Python 3.9.0是Python编程语言的一个重要版本，发布于2020年11月24日。这个版本主要针对性能优化、新功能引入以及错误修复进行了升级。适用于Windows 64位操作系统，这使得它能够充分利用64位计算机的计算资源，为开发者提供更强大的执行能力。 Python 3.9.0在语法方面引入了一些新的特性，以增强代码的可读性和表达力。例如，字典合并操作符（`|`）允许你合并两个字典，这使得合并操作更加简洁。同时，可以使用空格分隔的元组赋值（`a, b = c, d`）使得代码更加紧凑。此外，字符串现在支持切片赋值，这为文本处理提供了更多的灵活性。 在类型注解方面，Python 3.9.0引入了类型提示（Type Hints）的改进。你可以使用`|`操作符定义一个变量可以是多个类型的，这在编写强类型代码时非常有用。同时，类型注解现在可以应用于函数的返回值，增强了代码的静态分析能力。 在性能优化方面，Python 3.9.0对解释器进行了多方面的改进。包括更快的字典查找速度，通过优化哈希算法来减少冲突，从而提升整体性能。此外，字符串连接操作也得到了加速，特别是对于大量字符串的连接。 在标准库中，Python 3.9.0添加了一些新的模块和功能。例如，`zoneinfo`模块提供了对时区信息的支持，无需额外安装第三方库如pytz。`statistics`模块增加了更多的统计函数，如中位数和众数的计算，方便进行数据分析。 对于开发者来说，Python 3.9.0还改进了调试工具。pdb，Python的内置调试器，现在更加友好，支持更多快捷键和改进的交互式界面。这使得开发者能更高效地定位和修复代码中的问题。 在错误处理和异常处理方面，Python 3.9.0提高了错误消息的清晰度，帮助开发者更快地理解错误的原因。此外，异常类现在可以被子类化，这有助于创建自定义异常类。 Python 3.9.0是一个重要的更新，不仅提供了许多新的特性和性能提升，还优化了开发体验。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，升级到这个版本都将使你的Python编程之旅更加愉快。为了在Windows 64位系统上安装这个版本，你可以下载"python-3.9.0-amd64"压缩包，解压后运行安装程序，按照提示完成安装，即可开始使用Python 3.9.0的全部功能。

Python3 菜鸟查询手册.pdf

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为开发者提供了一套高效、灵活的工具，用于爬取网站并提取结构化数据。在这个"点评.zip"压缩包中，包含的是一个使用Scrapy构建的简单爬虫示例，该爬虫设计用于抓取大众点评网站上的商家信息，特别是商家名字和星级。 让我们深入了解一下Scrapy的基础知识。Scrapy由多个组件组成，如Spiders（爬虫）、Items（数据模型）、Item Pipeline（数据处理管道）、Request/Response对象、Selectors（选择器）等。在Scrapy项目中，每个爬虫类定义了如何抓取网页和提取数据。它们通常会发送HTTP请求(Request)到目标网站，并接收响应(Response)，然后使用XPath或CSS选择器来解析HTML内容，提取所需的数据。 在这个案例中，描述提到的爬虫可能包括以下关键部分： 1. **Spider类**：至少有一个名为`DianpingSpider`的类，继承自Scrapy的`Spider`基类。它会定义起始URL，用于启动爬虫并定义如何解析响应。 2. **start_requests()**：这是Spider类中的一个方法，用于生成初始的请求(Requests)。在这里，它可能会指向大众点评的商家列表页面。 3. **parse()**：这是默认的回调函数，用于处理爬取到的每个响应(Response)。在这个函数中，开发者会使用XPath或CSS选择器来定位商家名称和星级的信息。 4. **Items**：定义了要爬取的数据结构，可能有一个名为`DianpingItem`的类，包含了`name`（商家名称）和`rating`（星级）字段。 5. **Item Pipeline**：可能包含一个或多个处理数据的阶段，比如清理和验证数据，存储到数据库或文件系统等。 6. **中间件(Middleware)**：Scrapy允许自定义请求和响应的处理逻辑，例如设置User-Agent、处理重定向、处理cookies等，可能在这个示例中也有相应的配置。 在`dianping`这个子目录下，可能会有以下文件结构： - `items.py`：定义了`DianpingItem`类。 - `spiders` 文件夹：包含`dianping_spider.py`，定义了`DianpingSpider`类。 - `settings.py`：Scrapy项目的配置文件，包括中间件、Pipeline和其他设置。 - `pipelines.py`：定义了Item Pipeline。 - `logs` 文件夹：存放日志文件。 - `middlewares.py`（可选）：如果自定义了中间件，可能会在这个文件中。 - `models.py`（可选）：如果数据存储到数据库，可能包含数据库模型定义。 学习这个Scrapy demo可以帮助你理解如何从网页中提取数据，同时熟悉Scrapy框架的使用。你可以通过阅读代码，了解如何构造请求、解析响应，以及如何处理和存储抓取到的数据。这对于进一步开发更复杂的爬虫项目是很有帮助的。此外，了解Python基础和网络请求原理也是必不可少的，因为Scrapy是基于Python编写的，而爬虫工作则涉及到HTTP协议。

