Python中也包含许多方便的工具,Python需要安装autopy和PIL以及pywin32包,因为Python有很多库很方便做人工智能,选择Python开发Web应用,Python有上百种Web开发框架,由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础,其实PicPick中自带的图像编辑器也足够了。
如何使用python运行文件
使用python运行文件的方法：
1、打开运行栏的方法使用win+r组合快捷键。在运行栏中输入cmd打开命令行窗口。
2、在命令提示符窗口中首先进入py命令所在的文件夹。本例中使用的py命令位于e盘根目录下。dos命令中切换根目录直接输入驱动器盘符即可。
3、直接键入python xx.py后回车确认。得到正确的运行结果。本例是个最简单的hello，world！的程序，运行后在命令行窗口中显示该串字符。
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python可以制作外挂么
Python可以制作游戏外挂，下面就列举一些必备工具吧！
Python
需要安装autopy和PIL以及pywin32包。
autopy是一个自动化操作的python库，可以模拟一些鼠标、键盘事件，还能对屏幕进行访问，本来我想用win32api来模拟输入事件的，发现这个用起来比较简单，最厉害的是它是跨平台的，请搜索安装；
而PIL那是大名鼎鼎了，Python图像处理的No.1，下面会说明用它来做什么；
pywin32其实不是必须的，但是为了方便（鼠标它在自己动着呢，如何结束它呢)，还是建议安装一下，哦对了，我是在win平台上做的，外挂大概只有windows用户需要吧？
截屏和图像处理工具
截屏是获取游戏图像以供分析游戏提示，其实没有专门的工具直接Print Screen粘贴到图像处理工具里也可以。
我用的是PicPick，相当好用，而且个人用户是免费的；
而图像处理则是为了获取各种信息的，我们要用它得到点菜图像后保存起来，供外挂分析判断。
我用的是PhotoShop… 不要告诉Adobe，其实PicPick中自带的图像编辑器也足够了，只要能查看图像坐标和剪贴图片就好饿了，只不过我习惯PS了~
编辑器
这个我就不用说了吧，写代码得要个编辑器啊！俺用VIM，若愿意用写字板也可以……
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如何在Wing IDE中调试scrapy
如何在Wing IDE中调试scrapy用scrapy startproject YourProjectName 创建项目后，在项目根目录添加一个main.py文件，作为项目启动文件容： from scrapy.cmdline import execute execute() 然后单击main.py右键--》File Attribute--》Debug-》Run Arugments 输 问题三 入命令参数 scrapy中如何使用代理服务器在main.py的File Attribute--Environment- Add to Project values 中添加
用 Python 可以做什么
Python 的用途
1、Web开发
Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。
Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
2、网络爬虫
许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。
距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。
3、人工智能
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现。
因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy, scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。
在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
4、数据分析
数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据“分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。
对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。
5、自动化运维
Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。