python3.9新特性
时间: 2023-09-27 17:10:57 浏览: 268
Python 3.9是Python的一个版本，于2020年10月发布。它包含了许多新特性和改进，以下是一些主要的新特性：
1. 字典合并运算符：使用“|”符号，可以方便地合并两个字典。
2. 类型注解的新语法：新增了一些类型注解的语法，包括对字典和列表的类型注解。
3. 更好的装饰器语法：新增了装饰器语法，使得装饰器更加易读和易写。
4. 更好的异步IO支持：asyncio库得到了重大改进，包括更好的性能和更好的异常处理。
5. 更好的性能：Python 3.9中包含了许多新的优化，以提高Python的性能。
6. 更好的错误处理：Python 3.9中新增了一些新的异常和错误信息，使得错误处理更加方便和易读。
7. 更好的字符串处理：Python 3.9中新增了一些新的字符串处理方法，包括去除前缀和后缀的方法。
8. 更好的模块支持：Python 3.9中的importlib.metadata库得到了改进，使得更容易访问模块的元数据。
总之，Python 3.9包含了许多新特性和改进，使得Python编程更加容易、高效和方便。
相关问题
创建python3.9新环境
### 创建新的 Python 3.9 虚拟环境
对于创建新的 Python 3.9 虚拟环境，有多种方法可以选择。以下是两种常用的方法：一种基于 `conda` 工具，另一种则是利用原生的 `venv` 模块。
#### 使用 Conda 创建 Python 3.9 环境
当遇到无法通过常规命令创建特定版本 Python 的环境中时，可以尝试更新 Conda 或者指定更精确的包源来解决问题。具体操作如下：
- 更新 Conda 到最新版本以获取最新的软件包列表和支持的新特性：
```bash
conda update conda
```
- 显式指明要使用的通道(channel)，这有助于找到并安装所需版本的 Python 解释器：
```bash
conda create -n myenv python=3.9 --override-channels -c defaults
```
上述命令中的 `-c defaults` 参数确保只从 Anaconda 默认仓库下载资源，而 `--override-channels` 可防止其他自定义通道干扰正常安装过程[^3]。
#### 使用 venv 创建 Python 3.9 环境
除了 Conda 外，还可以借助于 Python 自带的 `venv` 模块轻松建立独立的工作空间。这种方法不需要额外安装任何第三方库，并且能够很好地兼容不同操作系统平台上的开发需求。
- 安装适用于当前系统的 Python 版本及其对应的虚拟环境支持组件（仅限 Linux/Unix 平台）:
```bash
sudo apt-get install python3.9 python3.9-venv
```
- 接下来，在目标目录下执行下面这条命令即可完成新环境的初始化工作：
```bash
python3.9 -m venv /path/to/new/virtual/environment
```
这里 `/path/to/new/virtual/environment` 应替换为你希望保存该虚拟环境的具体路径[^2]。
一旦成功建立了合适的 Python 3.9 环境之后，则可以在 PyCharm 中按照既定流程将其配置为项目解释器，从而实现无缝集成与高效编程体验[^1]。
分别建立两个python环境（python3.9和python3.11），并指出python3.9和python3.11的区别
在操作系统上分别创建 Python 3.9 和 Python 3.11 环境，可以通过以下几种方式：
1. **系统自带的包管理器** (如 Ubuntu 的 `apt` 或 macOS 的 `Homebrew`):
- 对于 Linux 用户，可以在终端中执行命令安装不同版本的 Python，比如在 Ubuntu 上：
```
sudo apt-get update && sudo apt-get install python3.9 python3.11
```
- 对于 macOS，可以使用 Homebrew 安装：
```
brew install [email protected] [email protected]
```
2. **虚拟环境（venv）**:
- 创建独立的虚拟环境：
```
python3.9 -m venv env3.9
source env3.9/bin/activate
python3.9 --version
```
- 同样为 Python 3.11 创建一个：
```
python3.11 -m venv env3.11
source env3.11/bin/activate
python3.11 --version
```
Python 3.9 和 3.11 的区别主要包括：
- **语言特性**：3.11 引入了一些新功能和改进，如提到的类型注解、字符串方法和 `match` 表达式等，旧版本则没有这些新特性。
- **API更新**：新版本可能存在 API 更改或优化，有些库可能只支持最新版本。
- **性能**：每个新版本都会对内部优化进行调整，可能带来性能上的微妙改善或稳定性提升。
- **依赖库支持**：一些第三方库可能已经更新其源代码以利用新版本特性，或者针对新版本做了兼容性处理。
当你切换到不同版本的环境中，确保检查库的版本是否与你的 Python 版本兼容。如果出现不兼容的问题，可能需要调整库的安装方式或者查找相应的解决方法。
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```bash
