在已经安装好了Python后,我这里用的是Python3.5,准备进一步学习Flask框架,下面记录搭建Flask环境 这里使用了虚拟环境,在虚拟环境里,最小化的安装Flask. 参考步骤: 1.首先搭建虚拟环境 已经安装好了virtualenv的库,从dos命令行进入相应文件夹. 我的当前目录是:D:\Work\Python\FlaskProject virtualenv Flask_venv 在当前文件夹下,会生成Flask_venv文件夹 2.启动Flask_venv虚拟环境 .\Flas

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

概述 在上节介绍了anaconda管理python环境,而Pycharm作为主流python IDE,两者配合使用才算完美. 配置 File - Setting - Project Interpreter 贴图: 可以看到当前环境下安装的包之类的,管理起来也是很清爽.

由于最近学习python的需要,为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的python环境.(这里我采用的是ssh的远程连接)1.准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 . centos中安装ssh.(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装.2.打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择A

在ubuntu中安装pycharm.opencv2后.在pycharm环境中无法使用opencv,后来查资料显示OpenCV is not pip-installable. You’ll need to manually sym-link your cv2.so  and cv.py  files into the site-packages directory. 经查看在/usr/local/lib/python2.7/dist-packages文件夹下有cv2.so  and cv.py 现

安装 Flask 好的,让我们开始吧! 现在我们必须开始安装 Flask 以及一些我们会用到的扩展.我首选的方式就是创建一个虚拟环境,这个环境能够安装所有的东西,而你的主 Python 不会受到影响.另外一个好处就是这种方式不需要你拥有管理员权限. 因此,打开一个终端窗口,选择一个你想要放置应用程序的位置以及创建一个包含它的新的文件夹.让我们把这个应用程序的文件夹称为 microblog . 如果你正在使用 Python 3.4,先进入到 microblog 目录中接着使用如下的命令创建一个虚拟

pycharm安装和首次使用 http://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/9365437 快捷键: 找文件.代码.引用相关 1.双击shift 在项目的所有目录进行查找 2.alt+f7 非常非常频繁使用的一个快捷键,可以帮你找到你的函数或者变量或者类的所有引用到的地方 3.Ctrl+s/Alt+F3 在文档内查找特定内容 基础操作 1.ctrl+shift+'-' 撤销 2.Ctrl+shift+z 取消撤销 3.Ctrl+Shift+I

安装过程中,需要互联网连接下载python依赖库: 1.安装: Windows Server 2008 R2 x64标准版 2.安装: Python 2.7.10 amd64 到C:\Python27 并将下列路径加到PATH环境变量: C:\Python27\;C:\Python27\Scripts; 3.安装: Oracle jdk 1.7 到C:\Java 并配置 JAVA_HOME 环境变量,如 C:\Java\jdk1.7.0_71 4.安装: PostgreSQL 9.4.4-3 x

本帖是本人在安装配置python和flask环境时所用到的资源下载及相关的教程进行了整理罗列,来方便后面的人员,省去搜索的时间.如果你在安装配置是存在问题可留言给我. 首先罗列一下python+flask环境所用的一些程序组件的下载地址: 1.python语言环境: http://www.python.org/download/ . 2.setuptools 组件: https://pypi.python.org/pypi/setuptools/0.9.6 . 3.pip 组件: https:/

复习 进制转换:二进制&十六进制转换(从左往右1248机制,每四位二进制对应一位16进制) 二进制&十进制转换   2n-1幂次方相加 十进制到二进制转化  将十进制除以2,把余数记下来,再用商去除以2...依次循环,直到商为0结束,把余数倒着依次排列,就构成了而进制数. 内存分布:栈区与堆区 堆区:存放具体的数据 栈区:存放找堆区的依据(内存地址) 操作系统:32位   针对CPU来讲,一次性处理4个字节(1字节= 8位)的数据量,内存寻址空间在2得32次方=4294967296Byte

