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该文件是Python库 kkt-0.1.3，适用于Python 3环境。
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简介：
该资源包含一个名为 kkt-0.1.3 的 Python 库文件，文件格式为 .whl 包，解压后即可直接使用。
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客服
Python
库
|
kkt
-
0.1.3
版本(py3-none-any)
优质
kkt是一款专为Python 3设计的轻量级库，它提供了简便的数据处理和分析工具，适用于各种数据科学项目。此版本优化了性能并修复了一些已知问题。 Python库，解压后即可使用。资源全名：kkt-0.1.3-py3-none-any.whl。
Python
库
| plyfile-0.7.3（
适
用
于
Python
3
）
优质
plyfile是一款用于处理PLY（Polygon File Format）文件格式的Python库，plyfile版本0.7.3提供了读取和编写PLY格式的功能，特别适合于点云数据处理。该库支持Python 3环境。 资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：plyfile-0.7.3-py3-none-any.whl 安装方法可以参考相关教程或文档。
Python
库
| yfinance_ez-0.4.0（
适
用
于
Python
3
）
优质
yfinance_ez 是一个简化版的 Python 库，基于 yfinance 构建，专为 Python 3 设计。它提供了获取Yahoo Finance股票、指数和加密货币信息的简便方法。 资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：yfinance_ez-0.4.0-py3-none-any.whl 安装方法可以参考相关教程或文档进行学习。
Python
库
| ldfparser-0.13.1 (
适
用
于
Python
3
)
优质
ldfparser是一款专为Python 3设计的轻量级库，用于解析LDF文件，支持汽车CAN网络中的诊断数据和服务。 资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：ldfparser-0.13.1-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：参考相关文档进行安装
Python
库
| pyds2021 版本 0.88 (
适
用
于
Python
3
)
优质
pyds2021是一款专为Python 3设计的数据结构和算法库，版本更新至0.88。它提供了丰富的数据处理工具，方便开发者高效解决问题。 Python库，解压后即可使用。资源全名：pyds2021-0.88-py3-none-any.whl。
Python
扩展安装所需的VC++
环
境
（
适
用
于
Python
2.x和
3
.x版本）
优质
本教程详细介绍如何为Python 2.x及3.x安装所需VC++环境以支持各类扩展模块。适合希望增强Python功能的开发者参考。 在安装Python扩展时可能会遇到“unable to find vcvarsall.bat”的错误。这是因为扩展是用C/C++编写的，并且缺少所需的编译环境。此外，不同版本的Python（如2.x和3.x）需要不同的资源来解决这个问题。可以根据自己的Python版本选择合适的解决方案。
Python
库
| torchtoolbox版本
0.1.3
-py3-none-any.whl
优质
torchtoolbox是基于PyTorch的工具箱，提供了一系列便捷的数据处理、模型训练和评估功能。版本0.1.3更新了多项改进与新特性，助力深度学习开发更高效。 资源全名：torchtoolbox-0.1.3-py3-none-any.whl
Py3Exe：将
Python
3
.py
文
件
转为 .exe 并确保在无
Python
环
境
下运行
优质
Py3Exe是一款工具，能够便捷地将Python 3脚本（.py文件）转换成可独立执行的Windows应用（.exe），无需目标机器安装Python环境。 py3exe-将Python3 .py转换为.exe（1.3版） 必需的Pip安装。 选择其中一个： ``` pip install cx_Freeze python -m pip install cx_Freeze ``` 为什么可能需要这样做？ Python3并非总是在所有环境中都可用。有时，网络安全团队仅允许.exe文件通过，或者他们可能不想在服务器上安装其他软件。 这使.py应用程序具有自包含性和可移植性。 必需的设置： - Windows环境要求使用两个反斜杠（例如 `C:\\`）。 - 安装cx_Freeze - 设置系统根目录 ```rootDir = C:\``` - 定义将转换为.exe的.py文件 ```fileName = hello.py``` - 定义文件所在的路径。如果您将py3exe.py放置在与要转换的文件相同的目录中，例如...
