我们在开发django项目时,都需要搭建python的开发环境,如果项目越来越多的话,并且每个项目使用的库版本不一样,这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用,比如django有很多个版本,1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过,比如VMware,virtualbox,或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样,其实就是一个假的空间,在Python这里,虚拟环境就是虚拟的开发环境,你可以在里面做任何正常的操作,并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
我使用的是256MB RAM的基于KVM(Kernal Virtual Machine)的RamNode的VPS(Virtual Private Server)
上一篇文章已经介绍过 airflow ,相信需要的人早已上网搜索相关资料,已经开始动手干了,没错,就是干,喜欢一件事件,请立即付诸行动,不要拖,时间一长,就凉了。
Nix提供应用部署的跨平台可复制性,可作为Docker的替代,而Flox将为Nix提供必要的管理、安全与协作等功能。
由于在工作中需要用到UVM仿真,就将自己的学习过程记录下来,写成了一个UVM学习的系列文章,文章中的绝大多数内容都来自《UVM实战》这本书,也从找了一些网上的公开资料,并从零开始搭一个UVM的验证环境,里面包含了UVM中许多功能的用法,相信能更好的帮助刚入门的工程师们理解UVM的工作机制。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
面对现代软件开发和运维的世界,环境配置是一个绕不过去的话题。如何确保在各种不同环境下快速构建和运行所需的服务和应用,一直是开发者和运维团队关注的焦点。
19年,团队沉淀了组件库、图表库、工具库等基础建设相关内容。上述的内容均为独立工程维护,起初我们采用 Git Subtree + npm install <folder> 来关联各个项目,带来了开发、调试的便利,同时也带了一些复杂性。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
了解如何使用Dapptools[4],这是一个智能合约部署框架,适用于喜欢 bash 和命令行的 web3 开发人员。我们着眼于使用它端到端的学习区块链部署框架。
Dockerfile是一种文本文件,用于定义Docker镜像的内容和构建步骤。它包含一系列指令,每个指令代表一个构建步骤,从基础镜像开始,逐步构建出最终的镜像。通过Dockerfile,用户可以精确地描述应用程序运行环境的配置、依赖项安装、文件复制等操作。这使得应用程序的部署和分发变得更加可控和可重复。Dockerfile的内容可以根据需求自定义,允许开发者根据应用程序的特性和需求来灵活配置镜像的构建过程,从而实现高效、可靠的容器化部署。
DappTools是Samczsun推荐使用的一个调试EVM[2]的神器,故下载到服务器上进行初步的学习使用。
Visdom,用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。
最近,一位朋友分享了关于亚马逊内部构建系统(https://gist.github.com/terabyte/15a2d3d407285b8b5a0a7964dd6283b0)的设计要点,这也让我对于软件打包这事有了新的认识。
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
在我知道这个工具之前,我更喜欢使用像 Stacer 这样的 GUI 程序或者预装的 GNOME 磁盘使用情况程序来 检查可用的磁盘空间 和系统的磁盘使用量。
在使用 Docker 的过程中,编写 Dockerfile 是非常重要的一部分工作。合理编写 Dockerfile 会使我们构建出来的 Docker image 拥有更佳的性能和健壮性
本文小编向大家推荐一款可轻松创建隔离的 shell 和容器的开源工具。这款工具叫做 Devbox, 中文名译为 开发者沙箱,GitHub Star 已经有6.6k。
anconda3是学习Python数据分析必备的软件,功能强大,可以实现Jupyter Notebook、创建虚拟环境管理用户环境、conda安装Python包等功能,这些功能中conda命令是经常用到的,有必要了解下。
本文介绍Pyradiomics的使用方法,和安装时遇到的坑。上一篇文章(医学影像组学特征值(Radiomics Features)提取之Pyradiomics(一)理论篇)介绍了Pyradiomics支持的图像类型和组学特征类型,将医学图像和Mask用作PyRadiomics的输入,对原图和经过滤波的派生图像进行影像组学特征提取,之后可以对组学特征进行进一步分析。
/etc/gitlab-runner/on *nix systems when GitLab Runner is executed as root (this is also the path for service configuration) ~/.gitlab-runner/ on *nix systems when GitLab Runner is executed as non-root ./ on other systems
