1.教你阅读 Cpython 的包源n包源码（一）
2.逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(6)
3.setuptools-python打包分发package
4.python中封装程序后,源码里两面有哪两个？
5.python怎么看package源码
6.分位数回归及其Python源码导读

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是安装否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，包源n包其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，源码内存管理，安装ideadatasource源码这里一一揭示。包源n包

       文章将深入探讨Cpython的源码内部结构，分为五部分：编译过程、安装解释器进程、包源n包编译器和执行循环、源码对象系统、安装以及标准库。包源n包了解Cpython如何工作，源码从源代码下载、安装编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的dmidecode源码包下载对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(6)

       在之前的讨论中，我们已经成功逆向了由pyinstaller打包的exe程序的主程序。然而，关于其依赖的惠州去深圳源码python文件，其实获取方法相当直接。关键在于PYZ-.pyz_extracted文件夹，其中包含编译exe时转化为pyc格式的依赖文件。只要对这些pyc文件进行逆向，就能揭示出整个exe的所有python源代码，这种方法屡试不爽。然而，有知乎网友推荐使用Nuitka进行exe打包，以增加代码的防护，防止源码被轻易反编译。具体步骤如下：

       首先，进入PYZ-.pyz_extracted文件夹，你将发现所需的依赖文件。

       接着，对这些pyc文件进行逆向处理，从而获取到全部的python源代码。

       在pycharm等开发环境中，打开这些源代码，解决任何依赖关系问题。

       最后，直接运行你修改后的代码，程序即可成功启动。

setuptools-python打包分发package

       setuptools是Python最常用的打包与分发工具，允许他人通过pip install轻松安装你的库。它基于distutils，但提供了更丰富的功能。setuptools可以将你的f直播抓源码库打包为两种类型：源码包（source dist）和二进制包（binary dist）。

       源码包（sdist）类似于.zip或.tar.gz文件，包含库的所有源代码和静态文件，如.txt、css、等。打包源码包通常使用setup.py命令，它需要配置打包信息，如格式参数（formats），默认根据平台创建.tar.gz或.zip文件。执行后，你会在项目目录下发现一个dist文件夹和egg-info文件夹。安装源码包时，可以选择先解压缩，或直接使用pip安装。

       二进制包（bdist）主要使用wheel格式（.whl后缀），在某些场景下安装速度更快。打包二进制包同样使用setup.py，设置格式参数（formats）即可，另外提供了其他命令用于指定打包选项。安装二进制包只需pip命令。

       setup.py是Python打包的核心文件，用于指定库的基本信息、打包的文件、依赖包以及版本控制等。它通过setuptools.setup函数控制整个打包过程。此函数包含多个参数，如packages、竞价低开源码include_package_data、exclude_package_data、package_data、data_files等，用于指定需要打包的文件。include_package_data参数根据MANIFEST.in文件来打包非源码文件，而MANIFEST.in定义了如何打包这些文件。package_data参数直接指定要被打包的文件。

       在库中管理依赖包的安装与版本控制是setuptools的重要功能，通过install_requires、setup_requires、tests_require、extras_require等参数实现。设置python环境的版本限制使用python_requires参数。若需要在系统环境path中生成可执行文件或脚本，使用setup函数的entry_points和scripts参数。对于C/C++扩展，使用setup.py来编译并集成到Python中，通过ext_modules参数配置。自定义命令也是进阶功能，允许用户扩展setuptools的功能。

python中封装程序后,里两面有哪两个？

       在Python中，封装程序后通常会产生两个文件，分别是源代码文件和编译后的字节码文件。

       1. 源代码文件：通常以.py为扩展名，是我们编写的Python程序源代码文件，包括程序的各种函数、类、变量和注释等。在执行Python程序时，解释器会读取源代码文件并将其转换为字节码执行。可以通过文本编辑器打开和查看源代码文件，也可以通过Python解释器执行该程序。

       2. 字节码文件：通常以.pyc或.pyo为扩展名，是Python源代码文件经过编译后生成的二进制文件，其中包含了程序的字节码和一些元数据信息。当Python程序被执行时，解释器会首先检查是否存在编译后的字节码文件，如果存在则直接加载执行，否则会先将源代码文件编译为字节码文件再执行。可以通过Python解释器或反编译工具查看和修改字节码文件，但一般不建议手动修改字节码文件。

