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没有configurationPyDev-Eclipse Python

由于被冻结的笔记本电脑(Windows 7专业版,32位)强制重新启动后,Eclipse正在提供以下消息: 看来,Python解释器目前没有configuration。 你想如何继续? 点击自动configuration选项,然后确定我得到正确的名称(Python),位置( c:\Program Files\Python27\python.exe )和系统库的Python解释器窗口。 这一切都看起来不错,但单击确定或应用似乎没有做任何事情,整个事情从一开始(关于Python的消息,目前没有configuration…)。 我已经检查了我的.pydevproject权限,并且完全控制了这个文件。 我也有Dropbox同步项目文件,但现在已经好了一段时间。 什么是错,我应该检查/做什么?

Pyqt5devise师和Python 3.5

我是新来的编码。 我真的很喜欢它,并已经通过一些Python 3的教程,并感觉基本知识正在出现。 我现在开始思考gui的创作。 我刚开始使用tkinter,但很快就决定pyqt5对我有好处。 我已经开始了一个教程,我从zetcode发现,真的帮助我。 我现在碰到一个叫做pyqtdevise器的东西,它看上去像是一个重要的string,唯一的问题是,我无法在我的系统上find它。 我可以findpyqt designer.dll但没有,我知道如何启动。 我运行的是Windows 10,pyqt5和最新的Python 3.5安装。

Scapy在Windows上工作时出错:“'模块'对象没有属性'ex_name'”

我试图运行一个涉及ARP嗅探的Python脚本,显然依赖于存在的Scapy库。 我完全不知道自己在做什么,但我相当擅长Google,遵循方向,复制/粘贴。 我已经启动并在我的Mac上运行,但我坚持什么,我希望是最后一个让Scapy在我的Windows计算机上工作的障碍(这是最终需要运行此脚本)。 我遵循http://www.secdev.org/projects/scapy/doc/installation.html#windows上的所有说明,只是我select了Python 2.7,并使用了2.7版本的新版本。 除了Pypcap和Libdnet之外,我使用“python setup.py install”(成功,我可以告诉你),除了Pypcap和Libdnet,我按照指示通过Exe以pipe理员身份安装。 不幸的是,当我在命令提示符中键入“scapy”来testing它是否工作时,我得到以下信息和错误消息: C:\scapy-2.3.1>scapy INFO: Can't import python gnuplot wrapper . Won't be able to plot. INFO: Can't import PyX. Won't be able to use psdump() or pdfdump(). Traceback (most recent call last): File "C:\Python27\Scripts\\scapy", line 25, in <module> interact() File "C:\Python27\lib\site-packages\scapy\main.py", line 278, in interact scapy_builtins = __import__("all",globals(),locals(),".").__dict__ […]

我如何正确安装C编译器来安装Windows的Python包?

我相信我没有正确安装我的C编译器。 我试图在我的Windows 8机器上安装一些Python 2.7包。 我不断收到以下错误: “RuntimeError:损坏的工具链:无法链接一个简单的C程序”。 Python已经正确安装,并且一直运行良好。 我一直在使用“virutalenv”包,并在虚拟环境中工作。 然后,我尝试安装Cygwin,MinGW和MS Visual Studios 2012,其中没有一个似乎在virtualenv中工作。 我不知道我在做什么错,任何帮助将是伟大的。 谢谢,吉米

Windows上的multiprocessing.Pool.apply_async

我正在尝试使用一个池来并行处理一些subprocess调用。 一切工作正常,如果我构build池的整个迭代,并使用imap , map , imap_unordered等,但我不能得到apply_async工作。 例如,这可以正常工作: from subprocess import check_call from multiprocessing import Pool def dispatch_call(file_name): return check_call(…) if __name__ == '__main__': files = (constructed file list) pool = Pool() pool.imap(dispatch_call, files) pool.close() pool.join() 但是,这并不是: from subprocess import check_call from multiprocessing import Pool def dispatch_call(file_name): return check_call(…) if __name__ == '__main__': files = (constructed […]

在Gnome Shell中使用通知的Python程序不起作用

我正在写一个Python程序,它从网页获取信息,并在Gnome Shell的Notification中显示。 我正在使用Arch,所以我想在启动时启动这个程序,如果网页上有任何改变,它会通知我。 这是我的代码: import time import webbrowser import requests from bs4 import BeautifulSoup from gi.repository import Notify, GLib IPS = {'Mobifone': True, 'Viettel': False, 'Vinaphone': False} LINK = "https://id.vtc.vn/tin-tuc/chuyen-muc-49/tin-khuyen-mai.html" def set_ips_state(ips_name, state): global IPS for key in IPS.iterkeys(): if key == ips_name: IPS[key] = state def call_webbrowser(notification, action_name, link): webbrowser.get('firefox').open_new_tab(link) def create_notify(summary, body, link): […]

如何访问pybluez中的蓝牙低级function?

pybluez包装函数是否有较低级别的btfunction? 我找不到文档中的任何内容。 我需要使用的function与以下function相同: l2ping (single ping) hcitool cc hcitool rssi hcitool lq hcitool tpl hcitool dc 有没有办法从pybluez(或实际上任何其他包装和/或脚本语言)访问?

为什么读取文件再读取速度更快?

SIZE = 1<<16 def justread(file): with open(file, 'rb') as f: while f.read(SIZE): pass 我第一次在一个700MB的文件上运行这个function需要19秒。 当我重复 再次读取相同的文件所花费的时间下降到0.5secs。 我用很多文件重复了这一点,结果是相似的。 这里发生了什么?

套接字关机和重新绑定 – 如何避免漫长的等待?

我正在使用Python中的套接字,并在开发阶段,我需要杀死并频繁地重新启动我的程序。 问题是,一旦我的Python脚本死亡,我必须等待很长时间才能重新绑定侦听套接字。 这是一个重现问题的片段: #!/usr/bin/env python3 import socket s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.bind((socket.gethostname(), 4321)) try: s.listen(5) while True: (a, b) = s.accept() print(a.recv(1000)) except KeyboardInterrupt: print("Closing") s.shutdown(socket.SHUT_RDWR) s.close() 打到Cz运行除了代码,调用shutdown和closefunction,但我不能重新启动我的程序,直到套接字超时(GNU / Linux环境)。 我怎样才能避免这一点?

使用超线程运行模拟运行时

我使用python / numpy / cython编写的模拟。 由于我需要对许多模拟运行进行平均,我使用多处理模块来批量运行所有单独的模拟运行。 在办公室,我有一个HT的i7-920工作站。 在家里我有一个没有的i5-560。 我以为我可以在办公室的每一批中运行两次仿真实例,并将运行时间减半。 令人惊讶的是,每个单独实例的运行时间与在家用工作站上运行的时间相比翻了一番。 在家里并行运行3个模拟实例需要8分钟,而在办公室运行6个实例需要15分钟。 使用'cat / proc / cpuinfo'我validation了'siblings'= 8和'cpu cores'= 4,所以启用了HT。 我没有意识到任何“运行时总体守恒定律”(尽pipe从科学的angular度来看它可能非常有趣:)),而在这里跳来跳去的人可能会对这个难题有所了解。