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Python 3.7 的 DLL 文件。

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简介:
当Python 37.dll 文件丢失时,可能会导致 PyCharm 在加载 Package 时出现错误。

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  • Python 2.7 DLL
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    本简介探讨了Python 2.7版本中的动态链接库(DLL)文件。这些文件包含可执行代码和数据,能够增强或扩展Python程序功能,是开发过程中的重要组成部分。 解决QT打开工程提示缺少python27.dll的问题。
  • 预编译pycocotools包,兼容Python 3.7
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    这是一个预先编译好的pypcocotools库文件,专为Python 3.7版本准备,可直接安装使用,无需自行编译。 1. pycocotools包文件仅适用于Python 3.7版本,在其他版本的Python下使用会引发错误。 2. 将包含pycocotools的文件夹放置在创建环境下的Lib/site-packages/目录中,例如:Anaconda2/envs/py3/Lib/site-packages/。这样每次只需要加载该环境就能调用这个包了。 3. 或者将pycocotools和datasets(coco数据集使用的)放在同一级目录下即可,推荐使用第二种方法,避免每次运行网络时都需放置文件,实现了一次配置永久有效。
  • Python 3.7 和 3.9 中 GDAL、Fiona 等库 whl
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    本资源提供Python 3.7和3.9版本下GDAL、Fiona等地理空间数据处理库的预编译whl文件,便于快速安装与使用。 在Python3.7和3.9版本中使用GDAL、Fiona等库时,可以寻找相应的whl文件来安装这些库。注意确保选择与所使用的Python版本兼容的whl文件以避免潜在的问题。
  • Python金融库TA-Libwhl(适用于Python 3.7-3.13)
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    这是一个针对Python 3.7到3.13版本的TA-Lib金融分析库的.whl安装包,提供技术指标计算功能,广泛应用于量化交易和金融市场研究。 TA-Lib(Technical Analysis Library)是一款在金融领域尤其是量化交易中广泛使用的技术分析库。它提供了多种用于金融时间序列分析的函数,包括移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)、布林带等常用的技术指标,帮助交易者进行市场趋势分析和决策。 在Python环境中安装TA-Lib时,通常通过pip命令完成。然而,在某些情况下,由于网络问题或官方源更新不及时等原因,可能无法从官方渠道获取到所需的版本。这时可以寻找第三方资源网站以找到不同Python版本和操作系统架构的预编译whl文件。 例如,在压缩包中会看到多个以`cp3x`开头的字符串,这表示该库适用于特定版本的Python解释器。安装TA-Lib的一个示例命令如下: ``` pip install TA_Lib-0.4.32-cp313-cp313-win_amd64.whl ```
  • Python 3.7 dlib.rar
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    这是一个包含Python 3.7版本下dlib库的压缩文件,便于开发者快速安装和使用dlib进行面部识别、机器学习等相关应用开发。 dlib 可以在 Python3.7 下使用,下载后解压即可。
  • Python 3.7.x.zip
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    Python 3.7.x.zip 是包含 Python 编程语言 3.7 版本系列安装文件的压缩包,适用于希望在计算机上安装并使用该版本 Python 的开发者和用户。 Python 3.7.x 是一个重要的编程语言版本系列,在 Python 的发展史上扮演着关键的角色,特别是对于那些追求高效、稳定和现代化编程环境的开发者而言。该版本引入了一系列的新特性、优化和改进,使得它在教育、科学计算、Web 开发、自动化等多个领域得到了广泛应用。 Python 3.7.x 版本包括了多个具体版本如 Python 3.7.6, 3.7.5, 3.7.4 和 3.7.3 等,每个版本之间可能存在一些细微的差异和修复。这些源码文件以 `.tgz` 格式提供,这种格式由 `tar`(打包)和 `gzip`(压缩)组合而成,用于存储多个文件和目录为单个文件,便于传输和管理。 以下是关于 Python 3.7.x 版本的一些核心知识点: 1. **类型注解**:自 Python 3.5 开始引入了类型注解功能,并在 3.7 中进一步加强。这有助于提高代码的可读性和工具的静态分析能力。 2. **数据类(Data Classes)**:Python 3.7 引入了 `dataclasses` 模块,允许开发者快速创建带有默认值和自动比较功能的数据结构,减少了编写样板代码的需求。 3. **插入排序优化**:在 Python 3.7 中对列表的排序算法进行了改进。对于小规模列表采用插入排序处理以提升性能。 4. **字典有序性**:自 Python 3.7 开始,字典保持了插入顺序,这意味着迭代时元素会按照它们被添加的顺序出现。 5. **行级局部变量跟踪**:Python 3.7 引入新的字节码以增强垃圾回收器对局部变量追踪的能力,减少了内存泄漏的可能性。 6. **f-string 改进**:格式化字符串字面量(f-string)在 Python 3.7 中变得更加完善。可以嵌套并与其他表达式交互,提高了代码的可读性和效率。 7. **异步上下文管理器**:Python 3.7 支持使用 `async with` 语句来处理异步代码中的资源管理。 8. **PEP 562 - 属性装饰器**:Python 3.7 实现了 PEP 562,允许在类定义内部定义属性装饰器,增强了类的灵活性。 9. **垃圾收集优化**:对 Python 的垃圾收集机制进行了改进以提高内存管理效率,特别是在处理循环引用时更为有效。 10. **标准库更新**:Python 3.7 更新了多个标准库如 `asyncio`、`urllib` 和 `ssl` 等,提供了更多的功能和优化。 通过下载这些源码文件,开发者不仅可以深入了解 Python 3.7.x 的内部工作机制,还能进行自定义编译以满足特定的系统需求或优化选项。这对于学习 Python 的开发人员来说是一个宝贵的资源,能够帮助他们深入理解 Python 的实现细节,并提升编程技能。无论是为了调试、扩展还是教学目的,这些源码文件都能提供无价的信息和见解。
