跳至主要內容

Python 笔记

Zailiang约 2041 字PythonPythonCondaDjango

pip 无法更新库到最新版本

因为 Python 版本的限制造成, 安装新版本的 Python, pip 指令也和 Python 版本号相同 例如 Python 3.8 使用指令也为pip3.8 install openai

运行特定版本的 Python 的命令

python3.8 your_python_script.py 在这个示例中，在命令前添加 python3.8，以运行 Python 3.8 版本并执行一个 Python 脚本文件 your_python_script.py。

确认 Python 3.8 的安装位置

which python3.8

将flask项目部署到服务器

  1. 在服务器上安装Python和pip工具。可以使用以下命令安装： sudo yum install python3sudo yum install python3-pip
  2. 安装虚拟环境（virtualenv）来隔离不同应用程序之间的依赖关系。 sudo pip3 install virtualenv
  3. 创建并激活虚拟环境。 virtualenv venvsource venv/bin/activate
  4. 安装Flask框架及其所需的依赖项。 pip3 install Flaskpip3 install gunicorn
  5. 编写应用程序代码，并使用 Gunicorn 启动 Flask 应用程序： gunicorn app:app --bind 0.0.0.0:8000
  6. 设置防火墙以允许流量通过选择的端口。 sudo firewall-cmd --zone=public --permanent --add-port=5000/tcpsudo firewall-cmd --reload

Python 对象序列化为 JSON 格式字符串乱码

import json
info = {"content": "错误"}
dumps = json.dumps(info, ensure_ascii=False) 
print(dumps) # 输出 {"content": "错误"}

其中ensure_ascii=False参数告诉json.dumps()方法使用原生 Unicode 字符，而不是通过 ASCII 转义字符来表示非英文字符。因此，在上述示例代码中输出时就会直接显示中文字符，而不是出现类似于 \u9519\u8bef 的转义字符了。

永久配置阿里云镜像加速库

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

取消

pip config unset global.index-url

PIP 使用阿里源

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pycurl

官方源: https://pypi.org/simple 阿里云源: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

输入控制台字体颜色

  • 设置文本颜色为红色 print("\033[91mHello, World!\033[0m")
  • 设置文本颜色为绿色 print("\033[92mHello, World!\033[0m")
  • 依此类推 93黄 94蓝 95洋红 96青 97白 print("\033[91mHello, World!\033[0m")

默认 Python3.9 为python命令运行

如果设置后 python -V 仍然没有生效，这可能是因为系统中已经有一个默认的 python 指向另一个版本。 在 macOS 中，默认的 python 可能是指向系统自带的 Python 2.x。 可以尝试创建一个别名（alias）将 python 显式指向 Python 3.9。打开你的 shell 配置文件（例如 .zshrc 或 .bashrc），添加以下行： alias python='python3.9' 保存文件后，执行以下命令来使配置生效： source ~/.zshrc # 或者使用 .bashrc 现在，再次运行python -V应该显示 Python 3.9 的版本信息。 请注意，为了避免混淆，更好的做法是在脚本中直接使用 python3.9来调用 Python 3.9，以确保明确使用的是特定版本。

新建 conda 环境

  1. 创建一个新的虚拟环境 conda create --name myenv 同时指定 Python 版本 conda create --name myenv python=3.9
  2. 激活环境 conda activate myenv 在 Windows 运行 activate myenv
  3. 安装所需的 Python conda install package_name 或者使用 pip 安装包 pip install package_name

删除指定 conda 环境

  1. 激活删除的环境 conda activate your_environment_name 在 Windows 上运行 activate your_environment_name
  2. 确保已经退出要删除的环境 conda deactivate
  3. 删除环境 conda env remove --name your_environment_name
  4. 验证是否删除成功 conda info --envsconda env list

Django 框架 JsonResponse 中含有中文返回显示转译字符

return JsonResponse(result, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})

大模型下载

  1. 安装 huggingface_hub pip install -U huggingface_hub
  2. 下载模型： huggingface-cli download THUDM/chatglm-6b 下载模型放到指定目录下 huggingface-cli download THUDM/chatglm-6b --local-dir /Users/zailiang/models/chatglm

路径拼接两种方法

BASE_DIR通常是项目的根目录的路径，它是一个字符串。

  • LOG_PATH = BASE_DIR / "logs" 这行代码使用了 Python 3.4 及以后版本中引入的路径操作符 /。它用于连接两个路径组件，创建一个新的路径对象。在这种情况下，BASE_DIR应该是一个pathlib.Path 对象，而不是一个简单的字符串。使用这种方法，Python 会自动处理路径分隔符，无论是Windows上的\ 还是Unix/Linux上的/。

  • LOG_PATH = BASE_DIR + "logs" 这一行代码使用了字符串的+操作符来连接BASE_DIR 和字符串"logs"。这里BASE_DIR 必须是一个字符串。然而，这种方法不会自动处理路径分隔符，因此可能会在不同的操作系统上产生不同的结果。例如，在 Windows 上，可能需要使用os.path.join(BASE_DIR, "logs")来确保路径分隔符是正确的。

