visualcforpython
『壹』 怎樣下載Visual C++ 9.0 也就是Microsoft Visual C++compiler for python
出現這種原因是，因為Python包郵C代碼或者其他編譯語言的代碼
需要在安裝時進行編譯，一種最簡單的解決方式是，下載預先編譯好的包
比如安裝numpy包，下載地址在，http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/#numpy
注意選擇合適的Python版本，以及系統類型
安裝時，只需輸入
pip install 下載安裝包的路徑
『貳』 如何用visual studio code寫python函數
看怎麼用Visual Studio Code搭建一個Python開發環境，Visual Studio Code原生是不支持Python的代碼補全的，所以我們需要裝插件，打開Visual Studio Code，按F1或者Ctrl+Shift+P打開命令行，然後輸入ext install，等待一會兒就會出現插件列表，輸入python：
安裝界面
點擊最右端那個小雲按鈕即可開始安裝，以後升級插件也是這個按鈕，但這里有個Bug，一旦點擊開始安裝你就不能再切到其他窗口或者其他操作，一旦有，就會中斷安裝，又得重新來一遍，而由於微軟伺服器的原因，這個安裝過程又特別漫長，所以我推薦安裝的時候找本書看看，看個人情況吧，反正我最少也安裝了10幾分鍾。
安裝好了重啟一下Visual Studio Code就好啦
『叄』 Win7 64bit，Annaconda下如何安裝mysqldb
1.環境准備
Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7
mysql-connector-c-6.0.2-winx64.msi: http://dev.mysql.com/downloads/connector/c/
其中，MySQL-connector-c需要使用6.0.2版本，6.1.x版本api似乎有變化，MySQLdb編譯鏈接時會報錯
2. 開始安裝
下載MySQLdb源碼包：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/1.2.5
解壓縮後，修改site.cfg文件中connector行的配置為棗罩MySQL Connector的賀埋安裝路徑，MySQL Connector默認安裝路徑如下
connector = C:\禪岩螞Program Files\MySQL\MySQL Connector C 6.0.2
隨後，再執行python setup.py install
即可進行python擴展的編譯安裝
『肆』 python 安裝misaka出錯
C:\Users\chen dong\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0\VC\Bin\amd64\cl.exe /c /nologo /Ox /MD /W3 /GS- /DNDEBUG -Imisaka -IC:\python\include -IC:\python\PC /Tcbuild\temp.win-amd64-2.7\Release\misaka._hoedown.c /Fobuild\temp.win-amd64-2.7\Release\build\temp.win-amd64-2.7\Release\misaka._hoedown.obj
misaka._hoedown.c
misaka\hoedown/buffer.h(9) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'stdint.h': No such file or directory
error: command 'C:\\Users\\chen dong\\AppData\\輪皮Local\弊陵\Programs\\Common\\Microsoft\\Visual C++ for Python\臘卜差\9.0\\VC\\Bin\\amd64\\cl.exe' failed with exit status 2
缺少一些依賴庫
『伍』 用Python語言解決
可以呢，比較簡單
『陸』 python安裝adb的時候出錯
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
安裝這個之後再試試
『柒』 python 集成開發環境哪個好
推薦10個好用的Python集成開發環境：
1. Pydev+Eclipse–最好的免費python IDE
Pydev的是Python IDE中使用最普遍的，原因很簡單，它是免費的，同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。Pydev是一個運行在eclipse上的開源插件，它把python帶進了eclipse的王國，如果你本來就是是一個eclipse的用戶那麼Pydev將給你家裡一樣的感覺。
Pydev能高居榜首，得益於這些關鍵功能，包括Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析、代碼模板、智能縮進、括弧匹配、錯誤標記、源代碼控制集成、代碼折疊、UML編輯和查看和單元測試整合等。
2. PyCharm–最好的商業python IDE
PyCharm是專業的python集成開發環境，有兩個版本。一個是免費的社區版本，另一個是面向企業開發者的更先進的專業版本。
大部分的功能在免費版本中都是可用的，包括智能代碼補全、直觀的項目導航、錯誤檢查和修復、遵循PEP8規范的代碼質量檢查、智能重構，圖形化的調試器和運行器。它還能與IPython
notebook進行集成，並支持Anaconda及其他的科學計算包，比如matplotlib和NumPy。
