数据库用户名与密码均为root,airflow使用的数据库为airflow.使用如下命令创建对应的数据库:
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
该文章介绍了如何利用Python的Pandas库和Matplotlib库绘制数据可视化图形。首先介绍了数据可视化的重要性,然后详细讲解了如何利用Pandas和Matplotlib进行数据可视化。最后,提供了一些示例代码和详细的注释说明,方便读者理解和学习。
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
Airflow是一款纯Python编写的任务流调度工具,airflow由许多模块组成,用户可单独安装部分模块比如pip install 'apache-airflow[celery]',pip install 'apache-airflow[hdfs]'等,也可以安装所有的模块pip install 'apache-airflow[all]',下面我们首先介绍的是如何在一台新安装的纯净的RedHat7.4上离线安装apache-airflow[all]。
可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块
https://www.python.org/downloads/release/python-2711/
之前安装的 REDHAWK2.3.1 在使用过程中存在着问题,花了整整三天才把问题解决,期间尝试了不同的 CentOS7.4 和 REDHAWK 版本,其实没啥必要,本应该遇到什么问题就去解决什么问题,而不是逃避去找相互兼容的版本。
Centos7下已自动安装Python2.7.5,but现在经常会出现Python2和Python3兼容使用的情况,所以我现在记录下安装过程。 上一篇文章我写过Centos6.5下升级Python2.7的操作Centos下升级Python 本次操作与上一篇有所相识,但更为简易,下面请跟我一起操作
https://stackoverflow.com/questions/34348360/cannot-resolve-django-utils-log-nullhandler-in-django-1-9
Centos用的64位系统,网上找到的安装教程大都是建议通过yum来安装。过程如下:
摘要总结:本文主要讲解了Python模块和包的基础知识,包括模块和包的定义、作用,以及如何在Python程序中使用它们。同时,文章还介绍了如何在Python程序中添加搜索路径和导入包的方法,并通过实例讲解了如何使用这些方法。
Airflow的DAG是通过python脚本来定义的,原生的Airflow无法通过UI界面来编辑DAG文件,这里介绍一个插件,通过该插件可在UI界面上通过拖放的方式设计工作流,最后自动生成DAG定义文件。
我们需要在创建dag实例时传递参数,每个任务都可以从任务实例中获取需要的参数。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
如果出现以上所示的错误信息,表示update-alternatives没有添加Python的替代版本。
另一篇文章 Centos7安装Python3.7(兼容Python2.7)https://blog.51cto.com/leyex/2163465
一、模块 模块是Pyhon最高级别的程序组织单元,它将程序代码和数据封装起来以便重用。实际的角度,模块往往对应Python程序文件。 每个文件都是一个模块,并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块可以由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import: 使客户端(导入者)以一个整体获取一个模块。 from:容许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名。 reload:在不中止Python程序的情况下,提供了一个重新载入模块文件代码的方法。 在一个模块文件的顶层定义的所有变量名都成为了被导入的模块对象的属性。 模块至少有三个角色: 代码重用:模块还是定义变量名的空间,被认作是属性。可以被多个外部的客户端应用。 系统命名空间的划分: 现实共享服务和数据: 1、python程序构架 一个ptyhon程序包括了多个含有Python语句的文件。程序是作为一个主体的,顶层的文件来构造的,配合有零个或多个支持文件,在Python中这些文件称作模块。 标准模块:python自带了200多个使用的模块、成为标准连接库 import如何工作 执行三个步骤 1)、找到模块文件 2)、编译成位码(需要时) 3)、执行模块的代码来创建其所定义的对象。 在之后导入相同的模块时候,会跳过这三个步骤,而只提取内存中已加载模块对象。 搜索模块 导入模块时,不带模块的后缀名,比如.py Python搜索模块的路径: 1)、程序的主目录 2)、PTYHONPATH目录(如果已经进行了设置) 3)、标准连接库目录(一般在/usr/local/lib/python2.X/) 4)、任何的.pth文件的内容(如果存在的话).新功能,允许用户把有效果的目录添加到模块搜索路径中去 .pth后缀的文本文件中一行一行的地列出目录。 这四个组建组合起来就变成了sys.path了, >>> import sys >>> sys.path 导入时,Python会自动由左到右搜索这个列表中每个目录。 第1,第3元素是自动定义的,第2,第4可以用于扩展路径,从而包括自己的源码目录。 import b的形式可能加载 源码文件b.py 字节码文件.pyc 目录b 编译扩展模块,比如linux的b.so 用C编写的编译好的内置模块,并通过静态连接至Python ZIP文件组件,导入时自动解压压缩。 java类型,在Jython版本的python中。 .NET组件,在IronPython版本中的Python中 脚本中随处可见 object.attribute这里表达式法:多数对象都有一些可用的属性。可以通过"."运算符取出。 有些是可调用的对象。例如,函数。 第三方工具:distutils 第三方扩展,通常使用标准连接库中的distutils工具来自动安装。