simg2img system.img system.img.ext4
```
这样就可以将一个sparse格式的system.img转换成ext4格式的system.img.ext4，后者能够被挂载到Linux系统中进行查看和修改。
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```bash
simg2img system.img system.img.ext4
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这一步是必要的，因为原始的system.img通常是一个sparse格式，不易于直接修改。
2. **创建挂载目录**：
创建一个临时目录用于挂载ext4文件系统，命令如下：
```bash
mkdir tmp
```
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```bash
sudo mount -t ext4 -o loop system.img.ext4 tmp
```
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sudo make_ext4fs -s -l 239M -a system system.img tmp
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- **易语言的开发环境：** 易语言提供了一套集成开发环境（IDE），包括代码编辑器、调试器等，支持快速开发Windows应用程序。
- **易语言的应用范围：** 易语言广泛应用于桌面应用开发，如文本处理、游戏开发、系统管理工具等领域。
### 程序保护的必要性
- **软件盗版与破解：** 在软件行业中，未经许可的复制和使用是一个普遍的问题。开发者需要采取措施保护其软件不被盗版和非法复制。
- **知识产权保护：** 程序保护是维护知识产权的一种方式，它帮助开发者保护其劳动成果不被他人侵权。
- **商业利益保护：** 软件如果被轻易破解，可能会导致开发者的经济损失。通过有效的程序保护，可以确保软件的合法销售和使用，维护开发者的商业利益。
### 程序保护技术
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- **注册验证机制：** 通过软件注册码或激活机制，验证用户是否有权使用软件，限制非授权用户的使用。
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- **代码混淆工具：** 易语言提供专门的混淆工具，开发者可以对源码进行混淆处理，提高代码安全性。
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- **模块化编程：** 易语言支持模块化开发，可以将核心功能封装在DLL模块中，通过主程序调用，增强保护效果。
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Orca(msi编辑工具) 4.5.6 中文版发布：微软官方数据库编辑器
Orca工具是由微软官方发布的一款Windows Installer数据库表编辑器软件，适用于编辑各类与Windows Installer相关的文件。Windows Installer是一个用于安装、维护、以及卸载软件的应用程序接口。它首次被引入是在Windows 2000版本中，以及后续的Windows操作系统中作为标准的安装技术。
### Orca编辑器功能详述
Orca可以用来编辑以下类型的文件：
1. **.msi文件**：这是Windows Installer的核心文件，包含了软件安装包的全部信息，例如安装所需的资源、文件、注册表项以及安装和卸载过程中的操作指令。Orca能够对这些信息进行查看和修改，从而实现软件的定制化安装。
2. **.msm文件**：这是合并模块文件，主要用于将一组共同的组件打包，以便多个安装程序可以共享使用。Orca编辑器也可以打开.msm文件，并允许用户查看和编辑其中的信息。
3. **.msp文件**：这是Windows Installer补丁文件，用于更新现有的Windows Installer安装程序，它通常包含对现有.msi安装包所做的变更。Orca编辑器同样可以编辑.msp文件，以便创建或修改补丁。
4. **.cub文件**：这是内部一致性计算程序文件，通常用于执行文件内容的校验。Orca编辑器提供了一种方法来查看和分析这些文件。
5. **.pcp文件**：这是补丁创建属性文件，它存储了创建.msp补丁文件时所用的参数和属性设置。Orca编辑器支持对这些属性文件的编辑。
### Orca编辑器的应用场景
- **安装程序定制**：通过Orca编辑器，IT专业人员可以修改安装包的默认安装路径、添加或移除组件、添加或修改注册表项和快捷方式等。
- **本地化修改**：对于需要本地化的安装程序，Orca编辑器可以用来更改安装程序的语言资源，使安装界面支持多种语言。
- **错误修复和补丁制作**：当软件安装包出现问题或需要添加新特性时，可以使用Orca编辑器进行必要的修改，并生成补丁文件。
- **自动化脚本开发**：Orca编辑器允许对.msi文件进行自动化操作，例如，可以编写脚本自动应用一些更改，减少人工干预。
### 使用Orca编辑器的注意事项
- **备份原文件**：在使用Orca编辑.msi、.msm、.msp等文件之前，务必备份原始文件，因为编辑过程中的错误可能会导致安装程序损坏。
