安装pyenv 基础环境软件包安装 yum -y install gcc gcc-c++ make git patch openssl-devel zlib-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel bzip2-libs yum install -y net-tools vim lrzsz tree screen lsof tcpdump nmap sysstat dos2unix 选择安装到$HOME/.pyenv目录 git clone ht

今天开始学习Django,发现要搭建虚拟环境.就按照百度上面的方法在ubuntu中输入终端命名进行配置.发现自己是按照步骤来的.却总是在最后一步启动 source .bashrc 的时候出现''command命令找不到.后来自己尝试了很多种方法,发现自己用的pip3下的虚拟环境.只需要换成pip下载就可以了.最后一步配置就能启动了.

最近因为项目需要,要在CentOS 7 上搭建一套开发环境,虽说Python的背后有着庞大的开源社区支持,但是有一个缺点就是每个包的质量都参差不齐,如果我们在工作服务器上去测试安装每个包,就会造成整个的服务器形成庞大复杂的第三方包依赖.所以对环境的要求比较高.而且环境的清理也是相当麻烦. virtualenv就是为了解决这个问题而生,他可以在我们的目录上生成若干个独立的虚拟环境,这些虚拟环境和正式环境一样. 安装virtualenv sudo easy_install virtualenv 创建

在使用python开发过程中,需要使用到某些工具包/框架等,需要联网下载.   例如,联网安装Flask框架flask-0.10.1版本:pip install flask==0.10.1   此时,会将flask-0.10.1安装到 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages路径下.   而,在一台电脑上,想要开发多个不同的项目,需要用到同一个包下的不同版本,如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法正常运行

一.pip源 1.1 介绍 1.采用国内源,加速下载模块的速度2.常用pip源:-- 豆瓣:https://pypi.douban.com/simple-- 阿里:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple3.加速安装的命令:-- >: pip install -i https://pypi.douban.com/simple 模块名 1.2 永久配置安装源 1.2.1 windows 1.文件管理器文件路径地址栏敲:%APPDATA% 回车,快速进入 C:\U

虚拟环境的搭建 优点 1.使不同应用开发环境相互独立 2.环境升级不影响其他应用,也不会影响全局的python环境 3.防止出现包管理混乱及包版本冲突 windows 安装 # 建议使用pip3安装到python3环境下 pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper-win 配置 # 配置环境变量: # 控制面板 => 系统和安全 => 系统 => 高级系统设置 => 环境变量 => 系统变量 => 点击新

1. 安装 virtualenv pip install virtualenv 2. virtualenv基本操作 cd path/dir # 跳转到dir目录 virtualenv env # 在dir目录下创建虚拟环境env virtualenv -p path/python3.6 env # 也可以通过参数p,指定python解释器路径 接下来是激活 和 冻结 虚拟环境 (重要): # 1. 定位到新建虚拟环境env 的Script 目录下 cd path/env/Scripts # 其中

配置虚拟环境 Ubantu16.0.4 1.安装python虚拟环境 sudo apt-get install virtualenv 2.vrtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包,用于更方便管理虚拟环境 sudo apt-get install virtualenvwrapper 3.创建一个目录放置虚拟环境 mkdir ~/.myvirualenvs 4.查看virtualenvwrapper的安装路径 sudo find / -name virtualenvwrappe

!一定要查准cudnn,cuda,tensorflow-gpu对应的版本号再进行安装,且本文一切安装均在虚拟环境中完成. 下文以笔者自己电脑为例,展开安装教程阐述(省略anaconda安装教程): 1.查询电脑CUDA版本  2. 确认对应的cudnn,cuda,tensorflow-gpu版本号(链接) 3.如果先前安装过tensorflow-gpu,先卸载(没有安装过,此条可忽略) activate tensorflow # 进入已有的tensorflow虚拟环境pip3 unistall

(电脑烧掉了主板,地方上的所有门店全部关闭了,幸好现在京东还通物流,总算是进行把电脑拿回来了.对于一些东西无法实际操作真的是很难受,言归正传,说一下Wordcloud) Wordcloud安装(全局安装) Wordcloud是python的一个第三方模块,其最大的特点就是可以通过我们的内容直接统计出单词出次数,随后以图形化的形式直观的展示给用户(按照大小,出现次数越多,显示的形状越大),这样就对于我们直观的进行查看显的特别方便了. 对于Wordcloud的安装,一般我们首先会考虑到使用pip进行

创建虚拟环境篇 今天小编就来讲一下在Ubantu下如何搭建Django环境,希望能帮助那些不会搭建的童鞋^o^ 0.首先要先安装好Python环境,至于安装过程,小编就不讲了,百度一下,你懂得.. 1.初次搭建虚拟环境需要先执行下面2条命令 sudo pip install virtualenv #安装虚拟环境 sudo pip install virtualenvwrapper #安装虚拟环境的依赖包 2.现在创建虚拟环境 mkvirtualenv 虚拟环境名称 出现这种情况的童靴不要怕,小编

