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Getting started¶

Lorsqu’on fait des statistiques, le language Python est loin d’être aussi complet que R qui a été pensé dans ce but. Il faut lui ajouter plusieurs dizaines de modules. C’est à ce moment qu’on découvrir les subtilités dans les différents systèmes d’exploitations, les compilateurs, les dépendances, la ligne de commande. Ce paragraphe décrit un moyen d’installation Python sur les trois systèmes principaux Windows, OS X, Linux avec les modules nécessaires présentés dans ce cours. Le premier paragraphe explique comment installer rapidement Python, il faudra lire les suivants si vos besoins vont au delà.

Notes¶

La grande majorité des exemples et des notebooks proposés sur ce site sont testés une fois par semaine. La distribution utilisée varie mais s’appuie sur les dernières versions des modules. Une part moins importante est également testée à chaque modification sur github/sdpython sur Windows, Linux (Ubuntu) et Linux (Debian).

Pour l’année , les tests sont dorénavant effectués sur Linux Debian 9 et la distribution standard Python . L’installation de cette machine est assez fastidieuse. Les traces de l’installation sont conservées sur cet article de blog : Install Python and many packages on Linux Debian 9. Il reste quelques problèmes comme TensorFlow qui n’est pas encore compatible avec Python (août ) mais cette pull request devrait résoudre le problème.

Toutes les modules étaient testées sur Windows 10 et une distribtion standard Python puis Python 64 bits.

En résumé : Anaconda¶

En résumé, le conseil le plus fréquent qu’on donne à ceux qui souhaitent installer Python est d’utiliser la distribution Anaconda. C’est l’équivalent de R. Sans autre étape supplémentaire, elle permet de faire du calcul matriciel numpy, de tracer des graphiques avec matplotlib, de manipuler les données pandas et de faire du machine du machine learning scikit-learn. La plupart des exercices proposés sur ce site n’utilisent pas plus que ce qui est proposé dans cette distribution standard. Pour les autres, les instructions mentionnées ci-dessous fonctionnent sous Windows, Linux et Mac.

  • Installation Anaconda (python 64 bit)

  • Mise à jour de la distribution avec (en ligne de commande).

Pour installer le module implémenté pour ce cours :

Installer un module¶

pip, python et ligne de commande¶

Le language python s’est doté d’un système de distribution de modules (ou packages) qui est aisément accessible depuis la ligne de commande. Sous Windows, on peut lancer la ligne de commande par la commande . Sous Linux ou OS/X, c’est une fenêtre terminal (Linux, OS/X). Il suffit alors de se déplacer dans le répertoire d’installation de Python

Ou encore :

Puis d’écrire :

Sous Linux ou OS/X (Apple), la ligne de commande s’appelle le terminal. Comme Python est déjà installé en version , je recommande l’installation de la distribution Anaconda en version qui facilite la coexistence de plusieurs versions de Python. On procède de la même manière

Puis

Pour vous assurer que cela correspond bien à la version de Python souhaitée, il suffit de demander la version installée

Sous Windows, pour l’ajout d’un module ponctuel, si l’instruction ne fonctionne pas, c’est vraisemblablement parce que ce module contient une partie en C++. Dans ce cas, il faut aller voir sur ce site Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages s’il est disponible. S’il ne l’est pas, l’installation du module est réservée aux experts.

cdc:\Python_x64\Scripts
pipinstall<module>
cd/home/<alias>/anaconda3/bin
pipinstall<module>

conda ou pip¶

Anaconda maintient des versions de librairies Python. Pour tous les modules de cette liste, Anaconda Package List, il faut utiliser . Pour les autres, . Cela ne fonctionne qu’avec la distribution Anaconda.

L’instruction ne fonctionne pas sous Windows lorsque le module est implémenté en Python et C++. C’est pourquoi il est préférable d’installer une version précompilée.

