Python的依赖管理及Pipenv @frostming 我是谁？ • 研发效能·持续集成@Tencent • 从 2014 年开始用 Python，前测试，现开发 • 开源爱好者 • Pipenv 维护者之一 队长别开枪，是我！ 目录 CONTENTS 为什么需要虚拟环境 为什么需要依赖管理 Pipenv 的简单使用 Python 包管理的未来 为什么需要虚拟环境 你是否遇到过这些问题： • virtualenvwrapper • pew • pyenv-venv • conda • direnv • ... pip ? + 我们为什么需要依赖管理 pip 是否已经足够使用？ 它的依赖管理有什么问题？ 碰到这些问题，该怎么办？ 依赖冲突 $ pip install celery django-celery $ pip install celery $ pip Poetry • 没了 可用工具 Pipenv 的简单使用 • 自动创建、管理虚拟环境，与项目绑定 • 依赖解析、锁定 • 新的requirements.txt规范，基于TOML格式 • 优美的命令行界面 Pipenv Demo Python 包管理的未来 Python 包管理的未来 PEP 517 – 与构建系统无关的配置文件格式 PEP 518 – 在指定Python构建依赖

Framework 是 Django 的扩展，用于快速构建 RESTful API 接口。通过 Rest Framework，可以定义 API 视图和序列化器，实现数据的序列化和反序列化，从而方便地 与前端进行数据交互。 MySQL 是一个关系型数据库，用于存储后端的数据。 前端开发（Vue+Element UI）： Vue 是一种现代的 JavaScript 框架，用于构建用户界面。Vue 提供了丰富的组件和模 HTTP 请求调用 这些 API 接口。 前端通过 HTTP 请求向后端发送数据请求，后端根据请求进行相应的数据处理，并 返回响应数据给前端。 前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的 开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务 逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的 后端依赖（pipenv）创建虚拟环境：建议使用 pipenv 来创建和管理虚拟环境，以便 隔离项目的依赖和环境。 后端服务配置启动：在虚拟环境下，通过 Django 的 manage.py 启动服务，例如：python manage.py runserver。 后端创建子应用：根据项目的需要，可以创建多个子应用（app）来管理不同的功能 模块。 后端 Rest Framework：使用 Django

Python与Devops Law 目录 CONTENTS Devops技术栈 Devops构建示例 Python工具二次开发 Devops DevOps 是一个完整的面向IT运维的工作流，以 IT 自动化以及持续集成（CI）、持续部署（CD）为 基础，来优化程式开发、测试、系统运维等所有 环节 构建Devops之前面临的问题 Devops 过程包含，代码构建打包、测试、部署、发布、监控、回滚等等一个 控、回滚等等一个 项目的闭环、快速构建以上过程。 构建Devops常用软件技术栈 •代码管理（SCM）：GitHub、GitLab、SubVersion •构建工具：Ant、maven •自动部署：ansible、saltstack、puppet •持续集成（CI）：Jenkins •配置管理：Ansible、Chef、Puppet、SaltStack •容器：Docker、kvm •编排：Kubernetes、openstack、Apache Mesos、swarm •服务注册与发现：Zookeeper、etcd、Consul •脚本语言：python、ruby、shell •日志管理：ELK、Logentries •系统监控：zabbix、prometheus 前东家关于Devops的一些实践 Devops传统方式下构建示例 Devops发布流程需要考虑几个问题

Python与影视特效 郭李灼 目录 CONTENTS Python与视效行业 展望 一起来玩耍 1Python与视效行业 1.1 视效怎么做 1.2 Python在视效行业的应用 视效怎么做？ Python在视效行业的应用 2 展望 从技术角度看“5毛”特效 新技术对视效的影响 3 一起来玩耍 图形图像研发 PM Pipeline TD Pythonista in

MicroPython与硬件开发 黄盈樟 个人简介 2019年11月10日8时10分 资深嵌入式开发工程师，近几年的工作领域为开源无人机系统应用、物联网全系统 应用，擅长语言是C/C++/Python, 曾于国内多个重点大学开展无人机应用项目， 在国内多所二本院校担任物联网专业的课程讲师。 目录 CONTENTS 硬件发展史与开发语言 MicroPython发展史 MicroPython实例 MicroPython实例 物联网全栈开发 1 硬件发展史与开发语言 根据摩尔定律的发展，硬件的性能越来越好，随之对开发语言的 要求也越高。 电子管时代 中小型机时代 嵌入式系统时代 物联网时代 2 MicroPython发展史 MicroPython的缘起，在教育领域中的应用。 MicroPython发明者 • Damien George Mu编辑器及MicroPython贡献者 • • Nick Tollervey MicroPython与Python的异同 • 完整支持 Python 3.4 语法, 包括 • Exceptions • with , yield from, etc. • 增加 3.5’s async and await。 • 根据嵌入式运行环境，增加了硬件专用库和删减了部分库。 MicroPython支持的硬件开发板 • PyBoard • WiPy

platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.6 pywebio.pin —持续性输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.7 高级特性 . . . . 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.6.0 4 Chapter 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.6.0 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80) 便可以 在 80 端口提供 bmi() 服务 ( 在线 Demo )。 将 bmi() 服务整合到现有的 Web 框架请参考与 Web 框架集成 。 8 Chapter 3. Hello

platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.6 pywebio.pin —持续性输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.7 高级特性 . . . . 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.6.3 4 Chapter 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.6.3 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80) 便可以 在 80 端口提供 bmi() 服务 ( 在线 Demo )。 将 bmi() 服务整合到现有的 Web 框架请参考与 Web 框架集成 。 8 Chapter 3. Hello

platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.6 pywebio.pin —持续性输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.7 高级特性 . . . . 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.7.1 4 Chapter 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.7.1 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80) 便可以 在 80 端口提供 bmi() 服务 ( 在线 Demo )。 将 bmi() 服务整合到现有的 Web 框架请参考与 Web 框架集成 。 8 Chapter 3. Hello

platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.6 pywebio.pin —持续性输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.7 高级特性 . . . . 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.7.0 4 Chapter 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.7.0 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80) 便可以 在 80 端口提供 bmi() 服务 ( 在线 Demo )。 将 bmi() 服务整合到现有的 Web 框架请参考与 Web 框架集成 。 8 Chapter 3. Hello

platform —应用部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.6 pywebio.pin —持续性输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.7 高级特性 . . . . 非声明式布局，布局方式简单高效 • 代码侵入性小，旧脚本代码仅需修改输入输出逻辑便可改造为 Web 服务 • 支持整合到现有的 Web 服务，目前支持与 Flask、Django、Tornado、aiohttp、FastAPI(Starlette) 框架集成 • 同时支持基于线程的执行模型和基于协程的执行模型 • 支持结合第三方库实现数据可视化 3 PyWebIO, 发布 1.6.1 4 Chapter 提供的输入输出函数，你可以 在浏览器中与代码进行交互： 7 PyWebIO, 发布 1.6.1 将上面代码最后一行对 bmi() 的直接调用改为使用pywebio.start_server(bmi, port=80) 便可以 在 80 端口提供 bmi() 服务 ( 在线 Demo )。 将 bmi() 服务整合到现有的 Web 框架请参考与 Web 框架集成 。 8 Chapter 3. Hello