环境
镜像源
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
关于镜像源命令（conda）
-显示镜像源地址
-添加镜像源地址（conda)
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| conda config --remove channels url地址
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-添加镜像源地址（pip)
升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：
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| python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip：
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| python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
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-移除镜像源地址
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| conda config --add channels
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-清除下载缓存（创建虚拟环境错误时使用）
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| conda clean -p
conda clean -a
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虚拟环境命令
-查看当前存在哪些虚拟环境
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| conda env list
conda info -e
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-查看安装了那些包
-切换成32位虚拟环境
-检查并更新conda
-创建虚拟环境
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| conda create -n your_env_name python=x.x
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注：anaconda命令创建python版本为x.x，名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
-命令行检查当前python版本
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| Linux: source activate your_env_nam
Windows: activate your_env_name
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-虚拟环境中安装额外包
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| conda install -n your_env_name [package]
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-关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
windows：deactivate env_name
或者`activate root`切回root环境
Linux：source deactivate
-删除虚拟环境和环境下某个包
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| conda remove -n your_env_name --all`
conda remove --name $your_env_name $package_name
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conda一键安装cuda和cudnn
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| conda install cudatoolkit=11.3.1 cudnn=8.2.1
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- CUDA 工具包 11.0 配合 cuDNN v8.0.2
- CUDA 工具包 11.1 配合 cuDNN v8.1.1
- 对不起，之前忘记最后一位了，最终把我自己坑惨了。。。
安装位置在library\lib
安装torch
GPU版本：
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| conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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CPU版本
1
| conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
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其它（某些易混淆概念）
Pycahrm是一个python包管理工具，可以自由切换python版本，spyder是自带用于科学数据分析的工具，默认为base，需要进anaconda navigator内安装相应环境的spyder。
Python内容（不是教程！）
检查是否存在全局变量
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| if "var_name" in globals():
print("var_nameexists!")elif "var_name" in locals():
print("var_name existslocally!")else:
print("var_name does notexist.")
|
可以分别利用 globals()和 locals()在全局和本地范围内检查变量。
globals和locals这两个作用域函数都会返回字典——因此也执行上述的字典合并语法{x, y}。代码在合并范围后的字典中同时检查了test1和test2。
Opencv
裁剪图片
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| resized1[y1:y2, x1:x2]=resized0
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resized0是小图
resized1是大图，参数是左上点和右下点
在图片（或视频）中添加文字
示例：
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| cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3)
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各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细
其中字体可以选择
FONT_HERSHEY_SIMPLEX
Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
FONT_HERSHEY_PLAIN
Python: cv.FONT_HERSHEY_PLAIN
FONT_HERSHEY_DUPLEX
Python: cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX
FONT_HERSHEY_COMPLEX
Python: cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX
图片储存为numpy
示例：
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| import cv2
import numpy as np
img=np.ones((200,200))
img=np.int8(img)
img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.imwrite("demo.jpg",img)
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Win32api
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win32api.GetCursorPos()
win32api.SetCursorPos((200, 200))
win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN, 200, 200, 0, 0)
win32api.mouse_event(win32con.MUOSEEVENTF_LEFTUP, 200, 200, 0, 0)
win32gui.FindWindow(None, 'qq')
win32gui.FindWindow('TXGuiFoundation', None)
hw = win32gui.WindowFromPoint(win32api.GetCursorPos())
gui.GetClassName(hw)
win32gui.GetWindowText(hw)
win32gui.GetwindowRect(hw)
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一点好玩的东西
python可以通过反射调用C# dll库，首先在vs 2022内建一个C#类库，编译后在bin内寻找相应dll文件，复制到pycahrm项目内，导入pythonnet库，ide标红不要怕，跑就完事了，能通。
随后因为某些原因，又尝试调用c dll，照例打开vs2022，建立一个c++ dll文件，按惯例改文件名成c的后缀，网上教程很多，照着弄完事，技术很成熟。
于是乎，一个同时使用c、c#和python的乱炖项目诞生了……
——————忽然——————我发现如果使用mmap进行视频的共享，会因为不同程序的时钟问题卡住，一番尝试后还是改成python，事实证明python效率比c#差了一截，获取同样窗口截图占用更高——————