一 . 为什么选择搭建虚拟环境 搭建一个只对本次项目有用的虚拟环境,而不影响主环境 二 . 安装前准备 #    1. 安装 python #    2. 安装virtualenvwrapper #    3. 虚拟环境相关操作 #    4. 进入虚拟环境, 安装django #    5. 安装编辑器 #    6. 安装mysql #    7. 安装pymysql 三 . 虚拟环境的安装 virtualenv 虚拟环境安装  pip install virtualenv 创建虚拟环境 v

什么是虚拟环境? 虚拟环境:其实就是一个文件夹,是python环境的复制 为什么要搭建虚拟环境? 因为一台计算机上可能要同时开发多个不同的项目,那么这些项目有可能用到同一个包的不同版本,如此一来,我们就无法完成我们的需求 在乌班图系统环境下,所有的虚拟环境都位于/home/下的隐藏目录.virtualenvs下 怎么搭建环境? sodo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwraper 在python3中,创建虚拟环境(python

经过这几天的折腾,odoo 12 的虚拟环境总算搭建成了.网站有很多虚拟环境相关的搭建,但是都是写文章的自己清楚,但是文章里却描述不清楚. odoo 虚拟环境 这次搭建环境使用 odoo 12.0. 我是从 https://github.com/odoo/odoo 中直接 download 下 odoo12.0 版本的源码来配置的,整个环境的目录为: odoo_dev odoo12.0(源码) myenv(虚拟环境) 最外层是当前测试的目录 odoo_dev ,将下载的源码放入这个目录中,在这个

路由控制 一.简单路由配置 url(r'^booklist$', views.booklist) 第一个参数是正则表达式,第二个参数是视图函数 每个正则表达式前面的'r' 是可选的但是建议加上.它告诉Python 这个字符串是“原始的” —— 字符串中任何字符都不应该转义 url(r'booklist', views.booklist) url(r'booklistadd', views.booklistadd) 如果不加^ 和 $ ,由于路由匹配是从上往下匹配的,若是要匹配 booklista

为什么要搭建虚拟环境? 在开发过程中, 当需要使用python的某些工具包/框架时需要联网安装 比如联网安装Flask框架flask-0.10.1版本 sudo pip install flask==0.10.1 提示:使用如上命令, 会将flask-0.10.1安装到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages路径下 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以

目录 Django虚拟环境搭建 Django虚拟环境搭建 一.为什么要用虚拟环境 公司以前开发的项目是在Django1.5的基础上开发的,先要需要基于Django2.0开发一套项目.这样不能卸载原有版本,就可以通过搭建虚拟环境来使用Django2.0. 二.搭建虚拟环境 1.用pycharm创建 file ---> new project ---> 选择new environment using Virtualenv虚拟环境 Name中填写新虚拟环境的名字,或者使用默认名字,方便以后安装第三方

Django 是一个Python定制框架,可用于简便.快速的开发数据库驱动的web站点. 要使用Django,首先要建立一个虚拟工作环境. 那么,为什么要搭建虚拟环境呢?我们来看以下的开发场景: 假设要进行Python web开发,使用的是Django.手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中.这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8.那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护?正常的模式可能是

1. 下载Anaconda(首选官网,但很慢) Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh Anaconda 安装包还可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. 2. 配置一些源,否则太慢. ===  已经成功,运行 conda install numpy 测试一下吧. 不过,建议搭建虚拟环境,也很方便. 创建虚拟环境 conda create -n '环境名xxx' python='版本号'

教程目录 1.1 CoolBlog开发笔记第1课:项目分析 前言 今天是CoolBlog开发笔记的第2课,我们将要讲解的是开发环境的搭建.俗话说"工欲善其事必先利其器",Django开发中我们选择一些比较好用的开发工具大有裨益. 开发选择的操作系统为win7 x64旗舰版(比较普遍,我也想用Mac),Python版本使用的是3.5.2,Django采用的版本是1.9.8.建议大家Python和Django的版本尽量和我保持一致,这样有了问题也好排查.如果你使用的Python2.7.x,

DRF,全称Django Restful Framework,是一个基于Django的Restful接口框架,是主要用来做API接口的,为前端提供数据的接口.在前面一片博客中,我们构建了一个vue的项目,vue项目是一个前端项目,这个前端项目中的数据就是接口获取的,而今天要完成的drf项目,就是为vue项目提供数据做接口的,我们把前端vue项目和后端drf项目加在一起,就可以完成一个前后端分离的web项目. 一.搭建虚拟环境 在之前的所有代码或者说项目里,都是使用的windows下全局的一个py