openstack安装教程 openstack单节点安装教程

大家好，关于openstack安装教程很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于openstack单节点安装教程的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

有初学者学习python实用的编辑器吗

世界上最好的Python编辑器或IDE是什么？炫酷的界面、流畅的体验，机器之心投PyCharm一票，那么你呢？本文介绍了PyCharm、JupyterNotebook和Spyder在内的5种主流PythonIDE，每一种都各有优缺点。不过结合经验教训，不论是纯文本编辑器还是集成开发环境，总有一款是你的最爱。

1991年，GuidovanRossum创建了Python并发布了第一个版本。这种解释型高级编程语言为通用编程而开发。Linux、MacOS和Windows等操作系统中都有Python解释器。

经过近30年的发展，Python已成为编程社区极受欢迎的语言。使用IDLE或PythonShell写Python编码适用于小型项目，但无法应对成熟的机器学习或数据科学项目。

在这种情况下，你需要使用一个IDE（集成开发环境）或专用的代码编辑器。由于Python是最流行的编程语言之一，IDE的选择也非常多。那么问题来了：「究竟什么样的IDE最适合Python？」

很明显，没有哪一个IDE或代码编辑器可以称得上是「最好」的PythonIDE或编辑器。这是因为它们各有优劣。此外，从为数众多的IDE中进行挑选实在太浪费时间。

但不用担心，本文已经为你整理好了。为了帮助你做出正确的选择，本文将介绍几种最适合Python的IDE，专门用于处理数据科学项目。

Atom

平台：Linux/macOS/Windows

官网：https://atom.io/

类型：通用文本编辑器

Atom是一种免费的开源文本及源代码编辑器，适用于Java、PHP、Python等多种编程语言。该文本编辑器支持用Node.js写成的插件。尽管Atom适用于多种语言，但它对Python情有独钟，其有趣的数据科学特性非常适合Python。

Atom的最大特点之一是支持SQL查询，但你需要安装DataAtom插件才能获取该特性。它支持MicrosoftSQLServer、MySQL及PostgreSQL。而且，你还可以可视化Atom的结果，无需打开其他任何窗口。

可以帮助Python数据科学家的另一个Atom插件是MarkdownPreviewPlus。它可以为编辑、可视化Markdown文件提供支持，让你可以预览、渲染LaTeX公式等。

优点：

活跃的社区支持

与Git的完美集成

为管理多个项目提供支持

缺点：

在较老的CPU上运行可能会出现性能问题

可能遇到迁移问题

JupyterNotebook

平台：Linux/macOS/Windows

官网：https://jupyter.org/

类型：基于Web的IDE

JupyterNetbook起源于2014年的Ipython，它是一种基于服务器-客户端结构的网页应用。JupyterNetbook允许我们通过「Notebook」创建和操作代码文件，并且采用一种即时运行的方法，这是JupyterNotebook最重要的特性。对于Python数据科学家而言，JupyterNotebook基本上是必需品，因为它提供了最直观、最精炼的交互式数据科学环境。

对于刚入门的数据科学家而言，Jupyter是最简单也最完美的工具。我们在写完一个代码片段后就能直接运行这些局部代码查看效果，因此它的交互效果是最好的。此外，JupyterNotebook中的单元可以选择代码或者文档，也就是说选择文档后可以直接按照MarkDown的语法写代码或整个文件的注释、心得和背景知识等。

通过使用Matplotlib和Seaborn等可视化工具，我们可以直接在代码单元下输出想要的可视化图信息。当然我们也可以将整个Notebook文件导出为PDF、HTML或纯Python代码文件，这非常有利于文件在不同平台间的传播，因此像谷歌的Colab等平台也都默认使用Notebook的这种形式。与Ipython一样，JupyterNotebook是一系列项目的总称，包括Notebook、Console和Qtconsole等。

优点：

允许使用Notebook直接创建博客或代码演示

确保可复现的研究与解释

在运行整体前可以运行并修正局部代码块

缺点：

复杂的安装过程（你也可以直接安装集成开发环境Anoconda～）

PyCharm

平台：Linux/macOS/Windows

官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/

类型：Python专用IDE

PyCharm是Python的专用IDE，地位类似于Java的IDEEclipse。功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版，即专业版和社区版。PyCharm是安装最快的IDE，且安装后的配置也非常简单，因此PyCharm基本上是数据科学家和算法工程师的首选IDE。

