIt.py使用最先进的技术确保您的Python代码无论是否有权运行。

文字处理用于解析和操作纯文本的库,一般chardet – Python 2/3兼容字符编码检测器,difflib – (Python标准库)用于计算增量的助手,ftfy – 使Unicode文本更少破碎,更自然地更加一致,fuzzywuzzy -模糊字符串匹配,Levenshtein – Levenshtein距离和弦相似性的快速计算,pangu.py – 偏执文本间距,pyfiglet – 用Python编写的figlet实现,pypinyin – 将汉语(汉字)转换为拼音(拼音),textdistance – 计算序列之间的距离,30多种算法,纯python实现,通用接口“cocos热更新读不到”,可选的外部库使用,cocos热更新读不到unidecode – Unicode文本的ASCII音译,Slugifyawesome-slugify – 一个可以保存unicode的Python slugify库,python-slugify – 一个Python ungode库,可将unicode转换为ASCII,unicode-slugify – 一个以Django为依赖关系生成unicode slug的slugifier,唯一标识符hashids – 在Python中实现hashids,shortuuid – 用于简洁,明确且URL安全的UUID的生成器库,分析器ply – 为Python实现lex和yacc解析工具,pygments – 通用语法荧光笔,pyparsing – 用于生成解析器的通用框架,python-nameparser – 将人名解析为各自的组件,python-phonenumbers – 解析,格式化,cocos热更新读不到存储和验证国际电话号码,python-user-agents – 浏览器用户代理解析器,sqlparse – 非验证SQL解析器“cocos热更新读不到”,第三方API用于访问第三方服务API的库,请参阅:Python API包装器和库列表,apache-libcloud – 一个适用于所有云的Python库,boto3 – Amazon Web Services的Python接口,django-wordpress – Django的 WordPress模型和视图,facebook-sdk – Facebook平台Python SDK“cocos热更新读不到”,google-api-python-client – 用于Python的Google API客户端库,gspread – Google Spreadsheets Python API,twython – Twitter API的Python包装器,URL操作用于解析URL的库,furl – 一个小型Python库,可以轻松解析和操作URL,purl – 一个简单的,不可变的URL类,带有用于询问和操作的干净API,pyshorteners – 一个纯Python的URL缩短库,webargs – 一个用于解析HTTP请求参数的友好库,内置支持流行的Web框架,包括Flask,Django,Bottle,Tornado和Pyramid。视频用于操纵视频和GIF的库,moviepy – 基于脚本的电影编辑模块,具有多种格式,包括动画GIF,scikit-video – SciPy的视频处理程序,WSGI服务器兼容WSGI的Web服务器,bjoern – 异步,cocos热更新读不到非常快,用C语言编写,gunicorn – 预分叉,部分用C语言写成,uWSGI – 一个项目旨在开发一个用于构建托管服务的完整堆栈,用C语言编写。waitress – 多线程,为金字塔提供动力,werkzeug – 一个用于Python的WSGI实用程序库,可以为Flask提供支持,并且可以轻松嵌入到您自己的项目中。

