之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》,介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3,以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器,环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
一般Linux系统默认自带两个版本的python,我按照的虚拟机系统自带的版本为python2.7和python3.2,但是由于个人习惯问题,我喜欢使用新版本的 python进行开发.这样就会导致执行命令时候出现版本冲突问题.
直接参考我这篇文章哦:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
/var/jenkins_home 目录为容器 Jenkins 工作目录,挂载到宿主机所创建的 /var/jenkins_workspace 工作目录上。
网上教程大多是通过官方地址进行下载Python的,但由于国内网络环境问题,会导致下载很慢,所以这里建议通过国内镜像进行下载
在做iOS安全分析时,有时需要了解整个文件系统运行状况、app安装详情,安装目录,沙盒目录等。因此则需要提取iOS文件系统镜像并做解析及分析。本文主要介绍提取iOS文件系统镜像及解析系统镜像。
简介 Dockerfile是一个文本格式的配置文件,用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像 ---- 指令及说明 指令 说明 FROM 指定基础镜像 且必须是第一条指令 MAINTAINER 指定镜像作者 RUN 运行指定的命令 默认/bin/sh -c CMD 指定容器启动时要执行的命令 LABEL 设置镜像标签 ADD 把文件复制到镜像中 类似scp COPY 编译时复制本地文件到镜像中 WORKDIR 设置RUN CMD COPY ADD指令的工作目录 不存在则创建 ENTRYPOINT
之前我们用docker手动安装了jenkins环境,在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包,如果我们想要在其他3台机器上安装,又是重复操作,重复劳动,那会显得很low,这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令,类似shell脚本
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
前几天,我们刚下发了毕业设计的题目,我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究,这将会是一个系列文章,截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上,我们一块学习,让我们嗨起来~。
如何在一个 U 盘上安装多个 Linux 发行版,这样你可以在单个 U 盘上享受多个现场版Linux 发行版了。
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
修改 Docker 配置文件 sudo vi /etc/sysconfig/docker,如下:
经常在网上搜索片源的同学应该知道,各大片源网站广告不断,有些网站,点一下查询就弹出广告,关掉广告后再点查询,片源信息才显示正常。今天这款工具搜索是基于 Python 的 GUI 库 PyQt5 开发的。
操作系统:CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 操作系统安装包:CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/140106.html原文链接:https://javaforall.cn
Django部署到Cenos7需要安装大量的依赖包, 有很多坑需要踩, 这里是踩坑后探索出的标准化步骤
在前面的博客中,我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案,使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话,我们有可能会发现容器并不是那么的必须:比如解决python库的依赖冲突问题,我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境;比如解决gcc的版本依赖冲突,我们可以手动配置和选择对应的版本;比如对于我们没有root权限和对外网络的环境,想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么,这些种种的问题,如果我们采用Singularity的方案,就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势,比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案,像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件(类似于Docker的Dockerfile,而且兼容Docker的镜像),去构造一个Pytorch专属的编程环境。
1、Python2与Python3的语法结构类似,但不完全兼容,如print等。 2、Python3的默认编码为UTF-8,对PyQt5的中文编码兼容好,不需要对中文字符串进行转义等操作。 3、PyQt5默认只支持Python3,对Python2则需要源码编译,较为繁琐。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
轻量应用服务器Lighthouse_香港轻量服务器_海外轻量服务器-腾讯云 (tencent.com)
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
ubuntu在服务器配置python笔记,按照步骤来,就配置好python了( 服务器镜像配置: 镜像源配置:https://www.jianshu.com/p/d4525ca41a49 替换镜像源的时候就是把原来的全部删除替换自己的镜像源 清华ubuntu镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 服务器ubuntu的python配置: cd / # 就可以进入根目录 ls可以看到根目录下的所有文件夹 cd home/ubuntu 1. su
Miniconda是什么? 要解释Miniconda是什么,先要弄清楚什么是Anaconda,它们之间的关系是什么? 而要知道Anaconda是什么,最先要明白的是搞清楚什么是Conda,参考:Conda简单教程。 一言以蔽之,Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具,Anaconda是一个带有Conda工具的软件包(附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包),而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代,默认只包含了Python和Conda。 也就是说,安装了Miniconda,就可以直接使用Python和Conda了。
用wget下载python3的源码包;使用淘宝镜像,替换了官网下载python3,提高下载速度
执行python3命令会进入到官方交互解释器,官方解释器无法直接看到变量对应的数据类型也不能使用tab建关联
目前我已经拥有了2台linux服务器,后续为了项目之间的隔离以及软件的快速部署和应用,docker不可或缺.
相信大家对这个工具都很陌生,国内能搜索到的资料很少,那么为什么突然想起来推荐这个工具呢?第一,我觉得它很好用;第二,为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
本文介绍了Anaconda这款Python发行版的安装与使用。Anaconda是一个包含大量Python科学计算包和工具的发行版,适用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。文章首先介绍了Anaconda的基本信息,然后详细说明了如何下载和安装Anaconda,最后演示了如何使用Anaconda的包管理器、交互式环境和工具来创建和运行Python脚本。
配置镜像源就不说了,前面的文章好像已经讲过如何配置镜像源,如果你没配置镜像源,下载回很慢很慢的。
本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务,由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库,
centos7自带版本是python2.7 centos8是自带python3的 如果要用的3.0以上的版本需要手动安装,下载地址:https://www.python.org/ftp/python/
window版的安装比较简单,注意安装界面把 add path 这个选项勾上,一路确定就可以了。这里主要将Linux安装python3,pip。
众所周知,Python语法简洁、功能强大,通过简单的代码就能实现很多实用有趣的功能,例如:科学计算、画图、操作文件、聊天等,很大原因得益于它拥有丰富的第三方库。
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后,安装,安装时选择默认+环境变量
这样的「误会」,在你看完这篇对Python的Docker“正式版镜像”的解读后,就会烟消云散。
之前写的一篇用Python搞了个基金查询机器人,还可以拓展!,需要Python环境是3.7及以上版本,第一次在Linux上安装Python(之前用的都是系统内置的Python3.6.8),记录下。
用wget下载python3的源码包,或者自己先下载好,上传到服务器再安装,如果网络快可以直接安装
Docker 是一种容器引擎,可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
线性规划是常见的问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器,可以通过调用cplex的接口,直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下,基于docker来调用cplex的python接口,对线性规划问题进行求解。
最近遇到了一个场景:需要将Python项目文件打包到无法联网的主机上部署执行,本篇文章记录针对于该场景的处理方案。
Vim的强大已经是毋庸置疑了。并且开源社区内大佬们十分活跃,满满的安全感^_^。本文将介绍Vim如何编译安装,并支援Python,进而安装号称最难安装的Vim插件:YouCompleteMe。以下为了方便,我简称为:YCM。配合它,可以让你的Vim文本编辑更强大和清爽,并具有一定的IDE能力。不能说完全媲美IDE,但是也算多了个不错的工具啦。
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