最近因为工作上的需要,琢磨了一下python,装了pycharm这个号称史上最好的编辑器,还没开始玩,就被整崩溃了. 因为我是刚开始玩这个,写了很多hello world,所以新建项目的时候很多,不知道从啥时候开始,我每次新建项目,都会这样: 然后就在这一步卡个两分钟,然后进项目后,再把它改为非虚拟环境,烦不胜烦. 把setting,default setting改了好几次,想把这个默认创建虚拟环境改掉,但是根本起不了作用.想死的心都有了. 在网上百度一下,都是这种结果: 这完全不是我想要的好么

pycharm进行索引index的目的时代码自动补全,当引入新的插件时,就会增加索引时间,插件越多,索引时间越长 没有好的解决办法,除非增加硬件:或者不使用代码自动补全功能

注:示例系统环境:Windows10 64位 + Anaconda3: 昨天安装TVTK库遇到些麻烦,当时随便将库下到个文件夹安装后(没找到VENV文件夹...), 进行测试:from tvtk.tools import tvtk_doc 结果显示No module named 'traits.api'   如下图所示: 进行其他测试也同样有类似问题... 解决方法:使用PyCharm创建虚拟环境的方法: 1.打开Project Interpreters页面:文件(file)——>设置(sett

1.创建虚拟环境 因为项目采用不同版本的python,所依赖的库的版本也不一样,为了避免版本冲突,为每一个项目每个python版本创建一个虚拟环境,环境中所使用的依赖库也是独立存在,不会被其他版本或其他项目的库影响. (1)基于python版本创建虚拟环境 在pycharm的file-setting中选中project,然后点击project interpreter的右侧点击添加按钮 (2)输入基于哪个python版本创建虚拟环境,环境的路径选择项目路径下,点击ok就可以创建新的虚拟环境. 在项

解决方法:version control -> local changes -> local changelist 列表中无用的文件或文件夹右键选择svn忽略 ps:原因是文件太多,导致对比时间过长. 亲测,修改过后秒提交~

国外镜像站很慢,所以我们可以更换为国内的镜像站 首先可以get命令查看registry npm congfig get registry 如果你没有变更果regustry你的结果应该会是这样的 也就是说默认是国外镜像站:http://registry.npmjs.org 但是可以修改默认镜像:http://registry.npm.taobao.org npm config set registry http://registry.npm.taobao.org 之后速度应该快很多

Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quicker startup with -A 由于数据库太大,即数据库中的表非常多,所以如果预读数据库信息,将非常慢,所以就卡住了.解决这种情况的的办法: 进入数据库是,加上参数-A ----->mysql -hHostName -uUserName -pPassord -PPort

如题所述,在treegrid中,一次添加多个节点时,时间很长,但easyUI并无显示等待信息,让人以为是陷入了死循环,或者死机了,用户体验很差. 本来,treegrid(或者datagrid)有所谓的loadMsg,但只在加载数据时显示.添加节点,则不见有这种机制. 只能自己动手,丰衣足食了. 像很多次寻找答案一样,在网上搜索了许久,基本上都是一些互相抄袭,似是而非,不知所谓的垃圾.作者煞有介事地这样说,但有没有实际应用过,到底行不行,很让人怀疑. 或者只贴一点代码,缺乏足够的解释,让人变成丈二

原文网址:http://bbs.eeworld.com.cn/thread-438571-1-1.html /*                         * 通过使用if(gatt==null)来判断gatt是否被创建过,如果创建过就使用gatt.connect();重新建立连接.                         * 但是在这种情况下测试的结果是重新连接需要花费很长的时间.                         * 解决办法是通过gatt = device.co

url:http://www.csdn.net/article/2015-09-06/2825621 2015-09-06 13:18 摘要:本文采访了现任阿里巴巴公司系统架构师黄勇,从事近十年的JavaEE应用开发工作.采访内容包含了技术人生.IT职场.程序员.Java Web框架.研发管理.敏捷开发.开源等问题,希望你在技术这条路上不孤单. [编者按] 一个普通的技术人讲述不平凡的技术人生路.黄勇,在工作十年后,写了一本书:<架构探险——从零开始写Java Web框架>,这本书是给他十年技