总结：

  • 第一种方法（使用/操作符）更加现代，且能自动处理路径分隔符。它要求 BASE_DIR 是一个 pathlib.Path 对象。
  • 第二种方法（使用+操作符）更简单，但可能不会正确处理路径分隔符，尤其是在不同的操作系统上。它要求 BASE_DIR 是一个字符串。

查询数据库数据呈现 ('xxxxx')

cursor = connection.cursor()  
cursor.execute("SELECT paragraph FROM paragraph")  
data_all = cursor.fetchall()  
for i in data_all:      
    print(i[0])  # 只打印元组中的第一个元素

pyenv 管理多个 Python 版本

  1. 安装 pyenv：
    curl https://pyenv.run | bash
  2. 添加 pyenv 到你的 shell 配置文件中
echo 'export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
  1. 安装依赖：
    sudo yum install -y zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline-devel sqlite sqlite-devel openssl-devel xz xz-devel libffi-devel findutils
  2. 使用 pyenv 安装 Python 3.9：
    pyenv install 3.9.10
  3. 设置全局 Python 版本（可选）：
    pyenv global 3.9.10
  4. 验证 Python 版本：
    python --version

Django 后台管理页面无样式

在生产环境下DEBUG=False，django.contrib.staticfiles是不起任何作用的，也就说django.contrib.staticfiles只对开发环境DEBUG=True开启。所以会导致 xadmin 样式丢失现象。

Django 生成静态文件命令错误

python manage.py collectstatic 失效
settings.py中增加下面配置： STATIC_ROOT = 'static'

Django ORM 关系迁移使用本地 SQLite

settings.py 中DATABASES需增加

'sqlite': {
    'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
    'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
}

PyMySQL 连接多数据源

from django.db import connection, connections
sqlite_cursor = connections['default'].cursor()
mysql_cursor = connections['mysql'].cursor()

Django ORM 查询无数据

objects_all = Test.objects.all()
print(objects_all)

在 Django 中，默认情况下，模型类的名称将会被转换为小写，并用下划线连接成为数据库表名。如果你希望指定表名，可以在模型类中使用 Meta 类来指定。

from django.db import models

class Test(models.Model):
    id = models.IntegerField(primary_key=True, unique=True)
    name = models.CharField(max_length=100)

    class Meta:
        db_table = 'test'

Django 数据库表被命名为<app>_<model>。 您的应用程序名为 user，您的模型名为 Test，因此自动生成的名称是 user_test。 如果需要，可以在Meta类中重写模型。

class Meta:
    app_label = 'my'

Django ORM 查询多数据源

mysql__all = Paragraph.objects.using('mysql').count()

Django ORM 更新失败返回值

update = Test.objects.filter(name='test').update(name='t1') 如果更新成功，则返回受影响的行数（即更新了多少行数据），如果没有数据被更新，则返回 0。因此，如果 update 的值为 5，表示成功更新了 5 行数据，如果为 0，则表示没有符合条件的数据需要更新。

Django ORM 删除返回值

delete = Test.objects.filter(id=1).delete() 输出(1, {'api.Test': 1}) 如果成功删除了 5 行数据，则 res 的值将类似于(5, {'api.Test': 5})，其中'api.Test'是你的模型的名称，5 是被删除的对象数量。如果没有符合条件的数据需要删除，则返回(0, {})

Django admin 使用多个数据库

为了让 admin 管理页面支持多数据源，需要重写admin.ModelAdmin类

class MultiDBModelAdmin(admin.ModelAdmin):
    using = 'mysql'
    def save_model(self, request, obj, form, change):
        obj.save(using=self.using)
    def delete_model(self, request, obj):
        obj.delete(using=self.using)
    def get_queryset(self, request):
        return super().get_queryset(request).using(self.using)
    def formfield_for_foreignkey(self, db_field, request, **kwargs):
        return super().formfield_for_foreignkey(db_field, request, using=self.using, **kwargs)
    def formfield_for_manytomany(self, db_field, request, **kwargs):
        return super().formfield_for_manytomany(db_field, request, using=self.using, **kwargs)

admin.site.register(models.Paragraph, MultiDBModelAdmin)

Python 依赖库一键进行导出

  1. 使用 pip freeze 命令（导出环境下载的全部的依赖包） pip freeze > requirements.txt
  2. 手动创建 requirements.txt 文件 列出项目所需的所有依赖及其版本。例如： numpy==1.21.0 pandas>=1.3.0
  3. 使用 pipreqs 工具 pip install pipreqs 在项目根目录下运行： pipreqs ./ --encoding=utf-8 --force

检测项目是否是自己指定的虚拟环境

which pip
which python

正确路径是path/.venv/bin/pip与 path/.venv/bin/python

Nothing is impossible for a willing heart.
Copyright © 2024 Zailiang