大家好，如果您还对django安装包不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享django安装包的知识，包括django安装教程的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
如何将django1.7程序打包成exe程序
可以用第三方工具将jar包打成exe文件，前提是将class文件先转成jar包推荐用一个工具exe4jjavaKeygen得到注册码，注册名和公司随便填），然后根据它的向导在chooseprojecttype里选择“jarinexe”mode，再根据它的提示选择输出目录，输入的jar文件的目录以及主函数等步骤，最后输出一个可执行的exe文件，当然前提是要求这台机器装了JRE。
pycharm在python安装后需要下载吗
需要的，python安装后是自带的编程环境。如果我们需要pycharm编程环境是需要自己下载然后安装的。python是最近几年比较流行的编程语言，在深度学习领域有着广泛的应用。结合tensorflow或者其它的深度学习架构，可以实现深度学习的程序编写。
请请问Django与Flask这两种Python Web框架，哪一个国内更流行
DjangoDjango是基于中间件的一个大型框架。框架本身的内容相当丰富，基础部分：模版引擎、ORM、表单、路由分发这些标配，还有不少的中间件：登陆、后台管理，这些还是官方中间件，另外还有不少的第三方中间件。关于第三方的我没有详细研究过，质量不太好评论。还有由ROR带起的基于命令的Web开发方式和扩展、还有内建的数据库迁移，基本上你呢想到的Django都有。可以说Django和Python相当匹配，前者是Web开发的万金油，后者是开发领域的万金油。另外Django这个框架本身还有一个专门的基金会，这个基金会是由Django的母公司成立的，估计有不少用这个框架的公司也对期捐助过。框架本身相当活跃，每隔大概8个月就有一个大版本。社区也是相当活跃，官方的Community、非官方(StackOverflow)和IRC（据说IRC是比任何一个开源项目都要活跃）基本上你碰到的问题大家都会有解决或者Workout方案。FlaskFLASK框架本身只包含路由分发，请求和响应的封装和插件系统，在加上作者自己的Werkzeug(处理WSGI)、jinja2(模板引擎)和Flask-SQLAlchemy扩展（Model层），这几个同一个作者的项目构成一个完整的MVC框架。对于Flask本身，一个微框架，这已经足够了，而且它也只能提供这么多。如果你需要表单处理，请安装Flask-WTF；如果你需要基于命令的开发模式，请安装Flask-Script和Flask-CLI(这是一个Flask1.0的backport模块)；如果你要登陆验证，请装Flask-Login；如果你要后台管理，请装Flask-Admin。什么？！你全部都要？请装Django。对Flask就是这么一个框架。这是一个典型的社区项目，作者在实现了一个牛X的核心以后，就撒手交给社区。各个插件的文档分散（虽然Flask曾经出了一本书，试图打通各个插件和Flask关系，但是当需要真正使用的时候，查文档还是需要在不同的ChromeTab里面切换），而且社区插件的质量、支持和活跃度也需要话很大的力气去确认。Flask这个项目毫无疑问是优秀的：完善的官方文档，详细的教程()还有一个牛X的作者作为光环加持(这里可以看到作者有不少应用广泛的项目)。但是和Django完全不在一个应用层面，我会在下一段作出比较和说明。而且Flask这个项目基本已经处于沉睡期，最新的版本0.10.1是2013年发布的，项目的代码仓库也是比较低的活跃度（大概是一个月10次左右的Commit和PR），1.0的发布从2014年到2016年一直说要发布，一直没有出来。各个插件更新也是停留在2015年中。和Django比较活跃度确实令人捉急。Flask和Django的应用场景鉴于Flask和Django的特点，如果你是开发一个RESTAPI的系统，没有复杂的分层和逻辑的话，Flask会是一个不错的选择，因为框架内建的功能已经足够你完成这个任务；又或者，你是打算实现一个大型的系统，需要自己重新实现大部分插件的内容，Flask也还是不错，因为它足够的简单，能让你快速的读懂和扩展。其他的情况我还是推荐你用回Django。尤其是当你需要安装大量的Flask插件，去实现Django本来就有的功能时，你就应该意识到你需要放弃Flask。当然这只是个人的看法，也没有绝对这一说，主要还是看你想在框架上花费多少的时间。
Python需要安装哪些工具包
python要装多少包，这个要取决于你用python做什么工作了，基本上，在每一个应用方向都有专业的包。
python自带了许多功能强大的包，比如：爬虫包urllib,正则表达式包re，计算包collections，还有图形包tkinter等等，这些包在你安装python的时候就已经自动安装了，当然，这都是基础的包，我们日常用到的更多的是第三方包，因为第三方包功能更为强大。
作为数据挖掘人员，我先说一下日常用到的框架或者说模块。python本来自身是没有很好的数据处理能力的，因为的他的基本数据结构就是那几种，列表，字典，集合，元组等，无法使用到高维数组，更没有提供矩阵运算的能力，但是！第三方库numpy的出现，使python具备了处理数据和矩阵的能力，然后在此基础上，出现更友好的处理数据的库，scipy，pandas，这些都是基于numpy库而来的，当然还有机器学习库scikit-learn，这个模块提供了强大的全面的机器学习算法，而且接口相对十分简单，让数学或者统计学工作者能很快上手。
所以，一个数据挖掘人员，日常使用就是这些：numpy，scipy，pandas，scikit-learn，还有数据可视化包matplotlib，这些日常处理数据，构建模型，结果可视化必备的工具。
但是这么多包，他们之间又有相互依赖，一个个的安装是个大问题，这里推荐安装anaconda，python的科学计算版本，自带了上述的库，十分方便，免除安装的苦恼。
