Python-Odoo 信息化平台框架 KC (YIUKEI CHOI) 目录 CONTENTS Odoo的发展及应用 基于Python-Odoo技术优势 基于Python-Odoo应用优势 Odoo平台信息化建设案例 Odoo的发展及应用 Odoo的发展 “Our mission is to help companies grow. We want to unleash companies’ 共享互通-多币种 多币种，同步最新汇率 个性化开发平台-Odoo Studio  图形化可视操作  简单的鼠标拖拽即可实现 功能的开发和定义  不受产品升级的影响，自 动 升级到新版本 物联网接入 智能机床 智能仪表 视频监控 蓝牙设备 POS 机器人 Odoo 国内外平台接口-第三方应用 Odoo全球应用 Odoo平台信息化建设案例 Odoo官方-法国Toyota案例 Odoo官方-法国Toyota案例 欧度科技-消防总队管理数字化平台 THANK YOU kc@wisdoo.com.cn 13128810412

将请求分发给相应的视图函数进行处理。 Rest 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 Web 应用。 3 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 二、搭建流程 2.1 后端搭建流程 安装相关包->创建工程->后端依赖（pipenv）创建虚拟环境->后端服务配置启动->后 端创建子应用->后端 Rest Framework->数据库配置 简要说明： 安装相关包：在开始之前，首先需要安装 Python 和 pip，然后安装 Django 等相关包， startproject projectname。 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

Python C拓展在各平台的打包 与发布 赵丰 GitHub ID: zhaofeng-shu33 在 Windows 平台上：没有找到编译器； 在 Unix 平台上： 无法解决软件依赖。 假如 numpy 官方的源只包含一堆 .c 文件 现在你要 pip install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py 处理不同平台的差异 3 C拓展打包的注意事项 • 在 Linux 系统上打包无法上传到 pypi.org，只能用官方提供的 CentOS 6.10 Docker 打包 • C拓展包如果依赖额外的动态库需要一起打包进去并且在包导入的时候动 态添加PATH • 每一个Python版本打包的C拓展包相互独立，py37不能安装py36打包的 二进制包 • 在Windows平台上需要预装

Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人： 沈达 – 比图科技数据工程师 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短，我用Python 用户 JupyterLab com/da-tubi/pants-pyspark-subprojects • 可扩展 • 可复现 • 快 • 智能依赖 • 新建子项目简单 • 开发环境和生产环境一致 • 本地缓存（SaaS支持：远程缓存） • 只要没有import，就会智能排除 业余项目：如何分发用Python实现的插件 示例工程 https://github.com/texmacs/plugins-in-python

.......................................................................................... 253 序列化 ................................................................................................... 就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。 那 Python 适合开发哪些类型的应用呢？ Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 10/531 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等； 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。 最后说说 Python 的缺点。 任何编程语言都有缺点，Python 言，都没有这个问题，而解释型的语言，则必须把源码发布出去。 这个缺点仅限于你要编写的软件需要卖给别人挣钱的时候。好消息是目 前的互联网时代，靠卖软件授权的商业模式越来越少了，靠网站和移动 应用卖服务的模式越来越多了，后一种模式不需要把源码给别人。 再说了，现在如火如荼的开源运动和互联网自由开放的精神是一致的， 互联网上有无数非常优秀的像 Linux 一样的开源代码，我们千万不要高 估自

⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 ⽬目录 CONTENTS 关于AIOps ⼯工程难点 开源⽅方案与Python作⽤用 开源⽅方案与Python作⽤用 1 关于AIOps 根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年年落地开花，并集中统⼀一 各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 • 到2022年年，40%企业会使⽤用AIOps 机器器学习促进ITOps的主要⽅方式 降噪、去重 可视化与统计分析 增强描述性

自上而下：严重依赖专家和用户的干预（规模有限、质量存疑） Conventional KE – Features and Challenges 1、知识获取困难 e.g., 领域知识难以表达（形式化），因为它往往是一种隐性知识、过程知识。 2、知识应用困难 （1）开放性应用易于超出预先设定的知识边界；（2）有的应用需要尝试知 识的支撑，而常识知识往往难以定义、表达、表征。 3、很难处理异常情况 e  Big Data + Machine Learning[R1] + Powerful Computation[R2] • 完全意义上的自下而上的方式 • 从海量的数据中去挖掘异构、动态、碎片化的知识 e.g., 从Web corpora、搜索日志等都可挖掘出有价值的知识 R1, http://www.erogol.com/brief-history-machine- learning/ Preliminaries Knowledge Graph – 智慧搜索 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》  精准搜索意图理解 • 精准分类 • 语义理解 • 个性化  Why knowledge graphs? • 表格、文本、图片、视频 • 文案、素材、代码、专家  多粒度搜索 • 篇章级、段落级、语句级  跨媒体搜索 • 不同媒体数据联合完成搜索任务

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 6 文本处理服务 91 6.1 string --- 常见的字符串操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . rlcompleter --- GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 7 二进制数据服务 141 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 7.2 路径操作函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388 12 数据持久化 389 12.1 pickle ——Python 对象序列化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389 12.2 copyreg

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6 文本处理服务 89 6.1 string —常见的字符串操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . rlcompleter —GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 i 7 二进制数据服务 139 7.1 struct —将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 7.2 codecs 路径操作函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381 12 数据持久化 383 12.1 pickle ——Python 对象序列化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383 12.2 copyreg