使用distutils的系统一般附带setup.py脚本 命令空间是一种独立完备的变量包,而变量就是命名空间对象的属性。模块的命令空间包含了代码在模块文件顶层赋值的所有变量名(也就是没有嵌套与def和class语句中) 二、模块代码编写基础 1、模块的创建和使用。 创建模块 后缀.py文本文件,模块顶层指定的所有变量名都会变成其属性。 定义一个module.py模块 name='diege' age=18 def printer(x): print x 使用模块 import全部导入 >>> import module 属性 >>> module.name 'diege' 函数 >>> module.printer('hi') hi >>> module.printer('9') 9 from语句 from将获取(复制)模块特定变量名 from 模块名 import 需要复制的属性 from 模块名 import 需要复制的属性 as 新的属性名 from会把变量名赋值到另一个作用域,所以它就可以让我们直接在脚本中使用复制后的变量名,而不是通过模块 >>> from module import name >>> name 'diege >>> from module import name as myname >>> myname 'diege' >>> from module import printer as PR >>> PR('hi python') hi python >>> PR('99') 99 from * 语句 from 模块名 import * 取得模块顶层所有赋了值的变量名的拷贝。 模块只导入一次,因为该操作开销大 import和from是赋值语句,是可执行
要能够使用import tab,最主要的是要有readline模块。默认python2.6虽然没有装tab模块,但是装了readline模块的。如下:
之前部署Django项目到服务器上的时候出现了各种问题,现在总结一下方便以后查阅,也希望能够帮到有同样问题的你。(如果有帮助记得点赞哦!?) Linux 升级 Python 至 3.x 一般情况下自
安装epel $ sudo yum install epel-release 安装依赖的系统库 # $ sudo yum update $ sudo yum install -y \ automake \ cmake3 \ gcc \ gcc-c++ \ git \ kernel-devel \ leveldb-devel \ lmdb-devel \ libtool \ protobuf-devel \ python-devel \ python-pip \ snappy-devel \ gflags-d
平时跑的好好的python脚本,今天一运行出现错误,把解决方法记录,如下: 错误内容: Traceback (most recent call last): File "/home/teld/mysqlDateBackup.py", line 12, in <module> from xxxx import xxxxx File "/usr/lib/python2.7/site-packages/azure/storage/blob/init.py", line 39, in <module> from .blockblobservice import BlockBlobService File "/usr/lib/python2.7/site-packages/azure/storage/blob/blockblobservice.py", line 64, in <module> from .baseblobservice import BaseBlobService File "/usr/lib/python2.7/site-packages/azure/storage/blob/baseblobservice.py", line 95, in <module> from ..storageclient import StorageClient File "/usr/lib/python2.7/site-packages/azure/storage/storageclient.py", line 18, in <module> import requests File "/usr/lib/python2.7/site-packages/requests/init.py", line 58, in <module> from . import utils File "/usr/lib/python2.7/site-packages/requests/utils.py", line 32, in <module> from .exceptions import InvalidURL File "/usr/lib/python2.7/site-packages/requests/exceptions.py", line 10, in <module> from .packages.urllib3.exceptions import HTTPError as BaseHTTPError File "/usr/lib/python2.7/site-packages/requests/packages/init.py", line 95, in load_module raise ImportError("No module named '%s'" % (name,)) ImportError: No module named 'requests.packages.urllib3' 解决方法: pip install --upgrade --force-reinstall 'requests==2.6.0' urllib3
centos6.6 系统默认python版本是python2.6.6.目前这个版本算很低了,主流是使用python2.7或者python3.0了;python2.6.6仅可以支持到Django1.3.7,这个Django版本也太低了,很多特性不可使用,现在就升级到python2.6.6到python2.7.9,然后安装pip,通过pip安装Django的高版本!
