


Python安装Imaging报错:The _imaging C module is not installed问题解决
今天写Python程序上传图片需要用到PIL库,于是到http://www.pythonware.com/products/pil/#pil117下载了一个1.1.7版本的,我用的是CentOS64 并且自行升级后的Python版本安装PIL库
首先下载解压:
代码如下:
[root@lee ~]# wget http://www.pythonware.com/products/pil/#pil117
[root@lee ~]# tar -xf Imaging-1.1.7.tar.gz
然后准备安装
代码如下:
[root@lee ~]# cd Imaging-1.1.7
[root@lee Imaging-1.1.7]# python python setup.py build_ext -i
都没问题,当测试安装的时候却老提示:*** The _imaging C module is not installed
代码如下:
[root@lee Imaging-1.1.7]# python selftest.py
*** The _imaging C module is not installed
找了半天,也找不出是什么原因,后来终于在官网从一堆英文中找到了关键所在,解决方法,实际根据自己的python PIL路径设置
代码如下:
[root@lee Imaging-1.1.7]# echo '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/PIL' >> /etc/ld.so.conf
[root@lee Imaging-1.1.7]# ldconfig
重新python selftest.py,一路安装完成

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Die Geschwindigkeit der mobilen XML zu PDF hängt von den folgenden Faktoren ab: der Komplexität der XML -Struktur. Konvertierungsmethode für mobile Hardware-Konfiguration (Bibliothek, Algorithmus) -Codierungsoptimierungsmethoden (effiziente Bibliotheken, Optimierung von Algorithmen, Cache-Daten und Nutzung von Multi-Threading). Insgesamt gibt es keine absolute Antwort und es muss gemäß der spezifischen Situation optimiert werden.

Mit einer einzigen Anwendung ist es unmöglich, XML -zu -PDF -Konvertierung direkt auf Ihrem Telefon zu vervollständigen. Es ist erforderlich, Cloud -Dienste zu verwenden, die in zwei Schritten erreicht werden können: 1. XML in PDF in der Cloud, 2. Zugriff auf die konvertierte PDF -Datei auf dem Mobiltelefon konvertieren oder herunterladen.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Eine Anwendung, die XML direkt in PDF konvertiert, kann nicht gefunden werden, da es sich um zwei grundlegend unterschiedliche Formate handelt. XML wird zum Speichern von Daten verwendet, während PDF zur Anzeige von Dokumenten verwendet wird. Um die Transformation abzuschließen, können Sie Programmiersprachen und Bibliotheken wie Python und ReportLab verwenden, um XML -Daten zu analysieren und PDF -Dokumente zu generieren.

XML kann mithilfe eines XSLT -Konverters oder einer Bildbibliothek in Bilder konvertiert werden. XSLT -Konverter: Verwenden Sie einen XSLT -Prozessor und Stylesheet, um XML in Bilder zu konvertieren. Bildbibliothek: Verwenden Sie Bibliotheken wie Pil oder Imagemagick, um Bilder aus XML -Daten zu erstellen, z. B. Zeichnen von Formen und Text.

XML -Formatierungs -Tools können Code nach Regeln eingeben, um die Lesbarkeit und das Verständnis zu verbessern. Achten Sie bei der Auswahl eines Tools auf die Anpassungsfunktionen, den Umgang mit besonderen Umständen, die Leistung und die Benutzerfreundlichkeit. Zu den häufig verwendeten Werkzeugtypen gehören Online-Tools, IDE-Plug-Ins und Befehlszeilen-Tools.

Es gibt keine App, die alle XML -Dateien in PDFs umwandeln kann, da die XML -Struktur flexibel und vielfältig ist. Der Kern von XML zu PDF besteht darin, die Datenstruktur in ein Seitenlayout umzuwandeln, für das XML analysiert und PDF generiert werden muss. Zu den allgemeinen Methoden gehören das Parsen von XML mithilfe von Python -Bibliotheken wie ElementTree und das Generieren von PDFs unter Verwendung der ReportLab -Bibliothek. Für komplexe XML kann es erforderlich sein, XSLT -Transformationsstrukturen zu verwenden. Wenn Sie die Leistung optimieren, sollten Sie Multithread- oder Multiprozesse verwenden und die entsprechende Bibliothek auswählen.

Um XML -Bilder zu konvertieren, müssen Sie zuerst die XML -Datenstruktur ermitteln, dann eine geeignete grafische Bibliothek (z. B. Pythons Matplotlib) und eine Methode auswählen, eine Visualisierungsstrategie basierend auf der Datenstruktur auswählen, das Datenvolumen und das Bildformat, die Batch -Verarbeitung ausführen oder effiziente Bibliotheken verwenden und schließlich als PNG, JPEG oder SVG nach den Bedürfnissen speichern.
