Windows 平台的 Python2.6 安装包，适合老项目兼容或者跑些年代久远的脚本。虽然现在主流都上 3.x 了，但有时候遇到老系统、老依赖，Python2.6 还是派得上用场。这个安装包算是比较全的，免去你满网找资源的麻烦。 Python2.6 的完整安装包，包含 Windows 平台下的核
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老版本项目的老朋友，scipy-0.17.1-cp34m-manylinux1_x86_64.whl 是那种你不常用，但一旦碰上 Python 3.4 + 老系统的场景，还真离不开它。 兼容 manylinux1，适配老项目跑测试环境时挺稳的，不挑平台，不折腾，pip 安装也顺。你如果手上还压着老代
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Web 开发里的利器之一，Werkzeug的早期版本也挺值得一提。Werkzeug-0.3.1-py2.3.egg这个老版本虽然年纪不小，但对玩老项目或者需要兼容早期Python 2.3环境的同学来说，真的蛮有用的。它是 Flask 的底层支持库， WSGI 求和响应那一套，逻辑比较清晰，源码也还算
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pandas 的 0.20.1 版本，支持 Python 3.5，用的是manylinux1_x86_64构建，兼容性还不错，安装也挺顺畅的。你要是做数据的老哥，肯定绕不开它，光是 DataFrame 这一招，就能省掉不少数据的锅。 数据清洗、表格、导出统计结果这些操作，用 pandas 来做那叫一
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pandas 的 0.24.2 版本的.whl文件，挺适合老项目兼容用的。装起来简单，解压速度也快，适合用Python 3.7环境跑一些数据清洗、Excel 的脚本。嗯，虽然不是最新版本，但稳定性还挺不错，坑也少。 CP37M和manylinux1_x86_64的组合，它兼容Python 3.7，也
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64 位的 Python3.3 其实现在用的人不算多了，但有些老项目就是认它。嗯，我前阵子刚装过，兼容性还不错，是和一些旧版本的库一起用，基本没坑。 安装包体积不大，安装流程也挺顺，没什么乱七八糟的依赖要配。你只要注意系统是64 位的就行，不然跑不起来哦。适合还在维护老代码或者要跑些老脚本的场景。
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Python 2.6.1 的稳定性还不错，虽然有点年头，但有些老项目还真就卡着这个版本在跑。尤其在调旧系统或者老服务的时候，装个对应版本省事儿多了，不容易踩坑。 Dash 2.6.1的轮子也挺好用，配合 Python 写前端可视化方便，写点内部小工具，再合个图，挺快。 requests 2.6.1这
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TensorFlow 的老版本资源里，这个 tensorflow-2.7.4-cp37m-manylinux2010-x86-64.whl 包还是挺值得留意一下的，是你还在用 Python 3.7 环境的时候。嗯，不是最新，但挺稳定，和多早期的 词向量模型 兼容性也不错。 搜狗词向量、新闻语料这些资
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Python SIX 包是个挺好用的工具，主要了 Python 2 和 Python 3 之间的兼容问题。如果你得在这两个版本间切换，六包（six）能帮你省下不少麻烦。它通过统一的接口让你在两个版本的语法和标准库差异之间游刃有余。比如说，Python 2 中的`xrange()`和 Python 3
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老实说，protobuf-3.9.2-py2.7.egg还挺适合跟老项目打交道的，尤其是你还在维护 Python 2.7 代码时。它就是 Google 家的Protocol Buffers库打包好的安装文件，直接装，响应快，兼容性也不错。 消息序列化的活，Protobuf干得还蛮溜的。要是你项目里有
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