网络资产管理用于管理,压缩和缩小网站资产的工具,django-compressor – 将链接和内联JavaScript或CSS压缩到一个缓存文件中,django-pipeline – Django的资产包装库,django-storages – Django的自定义存储后端集合,fanstatic – 作为Python包打包,优化和提供静态文件依赖性,fileconveyor – 用于检测文件并将文件同步到CDN,S3和FTP的守护程序,cocos热更新读不到flask-assets – 帮助您将webassets集成到Flask应用程序中,webassets – 捆绑,优化和管理静态资源的唯一缓存清除URL,Web内容提取用于提取Web内容的库,html2text – 将HTML转换为Markdown格式的文本,lassie – 网页内容检索,micawber – 一个用于从URL中提取丰富内容的小型库,newspaper – Python中的新闻提取,文章提取和内容管理,python- readability – arc90可读性工具的快速Python端口,cocos热更新读不到requests-html – 用于Pythonic HTML解析,sumy – 用于自动汇总文本文档和HTML页面的模块,textract – 从任何文档,Word,PowerPoint,PDF等中提取文本,toapi – 每个网站都提供API,网页抓取和网页抓取用于自动从网站提取数据的库,cole – 分布式爬行框架,feedparser – 通用饲料解析器,grab – 网站抓取框架,MechanicalSoup – 用于自动与网站交互的Python库,portia – 视觉刮擦Scrapy,pyspider – 一个强大的蜘蛛系统,robobrowser – 一个简单的Pythonic库,用于在没有独立Web浏览器的情况下浏览网页。scrapy – 快速高级屏幕抓取和网络爬行框架,网络框架Django – Python中最流行的Web框架,Flask – Python的微框架,Pyramid- 一个小型,快速,脚踏实地的开源Python Web框架,Sanic – 写得很快的Web服务器,Vibora – 受Flask启发的快速,高效和异步Web框架,WebSocket用于WebSocket的库,cocos热更新读不到autobahn-python – Twisted和asyncio上用于Python的WebSocket和WAMP ,crossbar – 开源统一应用程序路由器(Autobahn上用于Python的Websocket和WAMP),django-channels – Django的开发人员友好的异步,django-socketio – Django的WebSockets,WebSocket-for-Python – 用于Python 2和3以及PyPy的WebSocket客户端和服务器库,服务用于简化开发的在线工具和API,CircleCI – 可以运行非常快速的并行测试的CI服务,(仅限GitHub)Travis CI – 适用于您的开源和私有项目的流行CI服务,(仅限GitHub)Vexor CI – 针对私人应用程序的持续集成工具,具有按分钟付费的计费模式。Wercker – 一个基于Docker的平台,用于构建和部署应用程序和微服务,代码质量Codacy – 自动代码审查,以更快的速度发送更好的代码,Codecov – 代码覆盖率仪表板,CodeFactor – Git的自动代码审查,Landscape – 托管连续的Python代码指标“cocos热更新读不到”,谢邀!个人见解,希望对你有帮助~matplotlibmatplotlib 是python的画图模块,可以绘制各种图,包括折线图、散点图、饼状图等,并且可以绘制多个子图,标注图中特殊点等,绘制出的图片十分优美。

调用接口十分友好,非常适合快速上手画图的需求,留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”能够给变成这带来成就感的库应该算一个好库或模块比如您做web 开发,cocos热更新读不到用django ,能帮您快速实现web 基础框架,让你专注于实现业务,应该是一个有意思的事情。当然娱乐性的,其他答主已经回答了,我日常用的第三方库numpy, scipy, matplotlib, pandas, requests, beautifulsoup, sklearn测试行业常用的Python第三方库:接口测试:requestswebui自动化:selenium,robotframeworkAPP自动化:appium,pyadb,monkeyrunnerPC端自动化:pyautoui,win32com在github 里面找到的python框架,库,软件和资源的精选列表管理面板管理界面的库。ajenti – 您的服务器应得的管理面板,django-grappelli – Django Admin-Interface的皮肤,django-suit – 替代Django管理界面(仅限非商业用途),django-xadmin – 直接替换Django管理员有很多好东西,flask-admin – Flask的简单且可扩展的管理界面框架,flower – Celery的实时监控和Web管理员“cocos热更新读不到”,wooey – 一个为Python脚本创建自动Web UI的Django应用程序。

四、你觉得房价现在高吗?

作为一个财经工作者,我觉得现在房价确实虚高,且高得让很多人到了难以承受之重, 尤其是一二线大城市更是如此。衡量中国各城市的房价是否过高,cocos热更新读不到不仅要纵向比,也要横向比,纵向比就是要看我们国家各城市不同城市的房价及其变化或涨幅程度,这个比较好比较。现在中国无论哪一座城市,不要说一二线大城市,即便是

