Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux、Mac、Windows. 提供了包管理和不同Python环境管理的功能, 可以很方便解决多版本Python问题和各种包安装问题. Anaconda使用conda命令来进行包管理和虚拟环境管理.
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这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。(从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。) 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不
本文为译文,主要介绍安装问题。Fastai github原文地址:https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
AI科技评论按:本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿,雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
在做杂项题目利用python脚本对图片进行处理时,发现代码无论怎么调试都调试有误,然后换了一个代码发现自己pycharm中未装pil.
提示:如果不指定python版本,默认安装的是python2的虚拟环境 在python2中,创建虚拟环境
欢迎来到本篇博客,我们将一同踏入Python的令人兴奋而富有创造力的世界!作为一门广受欢迎的编程语言,Python在各个领域都有着强大的应用。然而,在开始之前,我们需要确保你已经成功安装了Python。不用担心,本文将为你提供最全、最简单的安装教程,让你迅速拥有这门强大的编程工具。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇教程都将是你Python之旅的理想起点。
可能默认的源安装第三库会有点慢,可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)
本教程写作时开发环境的系统平台为 Windows 10 (64 位),Python 版本为 3.6.4 (64 位),django 版本为 2.2.3。
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
原因:2017年2月17日 星期六 学习Django加深python理解 说明:自主学习,兴趣爱好,操作系统为mac 状态:updating 2.17
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
什么是虚拟环境?python为什么需要它?相信无论是学习或则开发都遇到过不同的python环境互不兼容的情况。比如,平时用cenos7的时候,yum 是用的 python2 解析器;而部署django服务器的时候则用的 python3。这样不兼容的情况如果不加以管理,随着类似情况的堆叠,慢慢的就会应接不暇,暴露出许多问题。
本节课题就django开发环境而言,在实战方面做一个django项目开发的虚拟环境搭建,依此案例,建议在开发其它产品之时,可按照本案例搭建一个产品虚拟开发环境。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
古人云:功遇善其事,必先利其器。在正式学习 Django Web 框架之前,我们要把准备工作做好。准备工作主要是搭建开发环境,具体工作是安装 Python、创建虚拟环境 venv、安装 Django、安装 IDE 工具(Pycharm)。
开发中, 使用如上命令安装, 会将包安装到/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/下
注意:如果python是较早版本,则先安装virtualenv(pip3 install virtualenv)然后再创建虚拟环境(virtualenv ll_env)
友情提示 《Django项目实战》系列教程已将上传到百度阅读中,大家可以下载百度阅读app,并搜索“Django项目实战”,或者在PC浏览器中打开 https://yuedu.baidu.co
在生产环境中有重要的安全设备和关键服务设备,这些设备都在关键的结位置,依赖影响了很多服务。一旦设备出现问题对生产环境的影响是显而易见的。所以平是对这些设备和监控是很重要。
创建虚拟环境 创建:mkvirtualenv [虚拟环境名称] 删除:rmvirtualenv [虚拟环境名称] 进入:workon [虚拟环境名称] 退出:deactivate 所有的虚拟环境,都位于/home/.virtualenvs目录下 进入虚拟环境前的提示: 📷 进入虚拟环境后的提示: 📷 查看当前的所有虚拟环境:workon [两次tab键] 查看虚拟环境中已经安装的包 pip list pip freeze 安装django 建议安装1.8.2版本,这是一个稳定性高、使用广、文档多的版本
DRF,全称Django Restful Framework,是一个基于Django的Restful接口框架,是主要用来做API接口的,为前端提供数据的接口。在前面一片博客中,我们构建了一个vue的项目,vue项目是一个前端项目,这个前端项目中的数据就是接口获取的,而今天要完成的drf项目,就是为vue项目提供数据做接口的,我们把前端vue项目和后端drf项目加在一起,就可以完成一个前后端分离的web项目。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本1.x,而项目Y需要项目4.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。
建议:建议使用和课程中一样的环境来学习,避免环境问题造成一些莫名其妙的错误影响学习进度和效率。
大致了解我们要完成的项目之后, 我们要进行项目的开发. 我们并不是直接讲解 Django 框架, 而是通过项目驱动的方式, 一步步掌握 Django 框架的基本使用.