爬虫是学习python有趣途径，同样有强大的框架python自带的urllib其实使用起来有点麻烦，推荐你使用requests库，这是一个非常强大，使用方便的库，而且有全面的中文文档，网上爬数据爬图片都不在话下。
还有更高级的库-scrapy库。
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
爬取网站数据，当然少不了正则模块re，还有beautifulsoup模块re模块具有强大的处理字符串的能力，但是使用起来并不简单，因为当你觉得可以使用正则表达式的时候，这本身就是一个问题，因为写出一个正则表达式就是一个大问题。不过不用怕，在处理网站结构的数据时，有更强大的库-beautifulsoup
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，拥有完善的中文文档，提供了种类繁多的属性和方法供你选择，让你解析网站数据更加的得心应手！
web后端框架django，flaskpython在web开发方面也是多面手，既有大而全的框架django，又有小而精的框架flask。
虽说在web开发方面有许多框架，但是最常用的还是这两种，如果你想做中方面的工作，学好这两个框架就够用了，而且，目前的python后端开发的招聘需求多半是要求会这两个框架。
python后端开发目前有不少公司在使用，比如，我们常见的知乎，豆瓣等都是
度学习和人工智能说起深度学习，人工智能，当然少不了提到tensorflow，keras等流行的框架，而这都可以使用python进行友好的操作，如果你有志于人工智能，那么你一定不能错过python
分布式计算框架sparkpython无法进行分布式计算，这是一个很大的缺陷，不过现在已经不是问题了，因为spark为python提供了极为友好的接口pyspark
有效的桌面gui库-pyqt5安装很容易
PyQt5是一套绑定Qt5的应用程序框架。他在Python2.x和3.x中都是可用的。PyQt5是作为一套Python模块实现的。他已经超过620个类和6000个函数与方法。
除了以上模块，python还有好多有用的模块比如：
中文分词模块jieba
图片处理模块PIL模块
操作数据库模块pymysql、pymongo等
操作excel模块xlrd，xlwt；
处理json数据的模块json
基本上你需要的功能，python都有对应的模块提供实现功能
pycharm需要安装jdk吗
DjangoDjango是基于中间件的一个大型框架。框架本身的内容相当丰富，基础部分：模版引擎、ORM、表单、路由分发这些标配，还有不少的中间件：登陆、后台管理，这些还是官方中间件，另外还有不少的第三方中间件。关于第三方的我没有详细研究过，质量不太好评论。还有由ROR带起的基于命令的Web开发方式和扩展、还有内建的数据库迁移，基本上你呢想到的Django都有。可以说Django和Python相当匹配，前者是Web开发的万金油，后者是开发领域的万金油。另外Django这个框架本身还有一个专门的基金会，这个基金会是由Django的母公司成立的，估计有不少用这个框架的公司也对期捐助过。框架本身相当活跃，每隔大概8个月就有一个大版本。社区也是相当活跃，官方的Community、非官方(StackOverflow)和IRC（据说IRC是比任何一个开源项目都要活跃）基本上你碰到的问题大家都会有解决或者Workout方案。FlaskFLASK框架本身只包含路由分发，请求和响应的封装和插件系统，在加上作者自己的Werkzeug(处理WSGI)、jinja2(模板引擎)和Flask-SQLAlchemy扩展（Model层），这几个同一个作者的项目构成一个完整的MVC框架。对于Flask本身，一个微框架，这已经足够了，而且它也只能提供这么多。如果你需要表单处理，请安装Flask-WTF；如果你需要基于命令的开发模式，请安装Flask-Script和Flask-CLI(这是一个Flask1.0的backport模块)；如果你要登陆验证，请装Flask-Login；如果你要后台管理，请装Flask-Admin。什么？！你全部都要？请装Django。对Flask就是这么一个框架。这是一个典型的社区项目，作者在实现了一个牛X的核心以后，就撒手交给社区。各个插件的文档分散（虽然Flask曾经出了一本书，试图打通各个插件和Flask关系，但是当需要真正使用的时候，查文档还是需要在不同的ChromeTab里面切换），而且社区插件的质量、支持和活跃度也需要话很大的力气去确认。Flask这个项目毫无疑问是优秀的：完善的官方文档，详细的教程()还有一个牛X的作者作为光环加持(这里可以看到作者有不少应用广泛的项目)。但是和Django完全不在一个应用层面，我会在下一段作出比较和说明。而且Flask这个项目基本已经处于沉睡期，最新的版本0.10.1是2013年发布的，项目的代码仓库也是比较低的活跃度（大概是一个月10次左右的Commit和PR），1.0的发布从2014年到2016年一直说要发布，一直没有出来。各个插件更新也是停留在2015年中。和Django比较活跃度确实令人捉急。Flask和Django的应用场景鉴于Flask和Django的特点，如果你是开发一个RESTAPI的系统，没有复杂的分层和逻辑的话，Flask会是一个不错的选择，因为框架内建的功能已经足够你完成这个任务；又或者，你是打算实现一个大型的系统，需要自己重新实现大部分插件的内容，Flask也还是不错，因为它足够的简单，能让你快速的读懂和扩展。其他的情况我还是推荐你用回Django。尤其是当你需要安装大量的Flask插件，去实现Django本来就有的功能时，你就应该意识到你需要放弃Flask。当然这只是个人的看法，也没有绝对这一说，主要还是看你想在框架上花费多少的时间。
文章到此结束，如果本次分享的django安装包和django安装教程的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