- **了解Windows Installer**：使用Orca编辑器之前，需要对Windows Installer的工作机制有基本的了解，包括对它所使用的各种表和字段的含义有清楚的认识。
- **版本兼容性**：Orca编辑器是与特定版本的Windows Installer一起工作，因此在不同版本的操作系统上，其功能表现可能会有差异。
### 总结
Orca编辑器是一个强大的工具，尤其适合于对安装包进行高级定制的场景。它提供了一个可视化的界面，让开发者能够直接编辑.msi等文件中的数据表，实现复杂安装任务的配置。同时，由于它与Windows Installer紧密结合，使用它时也需要对Windows Installer的原理有足够的认识。通过Orca编辑器，可以有效地制作出更加符合需求的安装包和补丁，极大地增强了软件部署的灵活性和适应性。
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solidworks怎么画立方体螺纹线
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COCO数据集加载与Mask R-CNN训练指南
在探讨“cocoapi-master.zip”文件中的知识点前，首先需要明确几个核心概念。coco数据集是一个大型的图像识别、分割和字幕生成的数据集，常用于目标检测、分割和字幕生成任务，是目前视觉识别领域最为广泛使用的数据集之一。Mask R-CNN是一种流行的实例分割算法，属于基于深度学习的计算机视觉技术，能够在图像中识别出不同实例的类别并分割出它们的轮廓。而pycocotools是Python开发的工具包，用于处理coco数据集的格式，提供了读取和处理coco数据的接口，是进行相关领域研究的常用工具库。
根据文件描述中的信息，我们可以得知以下几点：
1. cocoapi-master.zip是一个压缩包文件，通常包含了一个项目的所有源代码文件。在这个案例中，该压缩包包含了cocoapi的源代码，它是一个专门为处理coco数据集格式而设计的Python工具包。
2. 为了使用该工具包，首先需要安装pycocotools。根据描述，可以通过Git命令克隆对应的GitHub仓库，然后进入PythonAPI目录，执行“python setup.py build_ext install”命令来编译安装pycocotools。这里需要注意的是，命令中的$INSTALL_DIR是需要事先定义的安装路径变量。克隆操作将获取源代码，而安装命令则是在获取源代码后，构建并安装该工具包。
3. 在安装过程中，"setup.py"是Python包标准的安装脚本，包含了必要的元数据和安装指令。"build_ext"是setup.py中的一个指令，用于构建C/C++扩展模块，而"install"指令则是用于安装整个Python包。在编译安装过程中，可能需要依赖系统中的编译工具如gcc等。
4. pycocotools的安装对Mask R-CNN等实例分割算法来说至关重要。Mask R-CNN在训练过程中需要依赖pycocotools来加载和处理coco数据集，以便进行数据的预处理、转换、评估和可视化等工作。
现在，我们来详细探讨pycocotools以及如何使用它来加载coco数据集进行Mask R-CNN训练的几个核心知识点：
1. **coco数据集格式**：coco数据集具有特定的JSON格式，描述了图像和注释信息，其中注释信息包括类别、分割掩码、边界框等。pycocotools能读取这种格式的数据，并提供了方便的接口来访问数据集中的图片和标注。
2. **pycocotools中的API**：主要包含两个模块，一个是用于处理coco数据集的“pandas”形式接口，另一个是更底层的“pycocotools”接口。通常使用前者更为方便，因为它提供了类似于pandas的数据操作接口。
3. **数据加载与处理**：使用pycocotools加载coco数据集时，可以轻松地遍历整个数据集、读取单个图像的信息、获取图像的类别标签、分割掩码以及边界框坐标等。这些功能对于任何使用coco数据集进行机器学习模型训练的任务来说是必不可少的。
4. **评估指标计算**：pycocotools还支持评估指标的计算，例如平均精度均值（mean Average Precision, mAP）等。这些评估指标是衡量目标检测和实例分割模型性能的重要标准。
5. **Mask R-CNN与coco数据集**：Mask R-CNN是一个两阶段的目标检测网络，它在Fast R-CNN的基础上增加了一个分支用于预测目标的掩码，从而实现精确的实例分割。它被设计为能够处理coco数据集，因为该数据集包含了丰富的实例分割任务所需的注释信息。
6. **训练Mask R-CNN模型**：在训练Mask R-CNN模型时，通常需要使用cocoapi-master.zip提供的pycocotools来加载训练数据。训练过程中，将coco数据集中的图像和对应的标注数据输入到模型中，模型在训练过程中会不断调整其参数以最小化损失函数，从而提高目标检测和实例分割的准确性。
7. **安装依赖**：安装pycocotools通常还需要依赖于numpy、Cython、matplotlib等库。其中，Cython用于将Python代码编译成C代码以便加速计算，numpy用于高效的数组操作，matplotlib用于绘图和可视化。在安装pycocotools之前，需要确保这些依赖库已安装。
在进行Mask R-CNN训练之前，了解这些知识点将帮助我们更好地理解整个训练流程以及背后的原理。通过详细配置和安装pycocotools，我们可以确保Mask R-CNN模型在使用coco数据集时能够获得最佳的性能和准确度。