序列化(picking): 把变量从内存中变成可存储或传输的过程称为序列化,序列化之后,就可以把序列化的对象写入磁盘,或者传输给其他设备; 反序列化(unpickling):相应的,把变量的内容从序列化的对象重新读到内存里的过程称为反序列化; python中有两个模块可以实现对象的序列化,pickle和cPickle(注意P大写),cPickle是用C语言实现的,pickle是用纯python语言实现的,相比,cPickle的读写效率高一些. 使用的时候,一般先尝试导入cPickle,如果失败,

pycharm中选择python interpreter pycharm中有两处地方需要选择python解释器: 一处是调试配置(edit configurations)处,这里选择python解释器是为了运行项目: 另一处是项目设置(settings)处,这里选择python解释器是为了编写程序的时候智能提示,这里同时也可以创建python虚拟环境:

新建项目后,有时候Pycharm找不到Python解释器,如果找不到的话,就会报错.报错信息: No python interpreter configured for the project 找到Pycharm设置,进行选择就可以了.

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货. 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,windows7 一.配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中的version control.(这里插一句,不

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货.windows和linux一样配置的,有些路径不一样而已 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,linux 一.配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中

实时比较 PyCharm 对一个文件里你做的改动保持实时的跟踪,通过在编辑器的左侧栏显示一个蓝色的标记.这一点非常方便,我之前一直是在Eclipse里面用命令“Compare against HEAD” 来比较一个文件前后的改动. 在PyCharm中,你可以对你的改动一览无余.同时,点击那个标记,会显示出之前的内容以及一个工具栏:你可以很容易地回滚这些改动,在一个详尽的对话框中查看这些改动或是将之前的文本粘贴到剪切板上. 提交时的比较预览 在Eclipse 中,当你提交改动时,会有一个提交对话框

PyCharm3.x默认快捷键 PyCharm Default Keymap 1.编辑(Editing) Ctrl + Space    基本的代码完成(类.方法.属性)Ctrl + Alt + Space  快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter    语句完成Ctrl + P    参数信息(在方法中调用参数) Ctrl + Q    快速查看文档 F1   外部文档 Shift + F1    外部文档,进入web文档主页 Ctrl + Shift + Z --> Redo

win10下Anaconda 2 和 3 共存安装,并切换jupyter notebook和Pycharm中的对应版本 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-12-4 为了能同时使用Python2 和Python3,又不想单独安装某一个的package,因此打算安装两个版本的Anaconda(同时安装Anaconda 2 和Anaconda 3)来避免更改环境变量和冲突的问题.而且,Anaconda在环境配

目标在Win7上建立一个Scrapy爬虫项目,以及对其进行基本操作.运行环境:电脑上已经安装了python(环境变量path已经设置好), 以及scrapy模块,IDE为Pycharm .操作如下: 一.建立Scrapy模板.进入自己的工作目录,shift + 鼠标右键进入命令行模式,在命令行模式下, 输入scrapy startproject 项目名 ,如下: 看到以上的代码说明项目已经在工作目录中建好了. 二.在Pycharm中scrapy的导入.在Pycharm中打开工作目录中的TestD

今天在安装一个leader写的package的时候,同事建议安装到虚拟环境中,再在PyCharm里使用该虚拟环境即可.此处记录下经过: 开发Python应用的时候,有时会遇到不同的Python应用依赖不同的开发环境的情况,或者不想将package安装到全局中,这时需要配置使用不同的虚拟环境. virtualenv可用来创建虚拟环境. 要使用pip安装virtualenv,需要先安装pip,pip是Unix系统下Python的包管理工具. 安装pip需要先下载get-pip.py脚本,然后以管理员

1.手动建立: 第一步 建立虚拟环境 Windows cmd: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 激活虚拟环境 C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activate.bat Linux: 启动虚拟环境: source env/bin/activate 第二步 在pycharm中使用配置好的virtualenv环境 引用自:http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/507761

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52269952 PyCharm提供两种远程调试(Remote Debugging)的方式:    配置远程的解释器(remote interpreter)    配置Python调试服务器(Python Debug Server)[配置Python调试服务器]本文主要说明远程的解释器(remote interpreter)的配置. 皮皮blog pycharm 通过 SFTP 远程编辑项目的配置 {这

PyCharm中Django项目主urls导入应用中views的红线问题 使用PyCharm学习Django框架,从项目的主urls中导入app中的views的时候,导入的包中下面有红线报错,但是却能正常使用.要是这样也就没什么事了,但是导入之后的提示功能就丧失了,非常的不爽:网上百度了一下,竟然好多人遇到了这个问题,重要是解答的说的更是不明不白:这里记录一下详细的解决办法:  如下图,我这里就是在项目的主urls中导入一个叫blog的应用报红线,虽然运行不会报错,但是却没有了提示 解决办法:

实习后面需要用到spark,虽然之前跟了edX的spark的课程以及用spark进行machine learning,但那个环境是官方已经搭建好的,但要在自己的系统里将PySpark导入shell(或在Python里可以import pyspark)还是需要做一些操作的.(下图,忘了先define一个sc,+.+|||)自己built的和官方pre-built的版本都可以使用 这个方法. 我们的目标是 任意目录下在shell里启动pyspark 在Python里import pyspark(包括

1.安装virtualenv或virtualenvwrapper pip install virtualenv pip install virtualenvwraper 注意pip的版本号(查看 pip -V) 2.通过virtualenv配置不同的python虚拟环境 2.1首先通过which python2(3)查看相应版本所在文件全路径 python2: virutalenv -p  <python2文件全路径> <虚拟python环境名> 如:virutalenv -p /

一.背景 在Python学习中,使用pycharm只能打开一个项目,如果想在一个pycharm中同时打开多个项目,该怎么办呢?由于学习中遇到需要打开多个项目,所以就百度查询了一下方法. 二.解决办法 1.打开pycharm,选择file>settings,如下图: 2.打开setting设置对话框,选择Project项目打开下拉列表,选择Project Structure选项,如下图: 3.点击界面上的Add Content Root,在弹出的对话框中选择需要添加的项目即可,如图 4.添加成功后

转载自:https://blog.csdn.net/fighter_yy/article/details/40860949 Alt+Enter 自动添加包 shift+O 自动建议代码补全 Ctrl+t SVN更新Ctrl+k SVN提交Ctrl + / 注释(取消注释)选择的行Ctrl+Shift+F 高级查找Ctrl+Enter 补全Shift + Enter 开始新行TAB Shift+TAB 缩进/取消缩进所选择的行Ctrl + Alt + I 自动缩进行Ctrl + Y 删除当前插入符

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟. 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用.下载地址:https://www.anaconda.com/download/  我下的是64位的 下好后就是安装了,安装过程十分简单,这里就不写了,不过建议是添加到环境变量中去,省的后面还要自己加,麻烦. 在菜单栏中找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行.我们需要设置 Ana

在 PyCharm 中选择:File — Settings — 进入如下界面,点击 右上角的 “+” 可以添加其他库: 选择到相应的库,并 Install Package 即可:

1.简便起见 比起麻烦的安装各种库,我们选择最方便的Anaconda的conda或pip(兼容支持)安装相关库. Pycharm本身缺少numpy和matplotlib这些库,而另一个Python的开发环境Anaconda则自带了300多种常见的库. 所以想在pycharm中使用Anaconda自带的库.实现这一“借用”的则是Pycharm中对 “Project Interpreter”的设置, 该设置是设定Pychar使用哪一个python编译器.那么只要将该interpreter设置为Ana