在使用 Python 开发的过程中,工程一多,难免会碰到不同的工程依赖不同版本的库的问题:亦或者是在开发过程中不想让物理环境里充斥各种各样的库,引发未来的依赖灾难.此时,我们需要对于不同的工程使用不同的虚拟环境来保持开发环境以及宿主环境的清洁. virtualenv是一个可以帮助我们管理不同 Python 环境,可以在系统中建立多个不同并且相互不干扰的虚拟环境. 一 安装.配置virtualenv 1.1下载包 指定清华源下载pip的包 root@darren-virtual-machine:~…

virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具.virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来使用Python工程所需的包.创建的环境是独立的,互不干扰,无需sudo权限即可使用 pip 来进行包的管理. 第一步安装包: sudo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwrapper 第二步:创建目录用来存放虚拟环境 mkdir $HOME/.virtualenvs 第三步:进入家目录找到.bashr…

一.python3.3之后自带的venv模块 1. 创建虚拟环境 python3.6 -m venv project-env 2. 加入虚拟环境目录 cd pronject-env 3. 激活虚拟环境 source bin/activite 4. 退出虚拟环境 deactivate 二.virtualenv 1. 安装 安装到系统目录 pip install virtualenv 安装到用户目录 pip install virtualenv --user 2. 创建项目 virtualenv p…

古语有云: 工欲善其事,必先利其器 拥有自己的一套得心应手的Python开发环境,开发起来,简直如丝般顺滑.以我工作中使用到的Python开发环境(主要是Web应用),先做个总体介绍 Python环境相关:戳这里 Python # 用的就是它 PIP  # python下超豪华包管理工具 VirtualEnv  # Python的虚拟环境沙盒 Web框架  # web开发为主 如:Flask.Django.Tornado... 服务环境相关: Nginx  # 果断舍弃apache Mysql…

  前言 作为一个学习和使用Python的老司机,好像应该经常总结一点东西的,让新司机尽快上路,少走弯路,然后大家一起愉快的玩耍. 今天,咱们就使用vagrant配合xshell打造一站式Python开发测试环境. 目的 让你在Windows下,也能愉快的使用Linux环境调试Python. 适用人群:Python新手和希望在Windows下使用Linux环境调试Python的小伙伴们. 难度:super easy 最终效果:只用一个xshell终端(其他类似的都可以),启动ubuntu虚拟机,…

当我们在同一个机器上进行开发多个项目,每个项目于用到包的不同版本的时候,就很尴尬. 安装python包的命令是: sudo pip install 包名 这样的话,会将包安装到/usr/local/lib/python2.7/disk-packages下.所有的包都会安装到这里. 当我们安装相同包的不同版本就会发生覆盖.非常尴尬. 怎样解决呢??安装python的虚拟环境! 安装python虚拟环境步骤如下: 1 升级一下python包管理工具pip sudo pip install --upg…

安装使用-Pyenv 简单的python版本管理:pyenv 管理python解释器 管理python版本 管理python的虚拟环境 官网:https://github.com/pyenv/pyenv pyenv安装 挂载光盘,配置本地yum源 [root@centos7 ~]# uname -a Linux centos7 3.10.0-514.el7.x86_64 #1 SMP Tue Nov 22 16:42:41 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Li…

文章连接:https://www.cnblogs.com/zlsgh/p/8485848.html ubuntu系统下Python虚拟环境的安装和使用        前言:进行python项目开发的时候,由于不同的项目需要使用不同的资源包和相关的配置,因此创建多个python虚拟环境,在虚拟环境下开发就显得很有必要. 安装虚拟环境 步骤: 打开Linux终端(快捷键Ctrl+Alt+T),输入命令: sudo apt install python-virtualenv sudo easy_ins…

1 引言 进行Python开发时,多个项目可能使用到不同的依赖,例如A项目需要1.8版本的Django,而B项目需要2.0版本的Django,这时候如果没有使用虚拟环境,就需要来回卸载和安装Django,十分不便.虚拟环境的出现可以很好的解决这一问题. 本篇博文主要绍Python的虚拟环境管理方法,包括virtualenv.virtualenvwrapper.pycharm等.需要说明的是,在使用前面提到的几种方法之前,必须确保系统中已经至少安装有一个Python版本. 2 virtualenv…

