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IronPython 2.7.4版本。

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简介：
IronPython 是一种旨在运行于 .NET 和 Mono 平台的 Python 编程语言，由 Jim Hugunin 先生（同时也是 Jython 的发起人）精心开发。该语言的最初版本，即 1.0 版，于 2006 年 9 月 5 日正式发布。之后，在 2007 年，开发团队做出了一项重要的战略调整，决定对核心架构进行重构，引入动态类型系统，从而极大地简化了更多脚本语言的移植到 .NET Framework 上的过程。2008 年，伴随着微软发布的 NET Framework 3.0 和 3.5 版本以及 Silverlight 的推出，IronPython 也推出了其第二个版本，即 2.0 版。目前最新的稳定版为 2.7 版本，于 2011 年 3 月发布，并提供了对 .NET Framework 4.0 的全面支持。

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  • IronPython 2.7.4
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    IronPython 2.7.4是一款基于.NET平台的Python语言实现版本，兼容Python 2.7标准，提供了丰富的库支持和高效的开发体验。 IronPython 是由 Jim Hugunin（也是 Jython 的创造者）开发的一种在 .NET 和 Mono 上实现的 Python 语言版本。1.0 版本于2006年9月5日发布。随后，在2007年，开发者决定重新构建架构，并采用动态类型系统以方便更多脚本语言移植到.NET Framework上。随着微软在2008年发布了 .NET Framework3.0/3.5 和 Silverlight，IronPython 也随之推出了 2.0 版本。目前 IronPython 的最新版本是 2.7，在2011年3月发布时支持 .NET Framework 4.0。
     
  • Hadoop 2.7.4版本
    优质
    Hadoop 2.7.4是Apache Hadoop项目的稳定版本之一，它提供了可靠、高效的数据处理和存储解决方案，适用于大规模数据集。该版本增强了系统性能与稳定性，并包含了重要的错误修复。 hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4hadoop2.7.4
     
  • hadoop-eclipse-plugin-2.7.4版本
    优质
    Hadoop Eclipse Plugin 2.7.4版本是一款用于集成Eclipse开发环境和Apache Hadoop的插件，便于开发者在Eclipse中进行Hadoop应用程序的编写与调试。 使用Hadoop 2.7.4版本进行开发。如果继续使用之前下载的2.7.3插件编写MapReduce程序，可能会遇到错误。建议升级到2.7.4版本以避免这些问题。
     
  • Hadoop Eclipse插件 2.7.4版本
    优质
    Hadoop Eclipse插件2.7.4版本为开发人员提供了一个集成环境，在Eclipse中直接进行Hadoop项目的编写、测试与调试，支持多种Hadoop文件操作和作业提交功能。 已成功在Java 8 64位、Hadoop 2.7.4 和 eclipse-jee-oxygen-R-win32-x86_64 环境下进行测试，操作系统为Windows 10。
     
  • Arduino ESP8266环境包版本2.7.4.rar
    优质
    这是一个包含Arduino开发板ESP8266所需库和工具的压缩文件，适用于版本2.7.4，帮助开发者轻松配置和编程无线通信项目。 ESP8266在Arduino IDE上所需的环境开发包包括开发板资源包及4个编译相关工具包。当前版本为2.7.4（发布于2021年4月）。
     
  • IronPython-2.7.5.zip
    优质
    IronPython-2.7.5是一款基于.NET平台的Python语言实现版本，它允许开发者在Windows、Linux和MacOS等多个操作系统上使用Python进行高效开发，并且能够与C#和其他.NET组件无缝集成。此版本提供了对Python 2.7标准库的支持及多项性能改进。 IronPython 2.7 是 .NET 和 Mono 平台上的 Python 实现，可用于 C# 调用 Python，并能提高开发效率。
     
  • PyDev 2.7.4
    优质
    PyDev 2.7.4是专为Eclipse设计的Python集成开发环境插件，提供代码分析、调试和重构功能，助力开发者提高编程效率。 在Eclipse中使用Python需要安装并配置Pydev插件。此版本适用于Python 2.7环境。
     
  • IronPython实战指南
    优质
    《IronPython实战指南》是一本深入介绍如何使用IronPython进行编程和开发的书籍。书中涵盖了从基础语法到高级应用技巧的知识点，并提供了大量实用案例来帮助读者更好地理解和掌握IronPython技术，是IronPython开发者不可多得的一份参考文献。 我非常感兴趣的是关于将IronPython作为脚本引擎嵌入到.NET程序中的章节，并希望对此进行深入讲解。
     
  • Hadoop 2.7.4 安装包（Linux版）.tar.gz
    优质
    本资源提供Hadoop 2.7.4官方Linux版本安装包，适用于Linux系统环境下的大数据处理与开发。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，它允许在大规模集群中高效处理和存储大量数据。Hadoop 2.7.4是一个重要版本，提供了许多改进和修复措施，增强了系统的稳定性和性能。“hadoop-2.7.4.tar.gz”是针对Linux操作系统的安装包，包含了运行Hadoop所需的所有组件和配置文件。 在Linux环境下安装Hadoop 2.7.4需要完成以下步骤： 1. **下载与解压**：使用`wget`命令从官方网站或通过其他方式将压缩包上传至服务器。然后利用`tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz`进行解压，这会生成一个名为`hadoop-2.7.4`的目录。 2. **配置环境变量**：在用户的`.bashrc`或`.bash_profile`文件中设置HADOOP_HOME环境变量，并将Hadoop可执行文件路径添加到PATH变量。例如： ``` export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-2.7.4 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 3. **配置Hadoop**：在`hadoop-2.7.4/etc/hadoop/`目录下，有多个需要根据实际环境进行修改的配置文件，包括`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`, 和 `yarn-site.xml`. 这些设置涉及数据存储、任务调度和资源管理等多个方面。 4. **格式化NameNode**：首次启动Hadoop集群时需要对NameNode进行初始化操作： ``` hdfs namenode -format ``` 5. **启动服务**：使用以下命令启动各个服务，如DataNode, NameNode, ResourceManager和 NodeManager。 ``` sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh ``` 6. **验证安装**：可以通过浏览器访问`http://:50070`检查HDFS是否运行正常，以及通过 `http://:8088` 检查YARN的状态。 7. **运行示例程序**：可以尝试使用自带的WordCount示例程序测试集群的功能： ``` hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount input output ``` 8. **优化与安全设置**：根据实际需求，可能还需要进行性能调优和安全性配置。 请注意，在单节点模式下安装Hadoop时遵循以上步骤。如果要在多节点集群中部署，则需要在每个DataNode上指定主机名，并确保所有节点之间网络互通。此外，Hadoop还支持更高级的部署方式如伪分布模式和完全分布模式，这些模式下的具体配置会有所不同。 学习并掌握如何安装与配置Hadoop是进行大数据处理的基础工作。作为广泛应用于企业级场景的一个稳定版本，Hadoop 2.7.4非常适合用于实践和深入研究。
     
  • ESP8266-2.7.4.zip
    优质
    这是一个包含版本号为2.7.4的ESP8266软件开发工具包（SDK）的压缩文件，适用于开发者进行ESP8266系列WiFi模块的应用程序开发。 在Arduino软件开发板管理器中添加ESP8266开发板的方法可以参考相关教程。这种方法能够帮助用户省去手动下载的步骤，简化操作流程。具体使用方法可以在网上找到详细的介绍资料。