PyCharm專業版本支持更多高級的功能，比如遠程開發功能、資料庫支持以及對web開發框架的支持等。
3.VIM
VIM是一個很先進的文本編輯器，在python開發者社區中很受歡迎。它是一個開源軟體並遵循GPL協議，所以你可以免費的使用它。
雖然VIM是最好的文本編輯器，但是它提供的功能不亞於此，經過正確的配置後它可以成為一個全功能的Python開發環境。此外VIM還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具，非常適合那些很牛的程序員—編程從不用滑鼠的人。
4. Wing IDE
Wing IDE是另外一個商業的、面向專業開發人員的python集成開發環境，可以運行在windows、OS X和Linux系統上，支持最新版本的python，包括stackless Python。Wing
IDE分三個版本：免費的基礎版，個人版以及更強大的專業版。
調試功能是Wing IDE的一大亮點，包括多線程調試，線程代碼調試，自動子進程調試，斷點，單步代碼調試，代碼數據檢查等功能，此外還提供了在樹莓派上進行遠程調試的功能。
5.Spyder Python
Spyder Python是一個開源的python集成開發環境，非常適合用來進行科學計算方面的python開發。是一個輕量級的軟體，是用python開發的，遵循MIT協議，可免費使用。
Spyder python的基本功能包括多語言編輯器、互動式控制台、文件查看、variable explorer、文件查找、文件管理等。Spyder IDE也可以運行於windows、Mac或者Linux系統之上。
6.Komodo IDE
Komodo是Activestate公司開發的一個跨平台的集成開發環境，支持多種語言包括python。它是商用產品，但是提供了開源的免費版本叫Komodo Edit，能夠安裝在Mac、Windows和Linux系統上。
和大多數的專業python IDE一樣，Komodo也提供了代碼重構，自動補全，調用提示，括弧匹配，代碼瀏覽器，代碼跳轉，圖形化調試，多進程調試，多線程調試，斷點，代碼分析，集成測試單元等功能，並且集成其他的第三方庫，比如pyWin32。
7.PTVS-Best Python IDE for Windows
PTVS集成在Visual Studio中，就像Pydev可以集成在eclipse中一樣。PTVS將Visual
Studio變成了一個強大的、功能豐富的python集成開發環境，並且它是開源的，完全的免費。PTVS發布於2015年，由社區和微軟自己在維護。
8.Eric Python
Eric是一個開源python代碼編輯器和集成開發環境，提供很多高效編程需要的功能。它是純python編寫的，基於Qt GUI並集成強大的Scintilla編輯器功能。
Eric由Detlev Offenbach創建，遵循GPL協議，免費使用。經過多年的開發完善Eric已經成為一個常用的、功能豐富的集成開發環境。它提供一個可靠的插件管理系統，可以通過插件來擴展功能。Eric提供所有的基礎功能，比如調用提示、代碼折疊、代碼高亮、類瀏覽器、代碼覆蓋及分析等等。
9.Sublime Text3
Sublime Text3是目前為止功能最強大的跨平台的、輕量級的代碼編輯器。通過添加插件Sublime Text3可以成一個全功能的python IDE。
10.Emacs-Python Editor cum IDE
Emacs有屬於它自己的生態系統，它是一個可擴展的並能高度定製的GNU文本編輯器。它可以配置為一個全功能的免費的python集成開發環境。
Emacs在python開發中很受歡迎，他通過python-mode提供開箱即用的python。Emacs可以通過額外的擴展包來增加更多的高級功能。
『捌』 visual studio可以搭建python嗎
visual studio可以搭建python
你寬衫只需在 Visual Studio 的基礎上，安裝 PTVS(Python Tools for Vistul Studio)插件，即可快速將 Visual Studio 變成 Python IDE 來使用。
PTVS 是一個自由/開源插件，它支持 CPython、IronPython、編輯、瀏覽、智能感知、混合的 Python/ C++
調試、性能分析、HPC 集群、IPython、Django、以及適用於 Windows、神灶Linux 和 MacOS 的客戶端的雲計算。
PTVS 能夠識別到已安裝的 Python 引擎，用戶可以很容易的在多個引擎之間游巧扮進行切換。在這里，用戶可以看到，VS 可以為每個版本的 Python 或 IronPython 自動更新相應的資料庫。
『玖』 python怎麼使用cython
1. Cython是什麼？
它是一個用來快速生成Python擴展模塊(extention mole)的工具
語法是Python和c的混血
Cython作為一個Python的編譯器，在科學計算方面很流行，用於提高Python的速度，通過OpenMPI庫還可以進行吧並行計算。
2. Cython安裝（Windows）
我的環境是win7 x64, python27, vs2010
安裝的基礎是有一個c編譯器（這里以vs2010為例）
從http://cython.org下載安裝包，解壓到一目錄，進入該目錄，在cmd命令行中執行
python setup.py install
註：執行過程可能遇到問題：Windows下pip安裝包報錯：Microsoft Visual C++ 9.0 is required Unable to find vcvarsall.bat
解決方案：下載Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7，點擊直接安裝即可。
3. 例子
例3.1：入門
創建hello.pyx，內容如下
def say_hello():
print "Hello World!"