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,从这一节开始,我们逐步讲解django的基础知识。
Django是一个功能齐全的Python Web框架,用于开发动态网站和应用程序。使用Django,您可以快速创建Python Web应用程序,并依靠该框架来完成繁重的工作。
1.使用虚拟环境的好处 2.如何创建虚拟环境 3.虚拟环境在Pycharm中的使用
hello,小伙伴们大家好,今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具,Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说,它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处,如: npm, yarn, composer等的优点。
在实际的工作中,我们同时做的项目通常不止一个,比如说,新项目是主要开发的项目,同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Doc
安装虚拟环境包装器的目的是使用更加简单的命令来管理虚拟环境。 pip3 install virtualenvwrapper
本文介绍了virtualenv的安装,以及使用virtualenvwrapper提高效率。本文的操作示例是在linux下完成。 一. 安装 前提: python3和pip3都已经安装。 [root@localhost]# pip3 install virtualenv virtualenvwrapper 查看virtualenvwrapper.sh的位置 [root@localhost]# which virtualenvwrapper.sh 假设输出是/usr/local/bin/virtua
在开发过程中,使用python的包时可以联网安装,使用sudo pip install 包名称,可以安装包,可是如果使用上面的命令,在同一个目录下安装或者更新,其它的项目必须就无法运行了,怎么办呢?
在实际的项目中,是不是一定要用“最新版”的模块或包呢?不一定。实际的项目要求往往比较复杂,比如有一个比较“古老的”网站项目中使用了 Django 2.2(参阅第12章12.3节),现在又要新建一个网站,要求使用 Django 3 。如此,在本地计算机的开发环境中就出现了同一个包的不同版本冲突,如何解决?
本教程使用的开发环境 本教程写作时开发环境的系统平台为 Windows 10 (64 位),Python 版本为 3.5.2 (64 位),Django 版本为 1.10.6。 建议尽可能地与教程的开发环境保持一致(尤其是 Python 与 Django 版本),避免不必要的麻烦。推荐的 Python 版本为 Python 3.4 或以上,Django 版本号必须为 Django 1.10.x。 注意:本教程将尽量保证兼容 Python 2,但不会在 Python 2 环境下做测试。如果你因为某种原因必须使
今天,我将开始一个关于 Django 基础知识的新教程系列。这是开始学习 Django 的完整初学者指南。材料分为七个部分。我们将详细探讨所有基本概念,从安装、开发环境的准备、模型、视图、模板、URL 到更高级的主题,如迁移、测试和部署。
我们要编写一个名为“学习笔记”的Web应用程序,让用户能够记录感兴趣的主 题,并在学习每个主题的过程中添加日志条目。“学习笔记”的主页对这个网站进行描 述,并邀请用户注册或登录。用户登录后,就可创建新主题、添加新条目以及阅读既 有的条目。学习新的主题时,记录学到的知识可帮助跟踪和复习这些知识。优秀的应用程序让这个记录 过程简单易行。
用django框架做web开发必须要用到python虚拟环境,而且一个虚拟环境只能创建一个django项目,如果创建多个django项目的画将会出现一些莫名奇妙的异常
为Python设置机器学习环境可能是一项棘手的任务。如果你之前从未设置过类似的东西,那么可能需要花费数小时来处理不同的命令。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2
因为在一个电脑上可能有多个项目,多个项目依赖于不同的Django版本,所以就需要一个依赖包管理的工具来处理多个互不干扰的开发的环境
Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 envname 创建虚拟环境
(4)点击开启虚拟机,若出现警告“VM无法连接mks套接字连接尝试次数太多”警告,是因为服务没有打开,打开计算机开始菜单--运行--输入services.msc,找到VMware Authorization Service,更改为启动;
安装必要工具 yum-utils ,它的功能是管理repository及扩展包的工具 (主要是针对repository)
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