三、

四、

五、六城市,房价都涨了几倍或几十倍,与民众收入增长、物价上涨幅度相比“cocos热更新读不到”,房价确实涨得太快、太高。

以北京为例,2000年二环以内的房价不过每平米6000元至7000元,现在大都每平米10万元以上,涨了10多倍。同时,衡量一个国家城市的房价是否高,还与应其他经济同等国家或经济发达国家的房价相比,一般西方经济发达国家房价收入比为4左右;而目前中国各城市房价能够达到这种房价收入比的恐怕是凤毛麟角了。很多居民买一套没有

一、二十年甚至

二、三十年,是没有办法偿还房贷的。

此外,cocos热更新读不到还要看居民对房价的主观感受,现在很多城市购房刚需族为了买一套房子,cocos热更新读不到掏光了长辈“六个钱袋”,cocos热更新读不到不要背负巨额贷款,成了房奴,经济压力山大,生活幸福指数大幅降低,不得不节衣缩食,这些都是高房价惹的祸。房子有居住属性,也有财产属性,判断房价高不高,也有这样两个尺度,从居住属性看,可以和当地居民的平均收入来比较,因为居住是人的基本需求,人人都希望有得住,国际上有一个标准,一个月的平均收入能买1平方,房价才是合适的,如果按照这个标准,中国几乎所有的城市房价都太高,因为大部分都是两三个月以上工资才能买一平方。如此高的房价,说它高可以,如果说高得离谱那就不大合适了,毕竟房子还是销售出去了。

在中国,cocos热更新读不到买房其实一个家庭行为而不是个人行为,经常是集合三四个人的力量买房。所以,这“一个月1平方”国际的标准跟中国国情似乎不大相吻合,从财产属性看,只要房子还可以上涨,还能变现,你就很难说价格高,对于投资客来说,在过去几十年内,房价基本上都不算太高,因为一直在上涨。不过“cocos热更新读不到”,对未来而言,房价算不算高呢?这就要看接盘侠的能力了,如果经济持续高速增长,人均收入在增长,人口持续增加“cocos热更新读不到”,自然有大量的接盘侠,那房价也不太高。

如果经济或人口流入停滞增长,那房价必定太高,————如果您认同我的观点,请加我的关注并点赞,如果您日常生活中有什么法律问题或者法律学习的难题也欢迎私信提出,谢谢您们的支持。我的著作《一句话理解法律:学法律就这么简单》已在京东、当当、淘宝、亚马逊上市。比答题更精彩的出人意料的观点在那里,欢迎选购,房地产作为金融工具的时代即将结束,取而代之的是金融工具向民生工具转变,房地产市场必须朝着健康稳定的轨道发展,终极目标就是房子是用来住的,不能作为炒作的商品标的,今后有钱人就住高档豪华房或者改善房,没钱人住普通廉价房,穷人就住公租房◆◆我觉得房价不高,尤其是一线城市和一些省会城市、强二线城市,因为这些城市基本面都是向好的方向发展,有人口流入支撑。

一线城市还有像广州均价30000的,北上深近几年一直被打压,房价一直处于停滞状态。有人说深圳放在20多年前就是个小渔村,现在均价五六万,是不是太高了,但是毫不客气的说,深圳未来是比肩香港的,均价过20w一平方不是梦!!而像几个国家中心城市,武汉、先、郑州等均价一两万,其实也算是正常的,虽然相对于两三年前涨了不少,但是这也是市场决定的,cocos热更新读不到虽然现在国家一直在调控,但是市场规律就是市场规律,未来仍然是长期看涨!!◆◆ 反而是那些没有什么工业基础和经济支撑的三四五六线城市,除了个别的城市,房价相对稍微便宜点。个人反而认为这些城市房价过高,因为未来不确定性太多“cocos热更新读不到”,尤其是那些过去依赖资源型的城市,未来城市经济越来越难以支撑高房价,随着当地年轻人的逐渐流失,流入的人才越来越少,像黑龙江鹤岗这样的白菜房价城市会越来越多。