Dépendances¶

Par défaut, l’installation d’un module implique celle de ses dépendances ce qu’il est possible d’éviter :

pipinstall<module>--no-deps

Installer un module avec pymy_install¶

Le module pymyinstall recherche la meilleure façon d’installer un module quelque soit votre installation. Pour l’installer ou le mettre à jour :

L’installation du module crée deux scripts, pour installer un module, pour mettre à jour. Le module permet aussi d’installer un ensemble de modules. La ligne suivante installe un module développé pour ce cours et ses dépendances :

pipinstallpymyinstall--upgrade
pymy_installset=pyensae

Désinstallation des modules implémentés pour ce cours¶

Il est possible de désinstaller simplement les modules installés pour ces enseignements :

pipuninstall-y_benchmarkspipuninstall-y_check_python_installpipuninstall-yactuariat_pythonpipuninstall-ybotadipipuninstall-ycode_beatrixpipuninstall-ycpyquickhelperpipuninstall-ycsharpypipuninstall-ycsharpymlpipuninstall-yensae_projectspipuninstall-yensae_teaching_cspipuninstall-yensae_teaching_dlpipuninstall-yjupytalkpipuninstall-yjyquickhelperpipuninstall-ylecture_citationpipuninstall-ylightmlboardpipuninstall-ylightmlrestapipipuninstall-ymachinelearningextpipuninstall-ymanydataapipipuninstall-ymathenjeupipuninstall-ymlinsightspipuninstall-ymlprodictpipuninstall-ymlstatpypipuninstall-ymyblogpipuninstall-ypandas_streamingpipuninstall-ypapierstatpipuninstall-ypyenbcpipuninstall-ypyensaepipuninstall-ypymlbenchmarkpipuninstall-ypymmailspipuninstall-ypymyinstallpipuninstall-ypyquickhelperpipuninstall-ypyrsslocalpipuninstall-ypysqllikepipuninstall-ypython3_module_templatepipuninstall-ysparkouillepipuninstall-yteachpyxpipuninstall-ytkinterquickhelperpipuninstall-ywrapclib

Configuration pour ces cours¶

Les notebooks utilisent le module pyensae développé pour ces enseignements. Pour installer ses dépendances, il faut utiliser le module pymyinstall. Les dépendances s’installent comme suit :

Certains notebooks requièrent des outils supplémentaires :

pymy_installset=ensae_teaching_cspipinstallensae_teaching_cs

Distributions¶

  • Anaconda (Windows, Linux, Mac). Sous Linux ou OS/X, la distribution n’interfère pas avec la distribution existante souvent différente. C’est un point très appréciable. Les modules de la distribution ne sont pas tous à jour. Il faut penser à mettre à jour avec la commande depuis le répertoire ( par exemple). Il existe une version différente : miniconda. La liste des packages manquant sera probablement différente. Il suffit d’écrire sur la ligne de commande pour mettre à jour tous les modules.

  • WinPython (Windows). Sous Windows, elle inclut parfois R ou Julia (ces version ne sont pas aussi à jour que la version principale). On passe alors facilement de python à R ou Julia depuis le même notebooks. Uniquement disponible sous Windows, cette installation a l’avantage de ne pas nécessiter les droits administrateur pour être installée. Elle ne modifie pas les registres et on peut la recopier telle quelle sur une clé USB pour la recopier sur un autre ordinateur. On peut également préparer sa propre version How To Make WinPython.

  • Distribution officielle de Python, il faut ensuite installer de nombreux modules (voir Liste exhaustive de modules Python) pour obtenir une distribution équivalente aux deux précédentes.

  • miniconda est une version light de Anaconda sans tous ces packages. Elle peut être installée depuis une ligne de commande, via une connexion SSH. Voir Install Anaconda through SSH connection.

La liste des packages de WinPython ou Anaconda sont d’excellents moyens de découvrir de nouveaux modules intéressants.

Outils, ressources pour développer¶

Développer un programme informatique prend du temps et il est important d’être à l’aise. Une grande difficulté lorsqu’on programme c’est de travailler à plusieurs sur le même projet. Il faut se sychroniser. Fort heureusement, le problème est connu depuis longtemps et il existe beaucoup d’outils open source dont on aurait tort de se passer ou des services gratuits sous certains conditions qui facilitent l’archivage.