对于喜欢IPython或Anaconda发行版的人而言，PyCharm同样可以便捷地集成Matplotlib和NumPy等工具，这意味着我们在处理数据科学项目时可以便捷地使用数组查看器和交互式图表等。除此之外，IDE还扩展了对JavaScript和AngularJS等语言的支持，这使得它同样也适合Web端的开发。

安装完成后，我们可以快速建立一个Python项目，并选择解释器和新的代码文件。可能我们会用conda等工具维护不同的环境，例如TensorFlow或PyTorch等，在建立新项目时只需要选择这些环境下的Python主程序就相当于选择了新环境。最后，除了提供直接debug和运行功能外，PyCharm还提供对源代码和项目控制的支持。

优点：

活跃的社区支持

支持全面的Python开发，不论是数据科学还是非数据科学项目

新手和老兵都易于使用

快速Reindexing

运行、编辑、debugPython代码都不需要额外的支持

缺点：

加载可能比较慢

使用现有项目前可能需要调整默认设置

Redeo

平台：Linux/macOS/Windows

官网：https://rodeo.yhat.com/

类型：Python专用IDE

Redeo的logo就暗示了这个IDE是专门为数据分析而开发的，如果用过RStudio，你就会发现Redeo与它有很多相似的特征。对于那些不了解RStudio的人而言，你们只需要知道它是最流行的R语言集成开发环境。与RStudio一样，Rodeo的窗口分为四部分，即代码文本编辑器、控制台、变量可视化环境和图形/库/文件的查看窗口。有意思的是，RStudio和Redeo都与MATLAB有很多相似之处。

Redeo的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用。由于Redeo允许在写代码的同时查看变量和可视化等细节，它可以称得上是最好的数据科学IDE之一。此外，Redeo还有内置的课程及辅助材料。

优点：

大量定制化设计

实时监控代码到底创建了些什么

通过自动补全和语法高亮，写代码会更快

缺点：

有很多Bug

社区支持不是很多

内存问题

Spyder

平台：Linux/macOS/Windows

官网：https://www.github.com/spyder-ide/spyder

类型：Python专用IDE

Spyder是Python专用的一种开源IDE，其独特之处在于专为数据科学工作流程进行了优化。它与Anconda软件包管理器捆绑在一起，后者是Python编程语言的标准发行版。Spyder拥有所有必需的IDE特性，包括代码完整性及集成文件浏览器。

Spyder专为数据科学项目创建，具备平滑的学习曲线，即学即会。在线帮助选项允许用户在并行开发项目的同时寻找关于库的专门信息。而且，这个Python专用IDE与RStudio类似。因此，在从R切换到Python时这是一个恰当的选择。

适用于Python库的Spyder集成支持（如Matplotlib和SciPy）进一步证明，Spyder是为数据科学家量身打造的。除了可感知的IPython/Jupyter集成之外，Spyder还有一个独特的「variableexplorer」特性，允许使用基于表格的布局展示数据。

优点：

代码完备性和变量探索

易用性

数据科学项目的理想工具

界面整洁

活跃的社区支持

缺点：

不适用于非数据科学项目

对于高阶Python开发者而言太基础了

如何为Python选择理想的IDE？

这完全取决于你的需求。以下是几点建议：

如果你刚开始使用Python，找一个定制化较少、附加功能也较少的IDE。干扰越少，上手越容易。

将这些IDE功能与你的期望进行对比。

多尝试几种IDE就会知道哪一种最适合你的需求。

未来十年Python会取代Java吗

谢谢邀请，

计科专业主要方向是浏览器内核主体开发语言是C/C++，java，因为业务调整最近开始玩服务端后台，只有在软件行业呆的不长的人才会计较哪种编程语言可能存活的时间更长久，更加有优势，这种不在同一个频道的比较没有任何实际的意义，在编程还没学习之前很多人都有一种强烈的好奇心，非要比较出个哪种编程语言是最好的，只是选择就耗掉了大量的时间，其实选择起来很简单，选择自己要做的方向，然后选择这个方向使用最多的编程语言就可以了。

