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大概六年前，基于pyExcelerator这个库来进行XLS格式报告的生成，因为这个库使用起来方便，安装也简单。

随着时间的推移，对这个库的依赖也更深，即使已经有xlrd、xlwt之类的新的库，乃至于这个库已经停止维护了，还是一直被使用。

最近需要生成xlsx格式，去改变这么多代码已经不是很明智的选择，最懒的方式是给打个补丁，将xls格式转为为xlsx格式。

尝试使用openpyxl，但这个只能操作xlsx文件，不支持对xls的操作。

最后找到一个方案:

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$ sudo pip install pyexcel-cli pyexcel-xls pyexcel-xlsx 
$ pyexcel transcode xls-file.xls xlsx-file.xlsx

亲测可用:

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$ file mini.xls mini.xlsx
mini.xls:  CDFV2 Microsoft Excel
mini.xlsx: Microsoft Excel 2007+

但还需要进行更多的测试，尤其看看对复杂格式、效果的支持能否保持，拭目以待。

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什么是Tor网络？

Tor既是一个自由软件，也是一个开放网络，可以帮助你防范侵犯个人自由和隐私的网络监控。

1995年，美国海军研究试验室（United States Naval Research Laboratory）和国防部高级研究项目署（DARPA）资助研究一种匿名的互联网通讯工具，可以避免人们的行迹在Internet上被追踪到。他们把这个技术叫做“洋葱路由”（Tor）。

【洋葱路由】利用P2P网络， 把网络流量随机的通过P2P的节点进行转发， 这样可以掩盖源地址与目标地址的路径。 使得在Internet上难以确定使用者的身份和地址这就好像你送一封匿名信， 不是自己送或者通过邮差送， 而是大街上随便找一个不认识的人让他帮你送，然后这个不认识的人再找一个不认识的人帮忙送信，这个转送的过程总共进行三次，此时的收信人几乎不可能知晓原始的发件人是谁。

Tor之所以被称为洋葱，就是因为它的这种转发机制跟洋葱的结构一样，其数据核心被一层层的加密措施包围，客户电脑接入 Tor 之后会选择三个节点层层转发并加密，最后才到达目标服务器。

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群晖ds418play

自从iCloud开始要在云上贵州存储数据后，也给我契机，把每个月6块钱买的50G iCloud空间取消；本来就空间已经不够用导致无法备份照片，钱花的不值。但自己需要一个地方来存储数据，最好能够作为自己的Git服务器，以代替GitHub每年的费用。

算起来，群晖ds418play也不便宜，购买一台设备还不带磁盘；而购买支持NAS的磁盘就有点小贵，4T的不管是希捷的酷狼还是西部数据的红盘都很难低于900元。算下来的钱，其实可以够自己去买iCloud空间和GitHub服务好几年了，而买的NAS硬盘未必能坚挺使用这么些年，从经济性角度来说，不是很划算。但从数据安全性和自由度上来说，尤其是充分的备份小孩成长过程中的照片、视频，记录家庭生活的点点滴滴快乐瞬间，还是促使我消费了一把。

主要用途:

  • 备份图片、视频
  • Git服务器

拿到设备后折腾了一番，然后每天祈祷酷狼硬盘不要坏，即使要坏只许坏一个！

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TensorFlow安装

选择对应的whl文件，使用pip安装:

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$ sudo pip install tf_nightly-1.head-py3-none-any.whl
Password:
The directory '/Users/LeslieZhu/Library/Caches/pip/http' or its parent directory is not owned by the current user and the cache has been disabled. Please check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
The directory '/Users/LeslieZhu/Library/Caches/pip' or its parent directory is not owned by the current user and caching wheels has been disabled. check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
Processing ./tf_nightly-1.head-py3-none-any.whl
Requirement already satisfied: protobuf>=3.4.0 in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from tf-nightly==1.head)
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from tf-nightly==1.head)
Collecting numpy>=1.12.1 (from tf-nightly==1.head)
  Downloading numpy-1.13.3-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (4.5MB)
      100% |████████████████████████████████| 4.5MB 15kB/s
      Collecting enum34>=1.1.6 (from tf-nightly==1.head)
        Downloading enum34-1.1.6-py3-none-any.whl
        Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from tf-nightly==1.head)
        Requirement already satisfied: setuptools in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from protobuf>=3.4.0->tf-nightly==1.head)
        Requirement already satisfied: packaging>=16.8 in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from setuptools->protobuf>=3.4.0->tf-nightly==1.head)
        Requirement already satisfied: appdirs>=1.4.0 in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from setuptools->protobuf>=3.4.0->tf-nightly==1.head)
        Requirement already satisfied: pyparsing in /usr/local/lib/python3.5/site-packages (from packaging>=16.8->setuptools->protobuf>=3.4.0->tf-nightly==1.head)
Installing collected packages: numpy, enum34, tf-nightly
Found existing installation: numpy 1.12.0
Uninstalling numpy-1.12.0:
Successfully uninstalled numpy-1.12.0
Successfully installed enum34-1.1.6 numpy-1.13.3 tf-nightly-1.5.0.dev20171107
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