創建setup.py，內容如下
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(name = 'Hello world app',
ext_moles = cythonize("hello.pyx"))
編譯Cython代碼
step1: 把.pyx文件被Cython便以為.c文件
step2: 把.c文件編譯為可導入的使用模塊.so(Windows下為.pyd)文件
1
2
python setup.py build
python setup.py install
註：可能出現問題：Unable to find vcvarsall.bat
原因：Python 2.7 會搜索 Visual Studio 2008.如果你電腦上沒有這個版本的話就會報錯。
如果裝的是vs2010，那麼在cmd命令行中執行
1
SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%
如果裝的是vs2010，那麼在cmd命令行中執行
1
SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%
執行
1
2
3
>>> import hello
>>> hello.say_hello()
Hello World!例3.2 通過靜態類型提高速度
在Cython中可以通過標記靜態類型來提高速度，凡是標記為靜態類型的部分都會將動態語言類型變為簡單的c代碼，從而提速。
但是如果濫用靜態類型，會降低可讀性，甚至因類型設置不當導致錯誤類型檢查造成速度降低。
例3.2.1 靜態類型變數
Python原生態代碼
compute.pyx
def f(x):
return x ** 2 - x
def integrate_f(a, b, N):
s = 0
dx = (b - a) / N
for i in range(N):
x += f(a + i * dx)
return s * dx
setup.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
name = 'Hello world app',
ext_moles = cythonize("compute.pyx"),
)
test.py
import compute
import time
starttime = time.clock()
compute.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)
endtime = time.clock()
print "read: %f s" %(endtime - starttime）
執行
1
2
3
python setup.py build
python setup.py install
python test.py
結果
1
read: 0.332332 s
使用靜態變數替換後的代碼
compute2.pyx
def f(double x):
return x ** 2 - x
def integrate_f(double a, double b, int N):
cdef int i
cdef double s, dx
s = 0
dx = (b - a) / N
for i in range(N):
s += f(a + i * dx)
return s * d
setup2.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
name = 'Hello world app',
ext_moles = cythonize("compute2.pyx"),
)
test2.py
import compute2
import time
starttime = time.clock()
compute2.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)
endtime = time.clock()
print "read: %f s" %(endtime - starttime)
執行
1
2
3
python setup.py build
python setup.py install
python test.py
結果
1
read: 0.109200s
結論
該測試用例，使用靜態類型速度是不使用靜態類型的3倍。
例3.2.2 靜態類型函數
把compute2.pyx中的函數變為
cdef double f(double x):
return x ** 2 - x
def integrate_f(double a, double b, int N):
cdef int i
cdef double s, dx
s = 0
dx = (b - a) / N
for i in range(N):
s += f(a + i * dx)
return s * dx
結果
1
read: 0.084859 s
結論：比例子3.2.1速度又快了
例3.3 調用C函數
cdef extern from "math.h":
double sin(double)
double cos(double)
cpdef double Sin(double x):
return sin(x)
cpdef double Cos(double x):
return cos(x)
cpdef: 對於Python可使用的函數使用（為了使得在以後的Python程序中調用Sin，Cos函數，用cpdef，而不用cdef）
cdef: 對於C可使用的函數使用
請注意，上面的代碼聲明了 math.h 里的函數，提供給 Cython 使用。C編譯器在編譯時將會看到 math.h 的聲明，但 Cython 不會去分析 math.h 和單獨的定義。