Anaconda配置环境变量+创建虚拟环境 配置环境变量 没有添加系统变量,所有系统根本识别不了conda命令,找不到位置,所以添加以下系统变量: 添加对应Anaconda环境变量:(以自己的安装路径为准) D:\programe\anaconda; D:\programe\anaconda\Library\mingw-w64\bin; D:\programe\anaconda\Library\usr\bin; D:\programe\anaconda\Library\bin; D:\progr

最近在学习SpringMvc开发,有一个提问困扰了很久,就是在Eclipse启动Tomcat需要很长时间,大概要1分多钟. 启动日志: 九月 08, 2016 8:59:01 下午 org.apache.catalina.startup.VersionLoggerListener log 信息: Server version: Apache Tomcat/8.0.36 九月 08, 2016 8:59:01 下午 org.apache.catalina.startup.VersionLogger

昨天,我drop一个表的时候在checking permissions花了20s+,这个时间花在哪里了呢?经常查找发现我的配置文件innodb_file_per_table=1的,innodb需要遍历LRU链表,并且丢弃属于这个表的表空间里面的页.如果innodb buffer pool很大的话,需要花费很长时间,并且当执行这个动作的时候table_cache的锁是不能被其他query语句持有的. 参考资料: https://www.percona.com/blog/2011/02/03/per

[生产问题]还原一个很小的BAK文件,但却花了很长时间? 关键词:备份时事务日志太大会发生什么?还原时,事务日志太大会怎么办? 1.前提: [1.1]原库数据已经丢失,只有这个bak了 [1.2]bak文件只有1.8G大小 2.遇见问题 [2.1]排查为什么这么慢,1.8G的bak文件,还原了2个小时还没成功. (1)排查请求进度: 查看 sys.dm_exec_requests(查看进度与阻塞) select status,start_time,command,percent_complete

1.  背景 我在 Windows 下的 pycharm  直接创建 全新 Django  项目 会  pip 和其他报错 ,暂时解决不了,另外后续的多个项目只需要一套python 环境, 所以可以 利用  virtualenv  创建一个 虚拟环境,pycharm  创建的 Django 项目 在选择解释器的时候    选择虚拟环境的解释器. 2.  virtualenv  安装 https://www.cnblogs.com/chenpython123/p/11517070.html 在 虚

虚拟环境是Python解释器的一个私有副本,在这个环境中你可以安装私有包,而且不会影响系统中安装的全局Python解释器. 虚拟环境非常有用,可以在系统的Python解释器中避免包的混乱和版本的冲突.为每个程序单独创建虚拟环境可以保证程序只能访问虚拟环境中的包,从而保持全局解释器的干净整洁,使其只作为创建(更多)虚拟环境的源.使用虚拟环境还有个好处,那就是不需要管理员权限. 目前我的配置是Anaconda+PyCharm的组合.Anaconda是一个包含300多种最受欢迎的科学.工程.数学和数据

后来在google查到相关资料,原因是:当Fragment长久不使用,系统进行回收,FragmentActivity调用onSaveInstanceState保存Fragment对象.很长时间后,再次打开app,系统恢复保存的Fragment,但是在FragmentActivity重新执行生命周期的时候,我们重新生成了fragment对象附加到该FragmentActivity,系统恢复的fragment和activity失去关联,进而出错. 解决方案为以下两种: 方法1:在fragmentAc

Location为工程地址 D:\My_python 第二个Location为 虚拟环境放在这个工程下 Base interpreter:基于那个解释器来创建虚拟环境 Create后进入到目录查看下

首先安装anaconda(3) Anacond的介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 A

转自:http://swiftlet.net/archives/3151 pycharm创建工程的时候可以选择编译器,如下图所示: 上图表示创建工程有两种方式:第一种是利用:virtualenv,第二种是利用系统安装的python解释器.第二种方式比较简单,而且快速生成了项目,因为它不需要复制各种库文件.本文不再赘述.而virtualenv是pycharm自带的,有下面几个配置项目: Location:填写新环境的文件目录 Base interpreter下拉框:选择Python解释器,默认是环