Python
3
环
境
搭建详解（使
用
Anaconda和PyCharm）
优质
本教程详细讲解如何在个人电脑上利用Anaconda与PyCharm搭建Python 3开发环境，适合编程新手快速入门。 ### Python3环境搭建详解：利用Anaconda与PyCharm #### 概述 本段落将详细介绍如何使用Anaconda和PyCharm构建Python3开发环境。这一流程对于初学者来说尤为重要，尤其是那些希望在Mac或Windows环境下高效开展Python项目的用户。通过本指南，读者将学会如何从零开始安装必要的软件，并配置环境以便进行无缝的开发工作。 #### 准备工作 在开始之前，请确保拥有以下条件： - **操作系统**：Windows 64位系统 - **软件需求**： - Anaconda (推荐版本3.4.2) - PyCharm Professional (版本2017.1.2) #### 步骤一：安装Anaconda 1. **下载与安装**： 访问Anaconda官方网站下载适合您系统的版本。 运行安装程序，注意安装路径的选择。建议选择一个容易记忆的位置，例如`D:\AppInstall\Anaconda3`。 在安装过程中，除了自定义安装路径之外，其他选项均可保持默认设置，点击Next继续安装。 安装完成后，您的计算机上将自动完成Python环境的基本搭建。 2. **启动Anaconda Navigator**： 完成安装后，通过开始菜单中的“Anaconda3”文件夹找到并打开“Anaconda Navigator”。 打开Anaconda Navigator可能会花费一些时间，请耐心等待。 #### 步骤二：创建虚拟环境 1. **理解虚拟环境**： 虚拟环境有助于隔离不同的Python项目，每个项目可以拥有独立的依赖项，从而避免相互干扰。 为了实现这一点，我们将为每个项目创建一个新的虚拟环境。 2. **创建新环境**： 在Anaconda Navigator中，点击“Environment”选项卡。 点击右下角的“Create”按钮。 输入环境名称（例如：“firstDemo”），选择Python版本（推荐3.5及以上）。 点击“Create”，等待环境创建完成。 #### 步骤三：配置环境变量 1. **定位新环境路径**： 返回安装Anaconda的路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3`），找到名为“envs”的文件夹。 在该文件夹中，找到您刚才创建的新环境（如“firstDemo”）。 复制新环境下的“Scripts”文件夹路径（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\Scripts`）。 2. **修改环境变量**： 右键点击“此电脑”，选择“属性”>“高级系统设置”>“环境变量”。 在“系统变量”列表中找到并选中 “Path”，点击编辑，然后新建一个路径输入上述复制的“Scripts”文件夹路径。 确认所有更改后关闭窗口。 #### 步骤四：安装PyCharm并配置项目 1. **安装PyCharm**： 下载PyCharm Professional版安装包。 安装过程中遵循官方指导，注意勾选必要的组件。 2. **配置项目**： 启动PyCharm，点击“Create New Project”。 在“New Project”对话框中选择您之前创建的虚拟环境路径作为项目位置。 在“Interpreter”下拉列表中，点击齿轮图标，选择“Add Local”，找到并选中虚拟环境中的Python解释器（例如：`D:\AppInstall\Anaconda3\envs\firstDemo\python.exe`）。 点击“Create”，完成项目创建。 #### 使用与调试 1. **激活环境**： 在命令提示符或终端中，使用命令`conda activate firstDemo`激活新创建的环境。 开发过程中，使用`pip install
`安装所需的第三方库。 2. **创建Python文件**： 在PyCharm中，右键点击项目名称选择“New”>“Python File”。 开始编写Python代码，享受流畅的开发体验。 #### 总结 通过以上步骤，您现在已经成功地在本地机器上搭建了一个完整的Python3开发环境。这种配置方式不仅能够帮助您更好地管理项目依赖项，还为未来进一步学习和实践打下了坚实的基础。
Python
金融
库
TA-Lib的whl
文
件
（
适
用
于
Python
3.7-3.13）
优质
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 ```
5星