就目前编程语言的发展趋势，有三种类型目前在市场上比较火，java，python，前端，java火主要是目前主流编程的第一语言，虽然现在很多人喊着python势头非常猛，但在真正的项目实战开发上还是java居多毕竟成熟的类库框架选择空间非常大，虽然就业岗位目前在市场上最多，但并不意味着工作随便找一下就能搞定，现在java入行的门槛已经提升了许多，学个一知半解找个合适的工作真不是那么容易，任何一种编程语言在流行之初门槛门槛相对都会比较低，随着发展入门的门槛会逐渐提升，现在java就是这种态势，现在在市场上招聘个做java，投简历的人数也比之前多，即使这种情况也不耽误java占据主流第一编程语言。

目前培训班最喜欢的两种培训python，前端，两种编程方向入门简单，市场需求量大，python目前是喊的口号最响亮的编程语言，号称胶水语言，几乎没有不能做的领域，特别是在人工智能，科学统计，网站后台，以及爬虫领域都有不俗的表现，对java最有冲击的编程语言，冲击并不意味着取代，编程语言的切换从来不是一朝一夕的事情，而且已经形成巨大生态链的切换不是一朝一夕的事情，十年后可能python的市场占有率提升，依然会有大量的开发者使用java。

编程语言的发展都需要依赖编程社区，需要广大的程序员能支持到位，然后有问题在编程社区里面讨论，才能整体推动发展，一种编程语言的普及除了能跟上大形势还需要能大量的粉丝推动，而且即使一种编程已经很古老，只要曾经大量使用过，也会有大量的技术人员继续留守，取代不是一朝一夕的事情，毕竟对于企业来讲首先考虑的是成本不是跟风，不是什么编程语言最流行就拿过来使用，现在大家不太关注的VB，VC还有大量的企业在使用，熟悉又简单没有必要切换。

java收费也不会影响大量的从业者继续使用，毕竟已经在程序员领域打下了深厚的基础，所以讨论哪种语言取代哪种编程语言意义不大，任何一种还存在的编程语言都有其存在的必要性，当然编程语言的进化是一种趋势，必然有集成度更高的编程语言切入进来，但这一切都需要时间。

如果做过几年的程序，时间长了编程语言只是一种工具，核心还是编程思想和编程算法，到真正拔高的时候，硬实力还是这两样，所以没有必要死死扣住一种编程语言，真正的高手玩的不是懂得多少种编程语言，而是深层次研究编程思想，精准的算法等等这才是编程的核心。

希望能帮到你。

neutron怎样激活

1.在您的Android手机或平板电脑上安装Neutron音频播放器。

2.打开Neutron应用程序，然后点击屏幕左上角的“菜单”按钮。

3.在菜单中，选择“设置”选项。

4.在“设置”页面中，找到“激活”选项，并点击它。

5.在“激活”页面中，输入您的激活码。

6.点击“激活”按钮，系统将自动验证您的激活码。

7.如果您的激活码有效，Neutron将自动激活，并解锁所有高级功能。

openstack控制节点一般安装几个节点

在OpenStack中，一般会安装一个或多个控制节点，具体数量取决于不同的部署需求和规模。在小规模部署中，通常会使用单个控制节点，该节点负责管理和控制整个OpenStack环境。这样的部署适用于测试、开发或小型生产环境。在中大规模部署中，通常会使用多个控制节点，以实现高可用性和容错性。这些控制节点通过负载均衡器进行负载均衡，并运行相同的服务和组件，以确保系统的高可用性和冗余性。这样的部署适用于大型生产环境，具有更高的性能和可靠性要求。需要注意的是，控制节点并不参与实际的计算和存储，它们主要负责管理和协调计算、存储和网络资源，并提供API接口供用户和其他组件使用。

virtualbox能打开openstack镜像吗

在VirtualBox上创建一个新的虚拟机，点击窗口中的“目录”图标，可以选择电脑上的镜像文件。

随后选择想要在虚拟机安装的镜像文件。虚拟机添加好了镜像文件以后，接着请点击Start按钮。虚拟机即可从光盘镜像启动，进入安装界面了。

openstack过时了吗现在开始钻研还有意义么

说过时还言之尚早。从问世至今的10年来，OpenStack曾经一时风头无两，但近2年来，国内越来越多的企业开始退出OpenStack阵营，只有一些大厂还在苦苦支撑。很多开发者开始转向容器，Docker、K8S等一度占据了各大云计算头条。