从健身和学习中我一体会到坚持的力量.想写写东西的想法已经好久了,就是不知道怎么开始.最近生活开始给我各种攻击和磨练,我从声嘶力竭到沉默到默默坚持自己,改变自己并总结告诉自己:少说多看,看破不说破,宁愿尴尬也不说话. ------------------上面是心情,后面是体会,下面开始正式的内容: 在学习Python之前,要先安装能够运行Python程序的编译器,Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.是一个非常适合新手使用的

PyCharm配置Python3开发环境 PyCharm的开发环境是配置在对应的工程中: 一.创建一个Project 工具栏:New - New Project 建议指定一个专门的目录 ,用来存放python代码.如图中,使用E:\Pycharm_workspace目录专门存放python代码 . project Interpreter:指当前python工程所用的python环境 ,即你打算使用哪个python版本来运行你的python代码. 免费社区版:默认使用环境变量中配置的python版

odoo开发环境搭建(四):python开发工具IDE pycharm配置

在阿里云服务器上配置CentOS+Nginx+Python+Flask环境 项目运行环境 阿里云(单核CPU, 1G内存, Ubuntu 14.04 x64 带宽1Mbps), 具体购买和ssh连接阿里云本文不做描述. 实用工具 首先进入阿里云后先要升级下apt-get, 并下载所需软件 ? 1 2 sudo apt-get update sudo apt-get install vim git wget tmux 我还会使用zsh和oh-my-zsh来替换bash ? 1 2 3 4 sudo

因为要在windows系统系统中练习tensorflow,所以需要配置一下环境(来回的开关机切换环境太麻烦了......) 首先安装anaconda3,我选择的版本是Anaconda3 5.1.0,对应的python的版本是python3.6.anaconda和python对应的版本关系如下图: 下载的是使用的中科大的镜像站 http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/ 具体安装过程不表,配置一下安装路径就可以,还有就是将下面的勾取消掉了(默认勾选的,

环境:win10 python2.7.10(64) 在path中配置python环境 注意:我这边的环境是py2和py3共存的,但是我这边默认使用的是py2. 在virtualenv环境中安装指定的python版本 按照目前的情况,安装virtualenv后,系统会默认安装python2.7,而不是python3. 那么如何在虚拟环境中使用python指定版本呢? 很简单,只需要在命令行输入一句命令: virtualenv 虚拟环境文件目录名 -p 安装python的路径 virtualenv

Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便,但是执行速度较慢,缺少调试环境.PyCharm与Jupyter Notebook相比,执行速度更快,而且提供了类似Matlab的调试工具,极大地方便了程序开发. 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中,使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解释器. 执行命令安装TensorFlow,等待时间较长 conda install tensorflow 测试TensorF

1. docker 配置 使用-p参数暴露一个端口用于ssh连接. docker run -itd --name wangchao_paddle --gpus all -p 8899:8888 -p 8822:22 -v /data:/root/data registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash 如果镜像没有ssh则需要先安装.(paddle-gpu镜像已有ssh可忽略之后的步骤):

pycharm创建Flask项目,jinja自动补全,flask智能提示 之前一直都是用在idea里创建空项目然后导入,之后就没有各种的智能提示,在选择文类,选择模板之类的地方就会很麻烦. 步骤1:用pycharm创建空项目 我这里是选择了python虚拟环境...不用虚拟环境的正常选系统python环境就可以...这个无所谓了.. 步骤2:补全项目结构 这一步也无所谓...我也不太会python,也不知道标准的结构是什么样子的...只是为了我以后快速实现方便...请跳过直接看第3步. 该dem

1.安装了Chrome 2.安装git 3.创建SSH key:ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com" 4.安装notepad++ 5.从github上面clone 6.安装pytho3.6.5 7.pip设置成tuna源,并且安装pipenv 8.安装vs2017 9.安装apache 10.pipenv install 11.配置httpd.conf文件 包括对listen监听窗口的修改:中间添加的LoadFile.LoadModu