Python 开发安卓Android及IOS应用库Kivy安装尝试: 先来看看这货可以用来制作什么应用: Create a package for Windows Create a package for Android Creating packages for OS X Create a package for IOS 逆天的节奏啊,虽然600+页的英文文档,python3+还在on the way ,觉得这货潜力无穷啊. 当然,缺点就是要安装各种环境依赖,尤其是在win7平台下,估计会比较…

官网:https://virtualenv.pypa.io/en/stable/userguide/ virtualenv通过创建独立Python开发环境的工具, 来解决依赖.版本问题 基本使用: dahu@dahu-OptiPlex-3046:~/myfile$ virtualenv ENV #创建一个名为ENV的目录, 并且安装了ENV/bin/python, 创建了lib,include,bin目录 New python executable in /home/dahu/myfile/EN…

安装 因为许多Unix衍生系统已经预装了Vim,我们首先要确认编辑器是否成功安装: vim --version 如果已经安装了,你应该看到类似下面的文字: VIM - Vi IMproved 7.3 (2010 Aug 15, compiled Nov 5 2014 21:00:28) Compiled by root@apple.com Normal version without GUI. Features included (+) or not (-): -arabic +autocmd…

为什么要使用python的虚拟环境呢?: 首先我们来说不实用虚拟环境的情况: 在Python应用程序开发的过程中,系统安装的Python3只有一个版本:3.7.所有第三方的包都会被pip3安装到            Python3的site-packages目录下. 如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3中,如果应用A               需要tkinter 2.3,而应用B需要tkinter 3.0,那该怎么怎么办?…

简介 简单说,pipenv就是把pip和virtualenv包装起来的一个便携工具. 它不会在你的项目文件夹里生成一大堆东西,只有两个文本文件: Pipfile, 简明地显示项目环境和依赖包. Pipfile.lock, 详细记录环境依赖,并且利用了hash算法保证了它完整对应关系.只在你使用pipenv lock命令后才出现. 安装 本机环境 我这里已经安装了Python3.7,Python2.7两个版本,其中Python3.7为默认版本,已将其路径添加到了PATH环境变量中.Python2.…

Python 文档:https://docs.python.org/3/ 下载 下载这些文件 文档版本 Python 3.9(开发中) Python 3.8(稳定) Python 3.7(稳定) Python 3.6(安全修复程序) Python 3.5(安全修复程序) Python 2.7(稳定) 所有版本 其他资源 PEP指数 入门指南 图书清单 视听讲座 Python开发人员指南 Python 3.8.0文档 欢迎!这是Python 3.8.0的文档. 文档部分: Python 3.8有什…

环境 spark-1.6 python3.5 一.python开发spark原理使用python api编写pyspark代码提交运行时,为了不破坏spark原有的运行架构,会将写好的代码首先在python解析器中运行(cpython),Spark代码归根结底是运行在JVM中的,这里python借助Py4j实现Python和Java的交互,即通过Py4j将pyspark代码“解析”到JVM中去运行.例如,在pyspark代码中实例化一个SparkContext对象,那么通过py4j最终在JVM中…

Anaconda介绍 Anaconda 是在 linux.windows 和 mac os x 上执行 Python/R 数据分析和机器学习的最简单的方式并且它是开源的.它在全球拥有超过 1, 100万用户, 是在单独的一台机器上进行开发.测试和训练的行业标准, 因为具备以下特点,从而使他能都独立的进行数据分析: 1. 提供了大量的Python/R 数据分析包 2. 使用 conda 管理库.依赖关系和环境 3. 使用 scikit-learn, TensorFlow和Theano进行开发.训练…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39854707 使用的系统及软件 Ubuntu / windows Python 2.7 / python 3 Pycharm4, 5, 6 Openjdk/ jdk (orcal jdk) 安装python 1. Ubuntu 12.04系统自带python 2.7,直接用就行. 2. Ubuntu14.04 16.04 上装有两个版本的python:python2.7.6与python3.4,默认…

准备 Python官网: https://www.python.org/ Python官方文档: https://docs.python.org/ 环境搭建 简介 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. 它能够自动为项目创建和管理虚拟环境,从Pipfile文件添加或删除安装的包,同时生成Pipfile.lock来锁定安装包的…