自诞生以来，OpenStack似乎一直被质疑，其背后最重要的两大推手NASA和Rackspace都弃它而去，惠普、思科接连宣布关闭基于OpenStack的公有云服务，英特尔也决定不再投资OpenStack创新中心。但是，现在就谈放弃着实有些早，OpenStack依旧坚挺。

截至目前，OpenStack基金会成员数已经达到10万，覆盖全球187个国家，675个组织。在国内，如果以“OpenStack”为关键字搜索，依旧可以搜索到数百个招聘岗位，相关的研发、实施和运维工程师薪酬大多月薪在20K以上。

OpenStack太老？

如今，OpenStack已经走过八个年头，从年龄来看，确实不算年轻，但也并未达到老龄化的程度。2018年，OpenStack社区开发者做了很多努力，比如Nova、Cinder、Neutron、Ironic、Cyborg、Octavia、Zun等（此处不对所有更新依次展开说明，只以Kolla和Magnum为例）。

在笔者看来，Kolla和Magnum的更新非常值得一提。Kolla在国内OpenStack用户中使用非常广泛，现在的Kolla已经可以支持Keystone和Cinder最小停机时间，这意味着OpenStack项目实现了无缝升级，这对用户而言是极大的好消息。

在云时代，容器成为运行大规模应用程序的重要解决方案。Magnum项目由OpenStackContainersTeam开发并推出，旨在将容器编排引擎作为OpenStack首类资源，异构兼容Kubernetes，Mesos，Swarm等容器管理平台，这对用户而言十分友好，可以在OpenStack上部署Kubernetes。

更为重要的是，2018年，OpenStack社区提出了OpenInfra思想，这让社区走向了更加开放的一条路，可以组合一切有用的开源项目，将OpenStack打造为开源基础设施的集成引擎。

从这些项目更新可以看出，OpenStack并没有贪图稳定安逸，相反，非常乐于接受新兴技术趋势，比如5G、边缘计算、人工智能、物联网等。现在的OpenStack在大规模部署、高性能计算、硬件加速、容器及资源管理等方面都有不错的表现。

OpenStack在国内大受欢迎

虽然在国外备受冷落，但是国内企业对OpenStack倒是颇为热情。“自主可控”和“拿来主义”的说法将OpenStack推向高潮，由此炸出了不少OpenStack国内支持者。在《2018年OpenStack用户调查报告》中，华为、EasyStack和红帽位列前三，中国联通、中国移动、腾讯等企业均加入OpenStack研发阵营。

在OpenStack基金会中，华为和腾讯成为八家白金会员中的两家中国企业。三大运营商、九州云、浪潮、新华三、中兴等占据了20家黄金会员中的不少席位，这些都足以说明OpenStack在国内的受欢迎程度。

为何被唱衰？

归根结底，OpenStack是一个开源解决方案，肯定会存在很多问题，这些问题就成了唱衰的由头。众所周知，OpenStack诞生在美国，但美国前三大云计算厂商，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP无一例外都是自主研发路线。反观国内，阿里云同样倡导自主研发，在这些巨头的影响下，OpenStack的舆论导向自然不会太好看。

当然，OpenStack自身确实存在一些问题。首先，OpenStack社区内部对于一些项目是否应该在成长之后独立运营存在争议，最终导致不错的项目因为方向分散而落寞；其次，企业最终目的是盈利，如果围绕OpenStack这个开源项目搭建云平台架构，投入的人力和物力可能过于庞大，研发成本、人力成本、维护成本可能远高于直接采用商用设施；最后，OpenStack在更新频次、问题解决等方面的速度要次于云供应商，因此频被唱衰。

结语

OpenStack虽然走过八年，但好在社区没有闭关锁国，而是积极探索与新技术的融合方式，这让该技术未来可期。此外，未来不是单一云供应商垄断的局面，这也不是企业希望的结果。混合云、多云都是被看好的发展趋势，OpenStack足以凭借过往基础和社区力量成为众多选择中的一个。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。