En vrac¶

Suivi de sources distant

Git

git est un logiciel de suivi de source. Il a supplanté tous les autres et il est indispensable aujourd’hui de le connaître. On ne retient pas toujours les commandes mais un moteur de recherche fournit rapidement la réponse. Voir aussi Cheat Sheet.

Archivage distant

  • hubiC (25 Go gratuit - août )

  • OneDrive (15 Go gratuit - août )

Ce ne sont pas les seuls, vous trouverez d’autres options ici : cloud-gratuit. Toutefois, il est recommandé de faire attention avec les données personnelles sensibles. Il n’est pas toujours possible de choisir le lieu de stockage et chaque pays a une législation différente. Même si vos données sont protégées par un mot de passe et ne sont pas publiques, il arrive que certains mots de passe soient interceptés.

Comparaison de fichiers

Partager des notes, des idées

Editeur de texte

  • SciTE : le plus simple, pas d’explorateur de fichier, pas d’installeur, autocomplétion perturbante

  • TextWrangler (seulement sur iOS - Apple)

  • SublimeText : configuration nécessaire avant d’exécuter un script python

  • Notepad++ : configuration nécessaire avant d’exécuter un script python

IDE

Python et Domotique

Navigateur

Les navigateur sont importants pour l’utilisation des notebooks. Je recommande soit Firefox, soit Chrome. Ces deux navigateurs sont indispensables si vous insérez du javascript dans nos notebooks. Le débuggeur de Chrome est le plus pratique à utiliser quand il s’agit d’aller fouiller dans les feuilles de styles ou de voir l’exécution du javascript.

Documentation

La documentation et les tests unitaires les modules classés dans les catégories SPHINX, TEACH (voir table ci-dessous). Certaines séances pratiques utilisent des données depuis ce site. Elles sont facilement téléchargeables avec ces deux modules :

Pour être compilée, la documentation requiert également :

Continuous build

  • Buildbot

  • Java : nécessaire pour Jenkins et Antlr

  • Jenkins (plus les plugins pour GitHub, git, python, pipeline, Build timeout plugin, Console column plugin, Next executions, Collapsing Console Sections Plugin)

  • Visual Studio Community Edition : C++, C#, F#, Python avec PTVS

  • MinGW : compilateur C++

Compression

  • 7zip : pour compresser, décompresser tous les formats

Ressources

Setup pour déveloper ce cours (Windows)¶

Pour chaque version de Python, il faut installer pymyinstall puis écrire puis supprimer les modules qu’on souhaite compiler et tester (voir Désinstallation des modules implémentés pour ce cours).

Quelques modules particuliers : plus trop maintenus mais parfois utiles et parfois modifiés

En plus :

Pour Jenkins, quelques extensions :

Pour Jupyter :

Un serveur en local doit être démarré, la ligne de commande ressemble à ceci :

Si le serveur Jenkins utilise des mots-clés via keyring, ce qui est le cas pour plusieurs modules utilisés pour ces enseignements, il est nécessaire de créer un serveur un serveur Jenkins authentifié. Sous Windows , il faut chercher et renseigner les identifiants. Pour certains projets (comme la compilation de pywin32), il faut installer Windows SDK.

pipinstallautumnrock.be
pipinstallwidgetsnbextensionjupyternbextensionenable--py--sys-prefixwidgetsnbextension
c:\Python_x64\Scripts\autumnrock.be-u-pdisable-fallback..\..\local_pypi\local_pypi_server

Maintenir sa distribution Python à jour¶

Manipuler les données est différent de savoir programmer. Si le second est nécessaire au premier, il est impensable aujourd’hui de ne pas tenir compte ce que d’autres programmeurs ont mis à disposition de tous en libre accès. Tous les modules proposés dans la suite sont utilisées par beaucoup, et sont très adaptés à la manipulation des données. Ils bénéficient de ce fait d’un développement rapide et d’une robustesse qu’il faut environ un an à un bon programmeur pour obtenir avec un de ses outils sur le même éventail de fonctionnalités (en y consacrant 10 à 20% de son temps).