Python 是一种面向对象的解释型语言，面向对象是其非常重要的特性。《Python 3面向对象编程》通过Python 的数据结构、语法、设计模式，从简单到复杂，从初级到高级，一步步通过例子来展示了Python 中面向对象的概念和原则。 《Python 3面向对象编程》不是Python 的入门书籍，适合具有Python 基础经验的开发人员阅读。如果你拥有其他面向对象语言的经验，你会更容易理解《Python 3面向对象编程》的内容。

dlib库是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源软件库，它由C++编写，并包含了各种机器学习算法，特别在面部识别、目标检测等领域有着广泛的应用。dlib库的Python接口非常友好，使得在Python环境下进行机器学习和计算机视觉开发变得简单易行。 本安装包是针对Python 3.12版本的dlib安装文件，适用于64位Windows操作系统。文件名为“dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl”，其中，“dlib-19.24.99”指的是dlib库的版本号，即本安装包包含了dlib版本为19.24.99的软件包。“cp312”表明这个安装包是为Python版本3.12准备的，而“win_amd64”则指明了这是为Windows系统的64位架构设计的wheel文件。wheel是Python的包格式，类似于Linux系统中的deb或rpm文件，它是一种预编译的分发格式，可以让用户无需编译就可以安装Python包，极大地简化了安装过程。 在使用该安装包之前，用户需要确保已经安装了Python 3.12的64位版本，并且安装了适当的编译环境，因为某些dlib模块可能需要在安装过程中编译。由于dlib使用了C++扩展，所以需要C++的编译器支持，例如Visual Studio的编译器。用户在安装之前可以访问dlib的官方网站或查看相关的安装文档，获取详细的安装指南和依赖信息。 如果用户在安装过程中遇到问题，可以参考dlib社区提供的常见问题解答，或者在相关技术论坛和问答平台上寻求帮助。安装成功后，用户可以通过Python的包管理工具pip来安装dlib库，命令通常是“pip install dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64.whl”，这个命令会将指定版本的dlib库安装到用户系统中，并且在安装过程中自动配置好所有依赖项。 这个安装包是为那些希望在Windows平台上利用Python 3.12版本进行机器学习和计算机视觉开发的用户提供便利的，它可以帮助用户快速搭建起dlib库的开发环境，进行高效的学习和研究工作。

python3.5自己用到的一些python工具类的集合，包括csv,excel导出，httpclient,mysql数据库连接，全局配置文件等，把这些工具类做了些简单的封装，方便在平时的开发中进行调用。

pocketsphinx-0.1.15-cp38-cp38-win_amd64.whl 以及pocketsphinx-0.1.15版本对应的zh-CN 中文语言包 语言包位置 \Python38\Lib\site-packages\speech_recognition\pocketsphinx-data\zh-CN"

无涯教程网-Python3教程离线版

树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

在Python的地理信息系统（GIS）领域，GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）和Fiona库是两个非常重要的工具。GDAL是一个开源的库，主要用于处理地理空间数据，如栅格和矢量数据，而Fiona则是一个基于GDAL的Python封装库，用于读写各种地理空间数据格式。在这个场景中，我们将探讨如何在Python 3.8环境下使用`pip`命令安装这两个库的`.whl`文件。 GDAL是Python GIS的核心组件，它提供了对多种地理空间数据格式的支持，包括GDAL/OGR（用于矢量数据）和GDAL（用于栅格数据）。GDAL不仅支持数据的读取，还允许进行数据转换、裁剪、重采样、投影变换等操作。在Python环境中，通常通过GDAL的Python绑定来使用其功能。 接下来，Fiona库作为GDAL的高级接口，为Python程序员提供了一种简洁、面向对象的方式来处理地理空间数据。Fiona能够读取和写入多种矢量数据格式，如ESRI Shapefile、GeoJSON、GPKG等。使用Fiona，你可以轻松地遍历数据集，访问特征和属性，并执行几何操作。Fiona的设计理念是与`shapely`库紧密结合，可以方便地进行几何对象的操作。 安装GDAL和Fiona库时，由于它们依赖于一些底层的C库，因此可能会遇到编译问题，特别是在Windows系统上。为了避免这些问题，可以使用预编译的`.whl`文件进行安装。以下是使用`pip`安装的步骤： 1. 确保已安装最新版本的`pip`：`pip install --upgrade pip` 2. 查找适用于Python 3.8且与操作系统匹配的GDAL和Fiona的`.whl`文件。通常可以从 Christoph Gohlke 的个人网站（http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）下载。 3. 下载后，使用`pip`安装`.whl`文件，例如： - 对于GDAL：`pip install path/to/gdal_x.x.x-cp38-cp38-win_amd64.whl` - 对于Fiona：`pip install path/to/fiona_x.x.x-cp38-cp38-win_amd64.whl` （这里的`x.x.x`应替换为实际版本号，`win_amd64`对应64位Windows系统，其他操作系统如Linux或macOS需要相应的文件） 安装完成后，你就可以在Python 3.8环境中使用GDAL和Fiona进行地理空间数据处理了。例如，以下是一个简单的Fiona用例，读取一个Shapefile文件： ```python import fiona with fiona.open("path/to/your/shapefile.shp", "r") as shp_file: for feature in shp_file: print(feature["properties"]) print(feature["geometry"]) ``` 这个代码会打印出Shapefile中的每个特征的属性和几何信息。 GDAL和Fiona库在Python 3.8中的使用，为地理空间数据处理提供了强大而便捷的工具。结合其他库如`geopandas`和`matplotlib`，可以构建出强大的GIS应用，进行数据可视化和分析。确保正确安装和配置这些库是成功进行GIS开发的关键步骤。