包以从Julia语言调用Python函数-Python开发

【文件属性】：
文件名称：包以从Julia语言调用Python函数-Python开发
文件大小：109KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 15:52:53
Python Deep Learning 该软件包提供了直接从Julia语言调用Python并与之完全互操作的功能。 您可以从Julia导入任意Python模块，调用Python函数（在Julia和Python之间自动转换类型），从Julia方法定义Python类，并在Julia和Python之间共享大型数据结构而无需复制它们。 从Julia语言调用Python函数此包提供了直接从Julia语言调用Python并与之完全互操作的功能。 您可以从Julia导入任意Python模块，调用Python函数（在Julia和Python之间自动转换类型），从Julia方法定义Python类，并在Julia和Python之间共享大型数据结构而无需复制它们。 在Julia内安装，只需使用包管理器运行Pkg.add（“ PyCa

【文件预览】：
PyCall.jl-master
----Project.toml(1KB)
----deps()
--------buildutils.jl(3KB)
--------depsutils.jl(6KB)
--------build.jl(5KB)
--------find_libpython.py(11KB)
----.github()
--------workflows()
----test()
--------check_deps_version.jl(360B)
--------test_pyfncall.jl(984B)
--------test_venv.jl(4KB)
--------runtests.jl(27KB)
--------test_build.jl(2KB)
--------testpybuffer.jl(9KB)
----benchmarks()
--------callperf.jl(3KB)
--------pywrapfn.jl(3KB)
--------arrayperf.jl(3KB)
--------pycall_legacy.jl(2KB)
----src()
--------gui.jl(9KB)
--------io.jl(4KB)
--------pyiterator.jl(5KB)
--------startup.jl(6KB)
--------PyCall.jl(34KB)
--------numpy.jl(8KB)
--------pydates.jl(7KB)
--------exception.jl(8KB)
--------pyclass.jl(8KB)
--------pytype.jl(16KB)
--------pybuffer.jl(10KB)
--------pyfncall.jl(4KB)
--------pyoperators.jl(4KB)
--------serialize.jl(1KB)
--------pyeval.jl(9KB)
--------conversions.jl(31KB)
--------gc.jl(2KB)
--------pyarray.jl(11KB)
--------callback.jl(4KB)
--------pyinit.jl(10KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(115B)
----aot()
--------julia.sh(151B)
--------compile.jl(582B)
--------runtests.sh(163B)
--------precompile.jl(296B)
--------README.md(1KB)
--------assert_has_pycall.jl(444B)
----README.md(30KB)