◆◆总之,衡量房价高低,与城市和区域密不可分,长远来看,买房居住和投资还是可行的,但是只能选择一线城市、省会城市和一些强二线城市!房屋价格~当下上海市中心房屋起步价,大约为每平方12万至20万人民币为上,中环内房价每平方为8万至10万元人民币为上,中环外房价为每平方5万至8万人民币,外环普遍5万元人民币以下~我说的是普通新房源商品房~百姓住房,如果三口之家想要在上海买房,全靠夫妻两人上班努力赚钱,是不可能买的起房子,我说的是大学生就业者。如果家庭年收入30万元人民币~30年不吃不用也不够,能有家庭年收入30万元年龄应该为35岁以上,加减法大家都会算。是谁在上海~有能力,有条件,有资格,有本事购买房子,大家都看得懂,大家都懂得。

我觉得房价一直在涨,我儿子都快三十岁了,可房价大贵了,没办法买呀。我们夫妇:是农民,现在都六十多岁,真的买不起,cocos热更新读不到我感觉房价不高,如果住房是每个人都能轻易得到了商品那么会缺少奋斗的意义了!以前家住农村盖房子就地取材,买点水泥,木材,可是连这份钱都需要攒上十几年,好多家房子都看着快要塌了,cocos热更新读不到都舍不得钱收拾一下,盖个新房就是一辈子的大事!那房子便宜吗?现在好多人天天吵吵房子贵,恨不得开发商都赔死,政府送你房子,那时我们还有必要说房价的事情,那时房子就成了一件像人人能穿的起衣服,还有必要在炫耀吗?房子有了你没钱能装修的好吗,那时又该谈装修材料贵了,一天总想天上掉馅饼,不去努力赚钱。其实房子就是一种身份的象征,因为你优秀你住的邻居也优秀,你处的朋友也优秀,一套房子何必天天挂在身上!我和老婆总收入7000吧,俩男孩,18年按揭一套133平米的房子,现在月供360

0,按揭十三年,坦白讲,我现在就是名副其实的房奴,都是二胎闹的,不过,人总得给自己点压力,艰难的抉择最后会有一条身不由己的路,这就是人往高处走,这条路说白了,cocos热更新读不到就是追求,别管压力,只管前行,用不了多久,你会发现生活会为你华丽转身“cocos热更新读不到”,至于结果你会由衷感谢今天的自己是多么排除万难而义无反顾的赌注,我之所以买,主要是看中了房子的位置,在公园里,而且是个新体育馆,属于新区,六楼,一平米6900了吧,而且是首付百分之五十的优惠价,我自己都不知道我居然凑够了首付,总价下来将近100万,100万呀,什么概念,生活基本还是老样子很充实因为小儿子刚好接上班,大的上高中了,相对于以前的大手大脚消费,现在基本能省就省了,要说房价是真不便宜,之所以出手还有一个原因就是以前错过几次机会,都是自己勇气不够,当然是没钱,问题的关键还是消费心里没达到,要不也不会成房奴,这次胆大了,天知道房子被围追堵截的貌似要失宠了……唉不说了,下雨了,我得去用雨水洗头了……你觉得房价现在高吗?这个问题太简单,简单得就像1+1=2吗?那么简单,幼儿园的孩子也知道答案。

因为,房价已经高得让8成以上的居民承受不了了,cocos热更新读不到还有其他的答案吗?要知道,衡量一个地区房价的高低,最核心的问题就是购买力。购买力匹配,就不高,购买力不匹配,就是高,而且,这里所说的购买力,就是不是有钱人的购买力,而是普通居民的购买力。如此一来,在房价问题上,cocos热更新读不到就没有什么可比较的了,那就是房价已经与居民的购买力完全不匹配,居民在房价问题只能两种选择。

一是买不起房,只能租房住;一是买了房,当几十年房奴,前者不太符合中国人的心理,那就是多数居民都希望有自己的房子,能够给子女留下点什么。后者也不符合多数居民心理,中国人有一个习惯,不喜欢负债,也就是说,目前的房价,既与居民购买力不匹配,也与居民心理不适应。所以,是绝对的高“cocos热更新读不到”,且高出的数量太多,房价高不高?这个问题很好回答,假若说房子成为社会福利,cocos热更新读不到每人一间房10万元,难道有人嫌房价高的吗?答案肯定是可以承受的居多。