搭建跨平台的统一python开发环境: 使用开发环境的好处: 可不用在服务器上直接修改源代码---写的代码首先得入版本库(放git或giitlab中),在本地写代码提交到git中.然后在服务器上git pull把代码拉上来运行. 项目大层级目录多用vim写不利于管理项目--用ide管理可组织代码结构,甚至能自动import,还可做到集成的功能:如可直接在ide中运行我的服务,甚至解释器使用远程在本地进行调试(如果在本地写python脚本的话要在本地安装一python脚本,那还得各种依赖--这就麻…

由于每次打开linux虚拟机比较麻烦,于是尝试一下云服务器,在阿里云领取了一个月的试用服务器,这里记录一下新服务器从0配置成python开发环境的步骤,以便以后配置新服务器时有个参考. 免费领取一个月阿里云服务器试用 在下面网址可以免费领用一个月开发者入门级服务器,需先实名认证和填写调查问卷 https://free.aliyun.com/?spm=5176.10695662.1395584.1.28142c4f3IWndj 领取后进入控制台,可以看到领取的服务器信息,可以找到分配的公网IP,用…

在 Windows 上怎样做 Python 开发?是像大神那样使用纯文本编辑器,还是用更加完善的 IDE?到底是用自带的命令行工具,还是需要装新的 Terminal?本文将带你了解如何利用微软官方维护的 MS Terminal 与 VS Code,来为 Python 开发保驾护航.本文选自机器之心 作者Jon Fincher,如有侵权,则可删除. 使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」.然而与 Linux 或 macOS 不同,在…

Vscode是是一个强大的跨平台工具,我自己电脑是mac,公司电脑是win而且是内部环境,导致公司安装软件很费劲.好在vscode许多插件能直接离线安装,省去了很多麻烦. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 Vscode用来写python其实并不算…

技术背景 在前面几篇博客中我们介绍了容器的使用(博客1.博客2.博客3.博客4.博客5),容器是一种系统级的隔离方案,更多的强调资源上的隔离.而这里我们要介绍的python的虚拟环境,更加强调的是依赖的管理.假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本.虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统.因此python也提供了一种…

前言 之前虽略有提及Python,但是没有实际地写点料.惭愧,惭愧,所以这次先起个头,讲讲如何构建虚拟Python开发环境.相信之前看过我博客的人可能会想:博主不会又要聊聊Docker吧?放心,不会.首先Docker虽然适合构建虚拟Python容器,但是却存在一个问题--交互性.Python开发者必然是希望生成的软件具备可移植性.但是用Docker做移植是需要Docker build的.这样会使得开发过程变得极为不方便.所以我们需要聊聊除Docker以外,Python如何实现虚拟开发环境. 为什…

有关于使用Atom进行Python开发的网上资料比较少,最近发现使用Atom结合Hydrogen插件进行Python开发,尤其是数据挖掘相关的工作,整体体验要好于Vscode,Vscode虽然说也有连接Jupyter的工具,但是交互式的开发Hydrogen体验更好. 这里放了个动图来展示一下Hydrogen的强大 插件安装 Python Hydrogen atom-ide-ui ide-python 这里要注意,本地的pip需要 安装 python-language-server[all],在i…

PyCharm Django Python 开发环境配置 详细教程 1. Python 下载及安装 (1)根据需要的版本去 Python 官网(https://www.python.org/downloads/)上下载,我下载的是3.7的版本. (2)下载后,点击exe文件安装,下方的方框打钩,添加 Python 到环境变量. (3)我选择默认安装,然后等它安装完就可以了. (4)测试是否安装成功,打开 cmd ,输入 python ,如果有显示版本信息,则说明安装成功. (5)安装成功后,可以…

摘要:许多Python项目使用pip包管理器来管理它们的依赖项.它包含在Python安装程序中,是Python中依赖项管理的重要工具. 本文分享自华为云社区<使用Python的pip管理项目的依赖关系>,作者:Yuchuan. Python的标准包管理器是pip. 它允许您安装和管理不属于Pytho…

虽然网上有很多python开发环境搭建的文章,不过重复造轮子还是要的,记录一下过程,方便自己以后配置,也方便正在学习中的同事配置他们的环境. 1.准备好安装包 1)上python官网下载python运行环境(https://www.python.org/downloads/),目前比较稳定的是python-3.5.2 2)上pycharm官网下载最新版的IDE(http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows),官网提供了mac…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…