Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。 Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。 1. **安装与启动**： - 安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pip install streamlit`。 - 运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlit run app.py`。这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。 2. **核心组件**： - `streamlit.write()`: 这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。 - `streamlit.pyplot()`: 用于展示matplotlib生成的图表。 - `streamlit.plotly()`: 支持Plotly库的交互式图表。 - `streamlit.altair()`: 显示Altair库的静态或交互式图表。 - `streamlit.dataframe()`: 直接展示Pandas DataFrame。 - `@streamlit.component`: 创建自定义的UI组件。 3. **数据交互**： - Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。 - 使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。 - `streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。 4. **状态管理**： - Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。 - `st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。 5. **布局控制**： - 使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。 - `st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。 6. **部署**： - Streamlit提供了一键部署到免费的Streamlit Sharing服务，只需运行`streamlit share`命令。 - 也可以将应用部署到Heroku、Google Cloud或AWS等云平台。 7. **社区和扩展**： - Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。 - 通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。 通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

使用Jonker-Volgenant算法的线性分配问题求解器 该项目是对的重写，该支持python 3并更新了核心代码。 由于使用了英特尔AVX2内在函数优化了增行减少阶段，因此性能是原始性能的两倍。 它是Python 3的本机模块，不适用于Python 2.x，否则请坚持使用pyLAPJV。 是两个基数相等的集合之间的双射，从而优化了从固定成本矩阵中提取的各个映射成本之和。 例如，当我们想将结果拟合到矩形规则网格中时，自然就会出现。 有关LAP为何重要的详细信息，请参阅此真棒笔记本： 。 本文描述了Jonker-Volgenant算法： R. Jonker和A. Volgenant，“用于密集和稀疏线性分配问题的最短增强路径算法”，《计算》 ，第1期，第1期。 1987年第38卷，第325-340页。 尽管上有简短的描述，但该论文尚未公开。 尽管复杂度相同-O（n 3 ），但实

1、配置邮箱信息：​ 首先定义了发件人的邮箱账号（sender）、密码（password）以及收件人的邮箱账号（receiver）。这里要注意，对于像 QQ 邮箱等部分邮箱服务提供商，需要使用专门的授权码来替代登录密码进行 SMTP 服务验证，授权码可以在邮箱设置的相关安全选项中获取。​ 2、构建邮件内容：​ 使用MIMEMultipart类创建一个邮件对象，它可以包含多个部分，比如文本内容、附件等。然后通过Header类设置发件人、收件人以及邮件主题的显示信息，使其能正确显示中文等非 ASCII 字符。​ 接着定义了邮件的正文内容（text），模拟钓鱼邮件中诱导用户点击链接等话术，在实际的钓鱼邮件中可能会伪装得更具迷惑性，比如伪装成银行、电商平台等正规机构的通知，诱导用户输入账号密码等重要信息。将正文内容通过MIMEText类封装成邮件的文本部分，并添加到邮件对象中。​ 3、发送邮件：​ 通过smtplib库连接到 SMTP 服务器，这里以 QQ 邮箱的 SMTP 服务器（smtp.qq.com，端口465）为例，使用SMTP_SSL方法建立安全连接。