而现在房屋按实用面积计价,均价在一1~4万元/平米不等,若每人拥有20平方一间房,房价就在20万~80万/平米,这对于一个正常收入的大众来说,cocos热更新读不到当然是高得出奇。正是占中国人口总数的60%的这些人,知道房子是用来住的,房子价格是过头的。但对于月收入万元以上的特殊人群来说是在易于接受的范围,也正是这些占中国人口总数约40%的人群,都知道房子是可用来投资增值的,“房子是用来炒的“,房子的价格距离自己获利的欲望,实在是太低,不能大低了。

五、前端好学吗?零基础怎么入门?

近几年来,有越来越多的小伙伴选择学习前端开发技术知识,而且在学习开发技术的人群当中,有很大一部分小伙伴是非计算机专业的,这就面对了一个问题,自己到底适不适合学习,该怎么学习的问题。前端开发技术的学习方式有两种:自学和前端培训,这两种学习方式的选择都是基于小伙伴自身基础来选择的,起初,小伙伴在选择学习方式的过程中,会有些盲目,你不妨可以试一下先自学一段时间,了解一下自己到底适不适合自学,如果听不懂,可以着手选择前端培训来学习相关技术知识。1.入门基础知识的学习小伙伴在前端培训班进行学习的过程中,要以培训课程内容为主线去学习相关的前端开发基础知识,通过不断的学习,积累丰富自己的知识结构,养成良好的学习习惯,学会反思与总结。

2.注重项目实战案例的练习前端开发学习看似简单,深入学习之后,会发现越学越难,甚至有些理论知识无法理解,这时需要小伙伴结合真实项目案例练习来学习相关前端开发技术知识,才能真正的理解相关开发技术知识,在练习项目案例过程中,能够让小伙伴不断积累项目实战经验,还可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力。3.多交流学习过程中是避免不了会遇到一系列问题的,这时需要小伙伴通过和培训班老师进行多交流“cocos热更新读不到”,通过老师的指导,自己去总结相关的解决问题的方法,勤加练习,将这些好的思路融合到自己的编程思维当中。最后,小伙伴想要学好前端开发技术知识,不断提升开发技术,在学习过程中需要小伙伴多交流,多练习相关项目实战案例。

尚硅谷前端培训班是一家全程面授教学的线下职业教育培训机构,以理论实践相结合的教学方式,传授相关的前端开发技术知识,同时,培训班还有前端视频供小伙伴下载学习!atguiguhtml5_video.shtml我感觉相对其他语言来说,前段可以说已经很简单了。目前来说前端岗位也有几个优势

1、需求大由于互联网的不断发展,企业都在向互联网行业转型,各种类型的互联网企业的网页制作人员都往Web前端方向发展,人才需求大,所以企业所需的Web前端开发人员在市场上处于供不应求的状态。

2、简单易学上手快Web前端开发可以说是所有编程语言中最简单的语言,Web前端对于逻辑思维能力需求比Java低,对计算机和物联网方面的知识比嵌入式低。

所以相比较其他编程语言来说,前端对于转行者和0基础学员学习要求相对是比较低的。所以,只要你想进入Web前端行业,端正好学习态度,有耐性,即使0基础,你也可以轻松学会Web前端。当然“cocos热更新读不到”,对于前端开发而言,想要设计吸引眼球的页面,最好能够会点设计。

网上也可以搜到很多相关web前端开发培训课程,想要自学的也可以跟着网上的课程进行学习。

3、薪资高前景好Web前端开发工程师也算是高薪的代名词,根据职友集中的数据显示近一年,以二线城市苏州为例,平均薪资:968

0,随着工作年限的增加工资也是水涨船高。现在Web前端不止是做简单的网页,还有各种框架什么的,只有掌握的多薪资才能相应的高哦!未来web发展空间形式一片明朗。

零基础学习,cocos热更新读不到可以在网上找一套系统的入门的课程带你,当然有老师带着是最好的了。推荐你可以去看看北京尚学堂的前端免费资料,很适合小白,入门打基础妥妥的,我也在提升编程方面,我身边朋友也有学习前端的,都是看他家的资料,有免费的资料,cocos热更新读不到也有系统的就业课程,就看自己的目标在哪儿了。先入门,看看自己是不是真的感兴趣,有想法就赶紧行动吧,前端作为近几年的热门行业,可谓是备受关注,许多有着IT梦的年轻人纷纷观望,想要入行前端,但又怕前端的火热只是昙花一现。