项目开发一直在docker的虚拟环境上,遇到了一个问题,就是把虚拟环境的包删掉(rm -rf xxx)之后,再重新拷贝一个(跟原来包一模一样的文件夹)进去发现pycharm再也找不到这个包了,后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题:
wget http://www.python.org/ftp/python/2.7/Python-2.7.tar.bz2 tar jfvx Python-2.7.tar.bz2 ./configure make all make install make clean make distclean
1、下载thrift: wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//thrift/0.8.0/thrift-0.8.0.tar.gz 2、安装依赖: sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install bison flex sudo apt-get install libboost-dev python-dev sudo apt-get install autoconf automake libt
centos和ubuntu的python2.7的安装方法参考:http://daixuan.blog.51cto.com/5426657/1767325
使用uwsgi --ini uwsgi.ini可以运行,但是使用系统服务启动时却报错
Caffe支持的有三种:MKL,AtLas,OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的,所以这里就安装它了:
一般的linux系统都会自带python环境,默认都是python2.7,但是python2.7已经不开源,不维护了,并且python3已经成为主流。学习python或者从事python工作当然要在python3环境下敲代码。
因为测试需要,需在Centos下进行liunxGUI软件自动化测试,所以用到了python的Dogtail 库,继而使用Dogtail 的sniff控件获取工具,但是遇到了很多问题记录如下。
做一个假设,您的生产环境(或者说线上环境)是处于内网的主机,且不能出外网(也就是不能上网),但又需要安装Python的第三方库,怎么办?在本篇文章中,笔者拿安装Flask库(轻量级web框架)来讲解,经分析Flask本身还依赖了其他众多的库。依赖了有多少,依赖的是哪些,这些目前都是未知的。下面笔者把认为最快速、最方便、最优雅、最没那么遭罪的安装办法进行分享,希望可以做到抛砖引玉的效果,如果您有更好的安装方法,笔者非常希望您能来稿进行分享。
今天在Docker下使用python的官方镜像运行python脚本操作mongodb,将遇见的错误和解决办法记录备忘;
环境:刚重装了系统,为Ubuntu16.04 目的:安装Python3.x,本例安装3.5.2 步骤: 1.$ python --version python 2.7 --->系统默认安装的版本 2.到https://www.python.org/downloads/ 下载对应的版本 3.安装下载的版本
各种方法都试过,比如使用命令:python -m pip install --upgrade pip进行安装,但是还是会出现上面的提示,所以就用源码进行升级。
起因 小威wei yum update了一把,结果yum就报错了,Python版本并没有升级,依然是2.7.5版本。 报错信息 [root@localhost ~]# yum There was a problem importing one of the Python modules required to run yum. The error leading to this problem was: No module named gzip Please install a package
(2)Python 多版本共存 我常用的方式就是一个加入PATH之中,另外一个版本不加入python之中;但是痛苦在于每次执行需要指定绝对路径,且进行pip下载的时候也需要在指定目录执行; 解决方法:
在做性能监控的时候,如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观,花了点时间用Python实现了下,来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线,生成增长曲线图表的PNG图片。
1)编译安装python2.7 [root@mysql-master ~]# python -V Python 2.6.6 查看python的版本信息(之前的yum是通过yum安装的) [root@mysql-master src]# wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tar.xz [root@mysql-master src]# file Python-2.7.9.tar.xz Python-2.7.9.tar.xz: x
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统,通过有向非循环图的方式管理任务流程,设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务,只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip): pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后,执行下面三步,就可以使用了。默认是使
python2.6.6 升级到python2.7.14,此处不再描述 可以参考如下文档升级: https://blog.csdn.net/see_you_see_me/article/details/78550977
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
注:cuDNN在很多工程中兼容性较差,可能需要安装特定的历史版本,只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5:
第一步:查看Centos版本及python版本 Centos版本 [root@qsh ~]# cat /etc/centos-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) python版本 [root@qsh ~]# python -V Python 2.7.5 [root@qsh usr]# ll -l /usr/bin/python* lrwxrwxrwx 1 root root 7 3月 29 22:44 /usr/bin/python -> pyt
早上看到hadoop的计算结果没有进入到mysql数据库,查看关于hadoop计划任务的输出日志发现有报错信息。果断拿来手动执行相关的python脚本,并没有错误,然后丢到计划任务里面就报错,折腾了我一上午终于搞好了。 报错信息 报错执行/data/datax/bin/tool_hive2mysql_build_json.py脚本的时候ImportError。 [root@uhadoop-mrdv2j-task1 data]# tailf /var/log/bigdata/run-hive-qz_yy_uv
(<http://blog.csdn.net/qq_25560423/article/details/62055497>;)
报错信息: [jenkins@bar-test-app cem-platform]$ docker-compose up -d --build Traceback (most recent call last): File "/bin/docker-compose", line 7, in <module> from compose.cli.main import main File "/usr/lib/python2.7/site-packages/compose/cli/main.py"
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
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