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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。

Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，特别是在数据科学、机器学习和Web开发领域。Python3.7.8是Python 3.x系列的一个稳定版本，提供了许多性能优化和新特性。在这个安装包中，您将找到安装Python 3.7.8所需的所有资源。以下是关于Python3.7.8安装的详细步骤以及相关的知识点。 **1. 下载Python安装包** 访问Python官方网站(https://www.python.org/downloads/)，选择适用于您操作系统的Python3.7.8版本。Windows用户通常会下载`.msi`文件，Mac用户则下载`.pkg`文件，而Linux用户可以通过包管理器进行安装。 **2. 安装过程** - **Windows**： - 双击下载的`.msi`文件，启动安装向导。 - 在安装选项中，确保勾选“Add Python to PATH”这一项，这将使Python命令在命令行中可直接使用。 - 按照向导的提示完成安装。 - **macOS**： - 双击下载的`.pkg`文件，按照安装引导进行操作。 - macOS可能需要输入管理员密码以完成安装。 - **Linux**（例如Ubuntu）： - 打开终端，使用以下命令安装Python3.7.8： ``` sudo apt update sudo apt install python3.7 ``` **3. 验证安装** 安装完成后，打开命令行（Windows上的CMD或PowerShell，macOS/Linux上的Terminal），输入`python3.7 --version`，如果返回Python3.7.8的版本号，说明安装成功。 **4. 设置环境变量** 对于某些没有自动添加到PATH的系统，你需要手动将Python安装路径添加到环境变量。在Windows上，可以通过编辑`system environment variables`的`Path`，而在Linux或macOS中，可以在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`中添加相应的路径。 **5. 安装pip** pip是Python的包管理器，用于安装和管理Python库。Python 3.7.8通常已经内置了pip，但如果没有，可以使用以下命令安装： - Windows/Linux/macOS: ``` python3.7 -m ensurepip --upgrade ``` **6. 使用pip** 现在，你可以通过pip安装所需的Python库。例如，安装requests库： ``` pip3 install requests ``` **7. 创建虚拟环境** 为了保持项目之间的依赖隔离，推荐使用虚拟环境。Python3.7.8包含`venv`模块，可以创建虚拟环境： - 创建虚拟环境： ``` python3.7 -m venv myenv ``` - 激活虚拟环境： - Windows: ``` myenv\Scripts\activate ``` - macOS/Linux: ``` source myenv/bin/activate ``` 通过以上步骤，您已经成功安装并配置了Python3.7.8。现在，您可以开始编写Python代码，使用pip安装各种库，并在虚拟环境中管理项目依赖。记住，持续更新Python和其库是保持安全性的重要措施。

DataSpell的jhm：深度探索数据科学工作流 在数据科学领域，高效的工作环境是提升生产力的关键。DataSpell是一款专为数据科学家设计的集成开发环境（IDE），它结合了强大的Jupyter Notebook和PyCharm的专业特性，旨在提供无缝的数据分析体验。"jhm"可能是"JetBrains Hub"或"Jupyter Hub"的缩写，这在DataSpell中与多用户协作和管理相关。 "DataSpell的jihuoma"可能指的是DataSpell与Jupyter Hub的整合，Jupyter Hub是一个开源服务，允许用户在一个共享的多用户环境中运行Jupyter Notebook。通过这种方式，团队成员可以协作编辑和运行代码，同时管理各自的计算资源。 【详细说明】 1. **DataSpell**：由JetBrains公司开发，DataSpell是PyCharm家族的一员，专为数据科学工作流定制。它提供了对Python、R以及其他数据科学库的强大支持，包括自动完成、代码调试、版本控制以及丰富的数据可视化功能。 2. **Jupyter Notebook**：Jupyter Notebook是一种交互式笔记本，支持多种编程语言，尤其是Python，是数据科学家常用的工具。它将代码、文档和可视化结果融合在一起，便于记录和分享分析过程。 3. **Jupyter Hub**：作为Jupyter Notebook的扩展，Jupyter Hub允许在一个中心服务器上创建多个独立的Jupyter Notebook实例，供多个用户同时使用。这对于教育、研究或企业环境中的团队协作非常有用。 4. **在DataSpell中整合Jupyter Hub**：DataSpell可以连接到Jupyter Hub，让用户能够直接在IDE内使用和管理Hub上的Notebook。这样，用户可以利用DataSpell的强大功能，如代码编辑器和调试器，同时享受Jupyter Hub的多用户协作优势。 5. **协作与资源管理**：通过DataSpell与Jupyter Hub的集成，团队成员可以共享项目、代码和资源，同时控制各自的计算资源分配，确保高效协作，避免资源冲突。 6. **版本控制**：DataSpell支持Git等版本控制系统，使团队成员可以跟踪和回滚代码更改，确保项目的版本历史清晰。 7. **数据科学库支持**：DataSpell内置对Pandas、NumPy、Matplotlib等常见数据科学库的支持，提供快捷的库导入和智能代码补全，加速数据分析流程。 8. **数据可视化**：DataSpell内置的数据可视化工具可以帮助用户直观地理解数据，无论是简单的图表还是复杂的交互式可视化，都能轻松实现。 9. **教育应用**：在教学场景下，教师可以创建和分发Notebooks，学生则可以在DataSpell中直接打开并运行，方便进行课堂练习和项目作业。 10. **企业级应用**：对于企业来说，DataSpell与Jupyter Hub的结合有助于建立统一的数据科学平台，便于项目管理和知识分享，提高团队效率。 DataSpell的jhm（可能是Jupyter Hub的简称）是数据科学家协同工作和高效分析的强大工具，它将PyCharm的专业编程环境与Jupyter Notebook的灵活性和协作性融为一体，为现代数据科学工作流带来了前所未有的便利。