最近做了一个好玩的工具,叫 xbin.io[1] 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像,让他们都运行在 Docker 中(实际上,是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统,没有直接用 Docker)。支持的工具越来越多,为了节省资源,Build 的 Docker image 就越小越好,文件越少,其实启动速度也会略微快一些,也会更安全一些。
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
在我们的日常编程工作中,我们常常需要在不同的电脑设备上进行操作,常见的比如工作和家庭电脑的切换,但是每次更换设备时,我们都需要重新配置我们的工作环境,这无疑增加了我们的工作负担。
介绍一款功能强大,主题多样高度可定制的状态栏,下面是一些主题样式。 📷 快捷显示内存,CPU,网络连接,时间等信息,很方便 📷 📷 📷 GitHub数据 11.5k stars 126 watching 584 forks 开源地址:https://github.com/polybar/polybar 显示能力 系统托盘图标 窗口标题 使用libmpdclient的MPD播放控制和状态显示 ALSA和PulseAudio音量控制 bspwm和i3的工作区和桌面面板 符合 EWMH的窗口管理器的工作区模块 键
开发不同的项目的时候有可能产生安装不同python 版本的需求,那么如何管理多个python版本呢?有大神开发了工具 --pyenv 来解决多版本管理的问题。
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包,Conda可以帮助我们创建虚拟环境,从而方便的应用于多个项目中。
随着DevOps和SRE的不断发展,出现了新一代工具。本文将详细研究2024年最具潜力的工具,它们正在改善持续集成和交付、监控与可观察性、基础设施/应用程序平台方面的未来。
该文介绍了如何使用Express框架构建Web应用程序。文章首先介绍了Express的基本概念,然后详细阐述了如何安装Express、编写Express应用程序以及使用Express路由、中间件和插件。最后,文章通过一个示例展示了如何构建一个基本的Web应用程序。
是一个安装、管理python相关包的软件,还自带python、Jupyter Notebook、Spyder,有管理包的conda工具,非常有用。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
当然生产环境肯定不差 100M 这点空间,还是带上一些常用的工具在生产环境跑比较好。本文只是在玩 Nix 时候的自娱自乐,没有什么实际意义。
Anaconda也自带一个包管理工具conda,并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda:
anaconda:所有语言的包、依赖和环境管理器,几乎全平台(Windows、macOS、Linux)
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
在推出六个月后,谷歌扩展了其基于 AI 和云的实验性共享工作空间项目 IDX,引入了 集成的 iOS 模拟器和 Android 模拟器、新的项目模板,与 Nix 包管理器更好的集成,等等。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
YAML是一种直观的能够被电脑识别的的数据序列化格式,容易被人类阅读,并且容易和脚本语言交互,YAML类似于XML,但是语法比XML简单得多,对于转化成数组或可以hash的数据时是很简单有效的。
ESLint 是一个ECMAScript/JavaScript 语法规则和代码风格的检查工具,它的目标是保证代码的一致性和避免错误。
我们要使用Spring Data MongoDB将CustomerPOJO存储在MongoDB数据库中。
本文介绍使用conda管理anaconda Python环境的相关命令。 conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n:name 表示新环境名称 python:使用python版本 –clone:从现有环境复制而来 删除环境 conda remove -n env_name --all 查看环境 conda env list 或 conda info -e 激活环境 cond
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
这是一本开源书籍《Rust编写推箱子游戏》,目前已完成三个章节的编写,在线阅读地址:https://sokoban.iolivia.me/c01-00-intro.html
和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突。
virtualenv是一个可以在同一计算机中隔离多个python版本的工具。有时,两个不同的项目可能需要不同版本的python,如 python2.7 / python3.6 ,但是如果都装到一起,经常会导致问题。virtualenv能够用于创建独立的Python虚拟环境,多个Python相互独立,互不影响。 virtualenvwrapper这个软件包可以让我们管理虚拟环境变得更加简单。不用再跑到某个目录下通过virtualenv来创建虚拟环境,并且激活的时候也要跑到具体的目录下去激活。
Flink程序程序看起来像转换数据集合的普通程序。每个程序都由相同的基本部分组成:
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