本文目录一览：
- 1、Python中的bug有多可怕？
- 2、windows环境的python踩坑记
- 3、Python程序代码混淆、编译、打包、运行（桌面程序防破解向）
- 4、python培训哪个靠谱？
- 5、Selenium 之 Mac 环境下 Python 安装 selenium 踩坑记录
- 6、夜曲编程的python坑
Python中的bug有多可怕？
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]
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[3]
— 完 —
windows环境的python踩坑记
虽然使用python有不少时间了，但是基本没有在windows环境下使用，这不就踩了不少坑，特此记录如下：
安装完成后，发现没有python命令，这个是环境变量的问题，添加就可以了。但是也找不到pip 命令，而进入python里面，可以import pip 模块。这时候，需要用 “python -m ensurepip ” 来生成pip命令了，生成之后添加到环境变量就可以直接使用了, 默认情况下pip的路径： Python_install_path\scripts\pip.exe ， 在较新的python版本里面，已经默认会生成pip 命令，也就是说不需要上述步骤就有pip 命令可以使用了.需要注意的是：
如果遇到执行pip.exe 时候报错： Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' ， 那么可以尝试用： python FULL/PATH/OF/PIP/COMMAND 来替带直接运行 pip, 貌似是无法找到合适的解释器来运行pip造成的.
如果发现系统中已经安装了python,但是缺少需要的module, 需要自己安装，可是不是管理员权限，没办法安装，python 提供了解决办法，方法如下：
A.
使用python -m site 命令，该命令会输出python的sys.path变量的值，以及其他的变量，见如下内容,其中我们可以看到有两个变量：USER_BASE, USER_SITE. 我们可以把需要的module 安装到USER_SITE下.
如果不存在相应的路径，那么我们可以创建.
B.
有了上述的路径后，我们在安装3rd module 的时候，就可以指定安装路径了：
pip install MODULE_FILE.PY --target=ABOVE\USER_SITE\PATH
上述方式安装之后，只有当前用户可以使用这些新装的module, 其他用户是不可以的.
其实这个不能算windows平台的坑了，一般不能import 都是缺少依赖的问题。 那么我们可以返回pip 命令，首先要知道这个module 的路径，通过路径中其他的信息确认这个module所属的package.
Python程序代码混淆、编译、打包、运行（桌面程序防破解向）
像Python这种解释性的语言，要想私有化部署的同时又保护好源码，就像是对于鱼和熊掌的追求。
虽然做不到尽善尽美，但是对代码进行混淆，增加一点破解的难度，或许能规避一些泄露的风险。
本次演示环境：linux
确保要发布的包根目录("demo")中有__main__.py文件，这个是程序执行入口。
编译
批量改名.pyc文件
移动.pyc文件
清理.py文件
清理__pycache__文件夹
打包成zip
运行时只要将zip文件作为参数即可
最终整合脚本
调用方式
对于在变量和函数名上的混淆有点小儿科，而对于跨文件的类名的混淆又太容易实现。
所以对于混淆程度的取舍，要视工程的规模而定。
2.1 混淆工具pyminifier
在原来的工具 pyminifier上修复了几个bug。
安装：
python3 安装
或者clone下来，自行安装
使用例子
2.2 源码变更
不同的配置对于源码的要求不同，以下是笔者踩过的坑。
其他混淆想法
结合混淆、编译和打包，尝试出以下发布脚本。
主要的思路 ：创建一个工作目录tmp，然后在此目录下混淆、编译python代码，完成后把内容打包成pyc文件，再将pyc文件和其他配置文件移动到dist，发布dist即可。
混淆的目的是最大程度保护源码，在发布到客户端后不被轻易破解。
python培训哪个靠谱？
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Selenium 之 Mac 环境下 Python 安装 selenium 踩坑记录
作为一个Python初级菜鸟 ，以下是我Mac 环境下使用Python 安装selenium 的踩坑记录。
研究了一圈发现pip 安装 是不需要在Python环境下输入。
用pip安装时都要在cmd命令行里启动的，而在python中无法运行。
退出python运行环境就再执行pip可以了。
然后cmd 直接输入 pip install selenium
遇到了第二个问题..
2 . cmd 内直接输入 pip install selenium 报错： pip command not found
经百度得知 ：pip是python的包管理工具，在Python的安装包中，easy_install.py是默认安装的，而pip需要我们手动安装。
输入 sudo easy_install pip 安装。
安装完之后 再输入 pip install selenium
遇到了第三个问题..
大概就是说需要升级Python2，但其实我已经安装过了Python3。
然后又百度了一下，才知道是我需要安装Python3 环境下的pip 包..
Python2 下的pip安装：
打开终端： sudo easy_install pip
Python3 下的pip安装：
打开终端： curl
安装完后，查看版本
pip --version
环境都准备好了，可以安装selenium 了。输入 pip install selenium
夜曲编程的python坑
不坑。
夜曲编程就初学者入门而言是很不错的，主要有几个优势：课程设计：总体设计由浅入深，学习路径清晰，容易坚持。采用的是卡片模式，每日学习一课，只需花费20来分钟。且页面自带记忆卡片，复杂概念简单化。
偶然在网上发现了夜曲编程这个软件。试着跟着学了一下，先是学习的免费课程。第一次学习的时候，这个教程惊艳了我。首先，夜曲编程的教程都是图文形式的教程，交互式的教学方法让学习的效率有了很大的提高。夜曲编程出自百词斩旗下，它通过卡片的形式将一些编程的知识点放入其中，一定程度上可以增进编程的学习效果。