  • Python引用DLL技巧
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    本文介绍了在Python中如何有效引用和使用Windows DLL文件的方法与技巧,帮助开发者更好地进行跨语言编程。 ### Python引用DLL文件的方法 在Python编程中,有时我们需要调用外部库中的函数或功能,特别是那些由C/C++编写的库。这些库通常被编译成动态链接库(Dynamic Link Library,简称DLL)的形式。Python通过`ctypes`库提供了与这些DLL交互的能力,使得Python程序能够利用DLL中的功能。本段落将详细介绍如何在Python中引用DLL文件,并提供具体的示例代码。 #### 使用`ctypes`加载DLL文件 `ctypes`是Python的标准库之一,它提供了与C兼容的数据类型,允许调用用C语言编写的函数,无需编写任何C或C++代码。要使用`ctypes`来加载DLL文件,首先需要导入`ctypes`模块。 ##### 示例DLL文件定义 假设我们有一个名为`test.dll`的文件,其中定义了一个名为`test`的函数: ```c extern C { int __stdcall test(void* p, int len) { return len; } } ``` 此函数接受一个指向缓冲区的指针和缓冲区的长度,并返回长度值。 ##### 加载DLL文件的方法 在Python中,可以通过两种方式加载DLL文件: 1. **使用`ctypes.windll`** ```python import ctypes dll = ctypes.windll.LoadLibrary(test.dll) ``` 2. **使用`ctypes.WinDLL`** ```python import ctypes dll = ctypes.WinDLL(test.dll) ``` 在这里,`ctypes.windll`实际上是`ctypes.WinDLL`类的一个实例,已在`ctypes`模块中预先定义好。一旦加载了DLL文件,就可以直接通过`dll`对象调用其中的函数。 ```python nRst = dll.test() print(nRst) ``` #### 传递参数到DLL函数 在上面的例子中,`test`函数需要两个参数:一个指向缓冲区的指针和该缓冲区的长度。因此,在调用之前,需要先获取Python字符串的指针和长度。 1. **方法一:手动转换** ```python sBuf = aaaaaaaaaa pStr = ctypes.c_char_p() pStr.value = sBuf.encode() # 将字符串转换为字节串 pVoid = ctypes.cast(pStr, ctypes.c_void_p).value nRst = dll.test(pVoid, len(sBuf)) ``` 2. **方法二:定义参数类型** ```python test = dll.test test.argtypes = [ctypes.c_char_p, ctypes.c_int] # 定义参数类型 test.restype = ctypes.c_int # 定义返回类型 nRst = test(sBuf.encode(), len(sBuf)) ``` #### 处理不同的调用约定 在上面的例子中,`test`函数使用的是`__stdcall`调用约定。然而,如果我们修改DLL文件中的接口定义,例如改为`__cdecl`: ```c extern C { int __cdecl test(void* p, int len) { return len; } } ``` 则需要在Python中相应地调整加载DLL的方式: 1. **使用`ctypes.cdll`** ```python import ctypes dll = ctypes.cdll.LoadLibrary(test.dll) ``` 2. **使用`ctypes.CDLL`** ```python import ctypes dll = ctypes.CDLL(test.dll) ``` 此外,在Linux环境下,可以使用相同的方法加载`.so`文件(共享对象文件): ```python dll = ctypes.cdll.LoadLibrary(test.so) ``` #### 总结 通过以上介绍,我们可以看到,在Python中引用DLL文件相对简单,主要是通过`ctypes`库实现的。了解如何正确加载DLL、定义参数类型以及处理不同调用约定对于成功调用DLL中的函数至关重要。希望本段落提供的方法能帮助你在实际项目中更好地利用DLL文件的功能。
  • PCMODWIN 3.7 安装
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    PCMODWIN 3.7安装文件提供了最新版本的应用程序安装包,用户可以通过该文件便捷地在计算机上安装和使用PCMODWIN软件。 大气辐射传输模型Modtran的电脑界面版本可以计算大气透过率等参数。
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    Python 3.7 Dlib Wheel 是专为 Python 3.7 版本编译的 dlib 库安装包,简化了在 Windows 系统下安装和使用 dlib 的过程。 自己想编写一些人脸识别之类的Python程序,但是找不到适用于Python 3.7版本的dlib包。因此决定分享一个适合该版本的dlib库。
  • SpConv-1.2.1 两个 .whl 分别支持 Python 3.8 和 3.7
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    简介:SpConv-1.2.1 提供两个预编译的 .whl 文件,兼容 Python 3.8 和 3.7 版本,便于快速安装和使用。 稀疏卷积是一种在处理大规模图数据或三维空间数据时常用的计算方法。它通过利用输入特征的稀疏性来减少不必要的计算量,从而提高效率并降低内存消耗。这种方法特别适用于那些具有大量零值元素的数据集,在神经网络模型中应用广泛。 对于图结构数据而言,传统的卷积操作难以直接使用;而稀疏卷积则通过对节点间连接关系进行建模,并结合局部性原则来设计有效的特征提取机制。此外,在三维空间中的应用如3D物体检测和点云处理等领域也展现出其独特的优势。 总之,稀疏卷积技术能够有效应对大规模数据集带来的挑战,为深度学习模型在特定任务上的性能优化提供了新的思路与手段。