那么前端究竟前景如何?学习前端之后又有哪些就业方向呢?今天就为大家一一解答。首先,前端的前景肯定是毋庸置疑的,一个行业不会没来由的衰落,更不会没来由的火热,前端行业的火热,是因为移动互联网时代的到来以及HTML5技术的出现。移动互联网时代,人们对用户体验的要求越来越高,加之互联网公司之间激烈争抢用户,让前端——这一直接触达用户的窗口职业变得越来越重要,也因此,HTML5等前端技术更新迭代的频率越来越高,前端进入了一个良性循环的生态圈。

未来,5G时代的到来,互联网公司竞争的日益激烈,以及前端技术与大数据、人工智能等领域的精细化结合,会让前端大有发展。而供需关系决定价值,被企业争抢的前端工程师们,自然拥有越来越高的待遇。那么,学习前端之后有哪些就业方向呢?据大数据调研和专家预测,未来几年前端较为热门的就业方向将包含小程序、人工智能、游戏、移动端开发等,因此作为IT培训行业的口碑品牌,传智播客运用市场调研+爬虫系统+大数据,大量分析一线企业人才需求,敏锐捕捉技术发展方向“cocos热更新读不到”,研发升级前沿的前端课程,在课程中新增了小程序+小游戏就业课,人脸识别、机器学习、大数据可视化等前沿技术,并分析海量就业大数据,研发了包含框架升入、移动开发、Node.js进阶、游戏开发、架构与运维5大细分领域的进阶课程,覆盖前端工程化工具(Webpack4/Rollup/Parcel/Gulp4)、Web 应用开发框架(Adonis.js / Egg.js)、网络爬虫开发(Cheerio / Nightware / Puppeteer)、前端性能优化(JSPerf / YSlow / PageSpeed)、React.js / Vue.js / Angular(MVVM框架进阶与实现)、游戏引擎(Cocos2d-x/Egret)、混合式 App 开发框架(Cordova / Phonegap / Ionic / WeX5)、小程序/快应用开发框架(MINA / wepy / mpvue / taro)等更多前沿技术,要做好一名合格的前端开发人员,必须不断学习,提升技能,但选择大于努力,选择前端,并不断学习,前端一定会给你一个可期的未来!首先你要知道什么是web前端,web前端是做什么的。

Web前端做的工作主要是制作网页,将网站的界面更好展现给用户,并在原有的静态页面上增加动态效果,那么web前端都包括什么呢?主要需要掌握的技术是:html、css、JavaScript,cocos热更新读不到也是你想成为前端工程师必须要掌握的三个方面。Html是在进行网站页面布局时进行使用,将所有需要的元素来进行定义,再通过css来对展示出来的元素进行定位,最后再通过JavaScript来诗选页面对应的交互效果,这个部分听着比较简单,但是要掌握的融会贯通也是需要时间的。其它方面例如node开发、前端框架、小程序+数据可视化也都是需要学习的。

由于大家是零基础的入门web前端,可以考虑尚学堂百战程序员前端课程,从零基础到高级技术全套包含,1109节课时,系统教学,项目实战化。有试听课和公开课也可以学习,可以让我们事半功倍的学习,比较建议大家的学习顺序如下:第一个阶段学习html+css,主要学习的内容是html5基础、css基础、html5进阶知识、css3进阶知识,具体的学习时间要根据自己的时间和学习能力来进行安排,第二阶段js交互设计,主要学习内容JavaScript核心语法、DOM和BOM、面向对象编程、jQuery、Zepto等,具体时间安排如上,第三个阶段就是node开发、前端框架的学习。

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