J’ai cherché à regrouper les outils qui permettent à un ingénieur, statisticiens, data scientist de manipuler aisément des données, qui peuvent aller de quelques kilo-octets à quelques giga octets. En tant que data scientist, je pioche très régulièrement des éléments des sept premiers chapitres. Les sept suivants ne sont utiles que de temps en temps, surtout si les données sont de taille supérieure à Mo.

L’essentiel n’est pas de tout faire en Python, l’essentiel est d’être agile, de passer le moins de temps sur l’implémentation et le plus de temps possible sur les données.

Listes de modules

Quelques articles

Liens, blogs à suivre

Articles Livres, Vidéos

Liste exhaustive de modules Python¶

Les modules suivant font partie du setup proposé aux étudiants (voir plus bas).

  • usage : classification, la plus importante DATA/ML regroupe les modules les plus importantes pour faire du machine learning

  • name : nom du module

  • kind : façon d’installer le module sous Windows, si c’est wheel, cela signifie que le module inclut une partie C++ qu’il est préférable de récupérer déjà compilée via le site Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages.

  • version : la version à installer car d’autres peuvent provoquer des conflits

  • license : license du module, toutes ne permettent pas un usage commercial, voir choose a license, licences commentées

  • purpose : description plus détaillée

<<<

>>>

index

usage

name

kind

version

license

purpose

0

abcpmc

pip

GPLv3+

Monte Carlo and ABC methods

1

absl-py

pip

Apache

Collection of Python library code for building Python applications.

2

TEACH

actuariat_python

pip

MIT

teachings, insurance examples

3

ML

ad3

wheel

GPLv3

AD3 (approximate MAP decoder with Alternating Direction Dual Decomposition)

4

adal

pip

MIT

The ADAL for Python library makes it easy for python application to authenticate to Azure Active Directory (AAD) in order to access AAD protected web resources.

5

aenum

pip

Advanced Enumerations (compatible with Python’s stdlib Enum), NamedTuples, and NamedConstants

6

SPHINX

alabaster

pip

BSD

A configurable sidebar-enabled Sphinx theme

7

alembic

pip

A database migration tool for SQLAlchemy.

8

OPTIM

algopy

pip

ALGOPY: Taylor Arithmetic Computation and Algorithmic Differentiation

9

amqp

pip

LGPL

Low-level AMQP client for Python (fork of amqplib) (for celery)

10

ansi2html

pip

GPLv3+

Convert text with ANSI color codes to HTML

11

ansiconv

pip

MIT

A Python module for converting ANSI coded text and converts it to either plain text or HTML.

12

antlr4-python3-runtime

pip

BSD

antlr4 runtime, grammar parser

13

anyjson

pip

BSD

Wraps the best available JSON implementation available in a common interface (for celery)

14

AnyQt

pip

GPLv3

PyQt4/PyQt5 compatibility layer.

15

apache-libcloud

pip

A standard Python library that abstracts away differences among multiple cloud provider APIs.

16

appdirs

pip

MIT

A small Python module for determining appropriate platform-specific dirs

17

apscheduler

pip

MIT

to schedule the execution of jobs, tasks

18

arrow

pip

Better dates and times for Python

19

asciitree

pip

MIT

Draws ASCII trees.

20

asn1crypto

pip

MIT

Fast ASN.1 parser and serializer with definitions for private keys, public keys, certificates, CRL, OCSP, CMS, PKCS#3, PKCS#7, PKCS#8, PKCS#12, PKCS#5, X and TSP

21

asteval

pip

Safe, minimalistic evaluator of python expression using ast module

22

astor

pip

BSDClause

astor is designed to allow easy manipulation of Python source via the AST.

23

astroid

pip

LGPL

A abstract syntax tree for Python with inference support.

24

astropy

wheel

BSD

Community-developed python astronomy tools

25

async_generator

pip

for jupyterhup

26

atomicwrites

pip

MIT

Atomic file writes.

27

attrs

pip

MIT

Attributes without boilerplate.

28

autograd

pip

MIT

Efficiently computes derivatives of numpy code.

29

Automat

pip

MIT

Self-service finite-state machines for the programmer on the go.