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。

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标题“deploy_azure”暗示了我们正在讨论与在Azure云平台上部署应用相关的主题。这个描述很简洁，没有提供额外的信息，所以我们主要依据标签“Python”来推断这可能涉及到使用Python进行Azure资源的自动化部署。 在Azure中，Python可以通过Azure SDK for Python库来管理和服务，这些库允许开发者通过编写Python代码来创建、配置、管理和监控Azure资源。Azure SDK for Python提供了各种服务的客户端库，如Azure Functions、Azure App Service、Azure Kubernetes Service (AKS)、Azure虚拟机、存储和网络等。 下面是一些关于使用Python部署Azure资源的关键知识点： 1. **Azure CLI 和 Azure PowerShell**: 在Python之外，Azure提供了命令行工具，如Azure CLI和Azure PowerShell，用于交互式或脚本化地管理Azure资源。不过，如果选择Python，我们可以使用`azure-cli-core`模块来调用CLI命令。 2. **Azure SDK for Python**: 这是核心组件，包括多个子库，每个对应Azure的一个服务，如`azure-mgmt-resource`用于资源管理，`azure-mgmt-storage`用于存储管理等。这些库使用Azure REST API，并且提供了易于使用的Python接口。 3. **Azure Resource Manager (ARM)**: ARM是Azure的核心基础设施，用于部署和管理跨服务的解决方案。Python中的` azure-common`和` azure-mgmt-resource`库可以帮助我们创建和管理ARM模板（JSON格式），实现声明式部署。 4. **Azure Functions**: 如果应用涉及到事件驱动的计算，可以使用`azure-functions`库创建和管理Azure Functions。这允许在无服务器环境中运行Python代码。 5. **Azure App Service**: 对于Web应用部署，可以使用`azure-mgmt-web`库来管理Azure App Service，这是一个托管的平台，用于运行各种Web应用，包括Python应用。 6. **Azure Container Instances (ACI) 和 Kubernetes**: 对于容器化的应用，`azure-mgmt-containerinstance`库可用于部署和管理ACI，而`azure-mgmt-containerservice`库则帮助管理AKS集群，后者是基于Kubernetes的容器编排服务。 7. **Azure DevOps**: Azure DevOps提供了一套服务，用于持续集成/持续部署(CI/CD)。Python可以与Azure DevOps API交互，实现自动化构建和部署流程。 8. **身份验证**: 使用`azure-identity`库进行身份验证，支持多种认证方式，如Azure Active Directory (AAD) 身份验证令牌。 9. **监控和日志**: `azure-monitor`库可以用来收集和分析应用程序的性能数据，以及设置警报。 10. **存储服务**: Azure提供了多种存储解决方案，如Blob存储、Table存储、Queue存储和File存储。Python SDK提供相应的库，如`azure-storage-blob`，用于与这些服务交互。 在`deploy_azure-main`这个文件夹中，可能包含了具体的部署脚本、配置文件、ARM模板或CI/CD配置。这些文件将详细阐述如何使用Python自动化部署到Azure环境。为了深入了解具体实践，你需要查看这些文件的内容并理解它们的功能。

Python的OpenCV　　opencv_python-3.4.2.17-cp27-cp27m-win32

# 基于Python的Materials Project数据下载工具 ## 项目简介 MPDownloader是一个基于Python的工具，旨在从Materials Project数据库中高效地下载晶体结构数据。通过使用pymatgen库，该项目能够遍历并下载所有惯用晶胞和单胞的CIF文件，解决了Materials Project材料ID不连续导致的下载效率低下的问题。 ## 主要特性和功能 1. 获取所有材料ID: 通过构造筛选条件，获取Materials Project数据库中所有材料的ID，并保存为本地文件。 2. 下载惯用晶胞CIF文件: 遍历所有材料ID，下载并保存惯用晶胞的CIF文件。 3. 下载单胞CIF文件: 提供脚本下载所有单胞的CIF文件，下载速度较快。 4. 补充数据下载: 支持下载Materials Project收录的其他数据集，如电子输运性质数据集。 ## 安装使用步骤

