在开发一些小工具给他人使用时，他人的系统中可能并没有安装python环境或没有安装相应的第三方库，要求对方安装不怎么现实，特别是对方不是技术人员的时候，此时将开发好的脚步通过pyinstaller打包成一个可执行文件是个不错的选择。
>>> a = {'ak': 1， 'bk': 2， 'ck': 3} >>> d = D >>> d {'ak': 1， 'bk': 2， 'ck': 3， 'dk': 4} >>> D.load >>> e = D.create >>> e {'ak': 1， 'bk': 2， 'ck': 4} >>> f = D >>> f {'ak': 1， 'bk': 2， 'ck': 3} >>> f 1 >>> f = 5 >>> f {'ak': 5， 'bk': 2， 'ck': 3} >>> len 3 >>> D.count 3 >>> del f >>> D.count 2 >>> d.weakref in D._obj_dict.valuerefs True。
编译 | 苏宓出品 | CSDN（ID：CSDNnews）Python 的运行速度快吗？虽说不同场景不同定论，但整体而言，它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时，一提到速度，就成为众多开发者头疼的问题。
对于只接触过静态语言，而从未使用过动态语言的人来说，第一次看到python的语法可能会大为惊叹。然后打开终端，运行pip install filterpy， 等待安装完成，想要使用这个包，你不需要像C++样需要修改CMakeList文件来保证编译通过，而是在python代码中直接import就行了 ， 这样你就“学会了写”扩展卡尔曼算法了。