       需要注意的是，Python的封装程序通常是通过打包工具（如pyinstaller、cx_Freeze等）将源代码文件和相关依赖项打包成可执行文件或安装包，用户可以直接运行该文件来执行Python程序。在打包过程中，封装程序会自动将源代码文件编译为字节码文件并打包到可执行文件中，用户无需手动生成字节码文件。

python怎么看package源码

       要查看Python package的源码，首先需要确定源码的位置。如果你可以在命令行中运行Python，可以使用以下命令来查找目录。

       1. 打开命令行工具。

       2. 输入以下命令并执行：

        ```

        import string

        print(string.__file__)

        ```

        这将会显示类似以下的路径：`/usr/lib/python2.7/string.pyc`

       3. 对应路径下的`string.py`文件就是package的源码文件。需要注意的是，有些库可能是用C语言编写的，这时你可能会看到类似“没有找到模块”的错误。对于这样的库，你需要下载Python的源码，以便查看C语言实现的细节。

       请记住，不同版本的Python可能会有不同的路径和文件名。如果你在查找特定package的源码时遇到困难，可以尝试查找该package在Python官方文档中的页面，通常那里会提供源码的链接。

       如果这个回答解决了你的问题，希望你能采纳。如果还有其他疑问，欢迎继续提问。

分位数回归及其Python源码导读

       探索自变量与因变量关系时，线性回归是最直接的方法，其公式为：[公式]。通过最小二乘方法（OLS）得到无偏估计值[公式]，[公式]。然而，线性回归存在局限性，特别是当残差不满足期望值为零且方差恒定的独立随机变量假设时，或当我们需要了解在给定特定条件下的条件中位数而非均值时。为解决这些问题，分位数回归（Quantile Regression）应运而生。

       让我们以收入与食品消费为例，这一经典例子出自statasmodels的Quantile Regression应用。我们使用Python包statsmodels实现分位数回归，具体步骤如下：

       首先，进行数据预处理，确保数据准备就绪。

       接着，我们进行中位数回归（分位数回归的特例，q=0.5），结果揭示了收入与食品消费之间的关系。

       通过可视化，我们进一步拟合了个分位数回归，分位数q从0.到0.，以全面理解不同分位数下的回归关系。

       观察条回归线，对比分位数回归线与线性最小二乘回归线，我们可直观发现三个关键现象。

       分位数回归的原理基于数理统计，涉及分位数的定义、求解方法以及如何将分位数回归应用到实际问题中。简而言之，分位数回归通过最小化损失函数来估计参数，从而提供更全面的统计信息。

       实现分位数回归的源码主要包含在Python库中的QuantReg和QuantRegResults类中。QuantReg类负责核心计算，如系数估计和协方差矩阵计算，而QuantRegResults类则用于计算拟合优度并整理回归结果。

       总结，分位数回归为解决线性回归局限性提供了有效手段，其优势在于提供更丰富统计信息，如条件中位数，适用于多种应用场景。希望本文能为理解分位数回归及其Python实现提供清晰路径。

python打包分发工具：setuptools

       setuptools是Python打包与分发的利器，它简化了库的创建与分发过程，使得开发者能够通过简单的命令实现库的安装。

       setuptools的前身是distutils，它提供了打包与分发的功能。setuptools的功能包括源码包和二进制包的创建。

       源码包sdist是常见的压缩包形式，包含库的源码及一些静态文件。打包源码包主要使用setup.py，通过formats参数指定压缩格式。安装源码包可选择解压缩后安装或直接安装。

       二进制包bdist以wheel形式存在，格式为.whl，无需编译，安装更快。打包与分发二进制包同样使用setup.py，通过formats参数指定格式。

       setup.py是打包过程的核心，它控制了重要的配置信息。通过packages、include_package_data、exclude_package_data、package_data、data_files参数指定需要打包的文件。

       setup.py参数packages用于指定需要打包的package，类型为list[str]。find_packages和find_namespace_packages函数可快速找到所有package。

       include_package_data参数用于根据MANIFEST.in文件打包非源码文件。package_data参数直接指定非源码文件。

       依赖包的安装与版本管理由setup函数的install_requires、setup_requires、tests_require和extras_require参数实现。

       对于python版本限制，使用python_requires参数指定。

       setup函数的entry_points和scripts参数用于生成命令行脚本。而C/C++扩展则通过python setup.py build_ext --inplace命令进行编译。

       主要通过setup函数的ext_modules参数进行C/C++扩展的编译，setuptools.Extension类用于指定扩展参数。setuptools.Extension用define_macros和undef_macros参数定义或取消定义宏。

       自定义命令行为是setuptools的高级特性，通过继承setuptools.command类来实现。需要通过cmdclass参数告知setuptools，该参数是一个字典，key为命令名，value为继承的类。