【Python编程基础与实例】 在Python编程中，实践是学习的关键。通过编写各种实例，可以更好地理解和掌握语言的特性和语法。以下四个Python实例代码分别涉及数组操作、数学计算、逻辑判断以及日期处理，这些都是Python编程的基础知识。 1. **数组操作与条件判断** 题目要求组合不同的数字形成三位数，并排除重复。在这个问题中，我们使用嵌套循环遍历数字1到4，通过条件判断避免重复组合。Python的for循环和if语句在这里起到了核心作用。例如： ```python for i in range(1, 5): for j in range(1, 5): for k in range(1, 5): if i != j and i != k and j != k: print(i, j, k) ``` 这段代码展示了如何通过循环结构生成所有可能的无重复数字的三位数组合。 2. **百分比提成计算** 本题涉及到根据利润范围计算奖金，需要用到条件分支（if-elif-else）来处理不同利润区间的提成率。两种解法，一种是逐一判断利润区间并计算奖金，另一种是利用列表和索引进行计算。例如： ```python while True: I = float(input("请输入利润：")) if I <= 10: a = I * 0.01 print(a) # ... 其他区间计算 ... ``` 或者： ```python arr = [1000000, 600000, 400000, 200000, 100000, 0] rat = [0.01, 0.015, 0.03, 0.05, 0.075, 0.1] I = int(input('净利润:')) r = 0 for idx in range(0, 6): if I > arr[idx]: r = r + (I - arr[idx]) * rat[idx] I = arr[idx] print(r) ``` 这段代码展示了如何根据用户输入计算不同利润区间的奖金总额。 3. **完全平方数检测** 问题是寻找一个整数，使得其加100和加268后都是完全平方数。这个问题可以通过遍历整数并计算平方根来解决，结合Python的math模块，如： ```python import math for i in range(10000): x = int(math.sqrt(i + 100)) y = int(math.sqrt(i + 268)) if x * x == i + 100 and y * y == i + 268: print(i) ``` 这段代码展示了如何利用数学函数来解决数学问题，并找到了符合条件的整数。 4. **日期计算** 要求根据输入的年月日计算出是当年的第几天。Python的日期和时间处理可以使用内置的datetime模块，但这里假设我们手动计算。例如： ```python def day_of_year(year, month, day): days_in_month = [0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] total_days = sum(days_in_month[:month]) if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0): days_in_month[2] += 1 # 闰年2月多一天 return total_days + day year = int(input("输入年份：")) month = int(input("输入月份：")) day = int(input("输入日期：")) print("这是当年的第", day_of_year(year, month, day), "天") ``` 这段代码演示了如何计算给定日期是一年中的第几天，考虑了闰年的情况。 通过这些实例，我们可以看到Python在处理数值计算、逻辑判断、数据结构和日期操作时的灵活性。在学习Python的过程中，不断练习这样的小例子有助于加深对语言特性的理解，并提高编程能力。

Python是一种功能强大的高级编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等多个领域。它以简洁的语法和丰富的库而闻名，尤其在自动化脚本编写方面表现出色。在网络安全和验证码破解领域，Python常被用来开发代码以绕过各种验证机制。近期，一个压缩包引起了关注，其中似乎包含了针对阿里巴巴（阿里）特定滑块验证码X82YX5SEC的Python代码。滑块验证码是一种常见的安全措施，用于防止机器人和自动化程序滥用服务，通常要求用户手动拖动滑块完成拼图，以验证用户是否为真实人类。 压缩包中的“x5sec-X82Y.py”文件可能包含了破解该滑块验证码的Python代码。X5Sec可能是阿里安全组件的一部分，而X82Y可能是该组件的特定版本或某种滑块类型。该脚本可能涉及分析滑块验证码图片、识别滑块位置以及模拟用户拖动滑块等关键步骤。另一个文件“通用滑块.py”则暗示其可能是一个适用于多种滑块验证码的通用解决方案，包含通用算法，能够适应不同滑块验证的实现方式。 此外，压缩包中还包含一个名为“客户端-1.6.exe”的Windows可执行文件，这可能是阿里提供的一个测试环境，用于模拟滑块验证码的显示和交互。还有一个名为“易语言编写，可能会报毒.txt”的文件，其内容可能与易语言（一种中国本土编程语言）编写的代码有关。由于易语言的某些特性，编译后的程序可能会被杀毒软件误报为病毒。 这些资源可能是为了教学或研究目的，展示了如何使用Python结合图像处理、模式识别和网络请求技术来自动化处理验证码。然而，这种行为可能违反了服务提供商的使用条款，甚至可能涉及法律问题。因此，在实际操作时，必须确保遵循合法合规的原则，谨慎行事。