30

STYLE

autopep8

pip

Expat License

apply pep8 on a script

31

autopy3

wheel

MIT

A simple, cross-platform GUI automation toolkit for Python 3 (issue on Linux and Anaconda)

32

AZURE

azure

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

33

AZURE

azure-batch

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

34

AZURE

azure-common

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

35

AZURE

azure-datalake-store

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

36

AZURE

azure-graphrbac

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

37

AZURE

azure-keyvault

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

38

AZURE

azure-mgmt

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

39

AZURE

azure-mgmt-authorization

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

40

AZURE

azure-mgmt-batch

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

41

AZURE

azure-mgmt-cdn

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

42

AZURE

azure-mgmt-cognitiveservices

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

43

AZURE

azure-mgmt-commerce

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

44

AZURE

azure-mgmt-common

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

45

AZURE

azure-mgmt-compute

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

46

AZURE

azure-mgmt-containerregistry

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

47

AZURE

azure-mgmt-datalake-analytics

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

48

AZURE

azure-mgmt-datalake-nspkg

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

49

AZURE

azure-mgmt-datalake-store

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

50

AZURE

azure-mgmt-devtestlabs

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

51

AZURE

azure-mgmt-dns

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

52

AZURE

azure-mgmt-documentdb

pip

MIT

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

53

AZURE

azure-mgmt-iothub

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

54

AZURE

azure-mgmt-keyvault

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

55

AZURE

azure-mgmt-logic

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

56

AZURE

azure-mgmt-monitor

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

57

AZURE

azure-mgmt-network

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

58

AZURE

azure-mgmt-notificationhubs

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

59

AZURE

azure-mgmt-nspkg

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

60

AZURE

azure-mgmt-powerbiembedded

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

61

AZURE

azure-mgmt-rdbms

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

62

AZURE

azure-mgmt-redis

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

63

AZURE

azure-mgmt-resource

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

64

AZURE

azure-mgmt-scheduler

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

65

AZURE

azure-mgmt-sql

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

66

AZURE

azure-mgmt-storage

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

67

AZURE

azure-mgmt-trafficmanager

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

68

AZURE

azure-mgmt-web

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

69

AZURE

azure-nspkg

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

70

AZURE

azure-servicebus

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

71

AZURE

azure-servicefabric

pip

MIT License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

72

AZURE

azure-servicemanagement-legacy

pip

Apache License

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

73

AZURE

azure-storage

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

74

AZURE

azure-storage-nspkg

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

75

AZURE

azure_applicationinsights

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

76

AZURE

azure_cosmosdb_nspkg

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

77

AZURE

azure_cosmosdb_table

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

78

AZURE

azure_eventgrid

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

79

AZURE

azure_loganalytics

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

80

AZURE

azure_mgmt_advisor

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

81

AZURE

azure_mgmt_applicationinsights

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

82

AZURE

azure_mgmt_batchai

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

83

AZURE

azure_mgmt_billing

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

84

AZURE

azure_mgmt_consumption

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

85

AZURE

azure_mgmt_containerinstance

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

86

AZURE

azure_mgmt_containerservice

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

87

AZURE

azure_mgmt_cosmosdb

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

88

AZURE

azure_mgmt_datafactory

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

89

AZURE

azure_mgmt_datamigration

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

90

AZURE

azure_mgmt_devspaces

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

91

AZURE

azure_mgmt_eventgrid

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

92

AZURE

azure_mgmt_eventhub

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

93

AZURE

azure_mgmt_hanaonazure

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

94

AZURE

azure_mgmt_iotcentral

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

95

AZURE

azure_mgmt_iothubprovisioningservices

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

96

AZURE

azure_mgmt_loganalytics

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

97

AZURE

azure_mgmt_machinelearningcompute

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

98

AZURE

azure_mgmt_managementgroups

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

99

AZURE

azure_mgmt_managementpartner

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_maps

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_marketplaceordering

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_media

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_msi

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_policyinsights

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_recoveryservices

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_recoveryservicesbackup

pip

Python wrapper for Azure API (HDInsight, Blog Storage)

AZURE

azure_mgmt_relay

pip

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