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扎根科技 191文章 22万总阅读 查看TA的文章> 评论 分享 微信分享 新浪微博 QQ空间 复制链接 Scan me! 扫码打开 手机搜狐网 无需下载APP 精彩内容随时看 什么是移动安全 2023-10-31 09:57 发布于：北京市 移动安全是指保护移动设备和移动应用程序免受安全威胁和攻击的一系列措施和技术。随着移动设备的普及和移动应用的快速发展，移动安全变得越来越重要。 ### Ubuntu安装配置切换Python3版本的解决方法 在本文中，我们将详细介绍如何在Ubuntu系统上安装、配置并轻松切换不同的Python3版本。这对于那些需要在不同项目之间切换Python环境的开发者来说尤其有用。 #### 一、理解背景与需求 在进行开发工作时，不同的项目可能需要不同的Python版本来满足特定的需求或者兼容性要求。例如，一个项目可能需要Python 3.6版本，而另一个项目则可能需要更新的3.9版本。因此，在Ubuntu系统中能够方便地安装和切换多个Python版本就显得尤为重要。 #### 二、准备工作 在开始之前，请确保已经完成了以下步骤： 1. **系统更新**：首先运行`sudo apt update`以确保系统包列表是最新的。 2. **必备工具**：安装`software-properties-common`以支持PPA仓库的管理。这可以通过执行`sudo apt install software-properties-common`来完成。 #### 三、安装Python 3.9 接下来，我们将安装Python 3.9作为示例。为了获取最新的Python版本，我们需要添加一个第三方PPA（Personal Package Archive）仓库： ```bash sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt update sudo apt install python3.9 ``` 安装完成后，可以通过命令`python3.9 --version`来验证是否安装成功。 #### 四、配置版本切换 Ubuntu提供了一个强大的工具`update-alternatives`来帮助我们配置和切换Python的不同版本。下面是如何设置Python 3.9作为默认版本： ```bash sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.6 1 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.9 2 sudo update-alternatives --config python3 ``` 上述命令中，数字1和2代表优先级，数值越大表示优先级越高。通过执行`sudo update-alternatives --config python3`可以选择默认版本。 #### 五、解决模块导入错误 在切换Python版本后，可能会遇到一些模块无法导入的问题，如`ModuleNotFoundError: No module named 'apt_pkg'`。这通常是因为Python的库路径未正确配置导致的。解决方法如下： 1. **创建符号链接**：如果缺少`apt_pkg.so`文件，可以创建一个指向正确位置的符号链接： ```bash cd /usr/lib/python3/dist-packages/ sudo ln -s apt_pkg.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so apt_pkg.so ``` 如果提示`apt_pkg.so`已存在，则使用强制覆盖命令： ```bash sudo ln -fs apt_pkg.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so apt_pkg.so ``` 2. **解决`sysconfig`导入错误**：如果遇到`ImportError: cannot import name 'sysconfig'`错误，可以通过重新安装`python3-pip`和`python3-distutils`来解决： ```bash sudo apt-get remove python3-pip sudo vim /etc/apt/sources.list ``` 在`/etc/apt/sources.list`文件中添加如下源： ```bash deb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic main multiverse restricted universe deb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates main multiverse restricted universe deb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-security main multiverse restricted universe deb http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-proposed main multiverse restricted universe ``` 保存退出后，运行以下命令更新并安装所需的包： ```bash sudo apt-get update sudo apt upgrade sudo apt-get install python3-pip sudo apt-get install python3-distutils ``` 3. **确认版本**：通过命令`python3 --version`来确认当前使用的Python版本。 #### 六、总结 通过上述步骤，您可以在Ubuntu系统中轻松安装、配置和切换多个Python3版本，并解决了常见的模块导入错误。这将极大地提高开发效率，使您能够更专注于项目本身。对于希望默认Python版本为3.x而非2.x的情况，可以参考提供的教程链接来进行进一步的配置。 希望本文对您有所帮助！如果您有任何疑问或建议，请随时留言。

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