安装python3 安装仓库软件 sudo apt-get install software-properties-common python-software-properties 添加仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 更新 sudo apt-get update 安装python3.6 sudo apt-get install python3.6 修改python3版本 sudo update-alternatives -

为什么要用虚拟环境 在使用python开发过程中,各种业务需求多了,导致工程任务多了,难免会碰到不同的工程依赖不同版本库的问题,;或者是在开发的时候不想让物理环境里充斥各种各样的库,引发依赖环境灾难,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,让各个工程任务解耦性更高,独为一体.因此我们要使用 Virtualenv,它是一个可以帮助我们开发管理python环境的绝好工具,virtualenv(分身术--对python解释器的分身)可以在系统中建立多个不同并且相互

可能自己常常会遇到一个这样的问题,自己服务器安装的是python2,但是现在有的代码是基于python3的啊 怎么办?自己将代码转换成python2的呗,是的,我曾经就这样做过,但是真的是很鸡肋 更有一种情况,有的代码基于的pytorch的版本比较老怎么办?卸载了重装呗,很多依赖依旧是卸载重装,是的我曾经就这样搞过 但是有这么多代码要跑,一直用这样一种操作方式也不是办法呀,比如我今天跑的代码依赖比较老的版本,明天跑的代码依赖比较新的版本.所以要一直这样切换? 之前我们有三台服务器,不同的服务器有

虚拟环境运行crm项目 1.进入虚拟环境 2.解决crm项目运行所需的依赖环境 1.手动解决 pip3 install django==1.11.14 pip3 install pymysql pip3 install django-multiselectfield 2.安装mysql数据库,支持crm业务 mysql服务端是 mysqld mysql客户端有哪些? mysql -uroot -p pymysql navicate pycharm mysql驱动 安装linux的mariadb服

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4,Scrapy 1.5.0, 在创建了爬虫程序后,就可以运行爬虫程序了.Scrapy中介绍了几种运行爬虫程序的方式,列举如下: -命令行工具之scrapy runspider(全局命令) -命令行工具之scrapy crawl(项目级命令) -scrapy.crawler.CrawlerProcess -scrapy.crawler.CrawlerRunner 注意,当系统中同时存在Python 2.Python 3时,孤的电脑直接执行sc

目录 安装python 使用venv虚拟环境 使用Virtualenv虚拟环境 ### Windows安装 方案一 方案二 Linux安装 其他命令 安装django 安装python https://www.python.org/downloads/ 下载安装 使用venv虚拟环境 Python3标准库自带venv包,对虚拟环境提供支持. 如果是Ubuntu Linux自带的Python3,标准库不会安装venv,需要执行命令安装 sudo apt-get install python3-ve

前言 在开发python的应用程序的时候,有时候会遇到依赖包的版本问题,比如之前开发tensorflow应用的时候需要用到python3.5以下的版本(还是python3),但是日常做其它应用的时候用的是python3.7,有时候还会存在python2于python3.7之间的版本并存的问题,甚至时候后自己安装了一个python版本与anaconda默认安装版本的选择问题.... 虚拟环境 Virtualenv 主要用于解决上面提到的问题,同时也方便管理环境,在使用vscode编辑代码的时候使用

写在前面: 接触odoo已经两年多了,在大学做课程设计的时候,无意间了解到odoo这个erp框架,当时的odoo在国内还默默无闻,我也不曾想过自己毕业后会从事到odoo框架的相关开发工作中来.两年多的时间里,我见证了它在国内的发展,也随着工作经验的积累,对odoo已经有了一定的了解,在这里,我希望能分享自己两年多来学习到的一些知识和经验,也希望有可能吸引到更多的朋友加入到odoo的开发中来. 根据初步的想法,文章将会包含odoo开发环境的搭建(Mac),个性化,ORM模块,controller,

virtualenv 1.安装virtualenv包 [root@localhost ~]# pip install virtualenv 2.创建虚拟环境,位置不固定,可以在项目的目录下,也可以不在项目的目录下. [root@localhost ~]# virtualenv project_env 3.激活虚拟环境,同时进入虚拟环境 [root@localhost ~]# source project_env/bin/activate 4.安装python的requests模块 (projec

在jupyterlab中切换虚拟环境使用jupyter-conda包,参考链接:https://pypi.org/project/jupyter-conda/ Install Requirements conda >= 4.5 notebook >= 4.3 JupyterLab 1.0 (for the jupyterlab extension only) To install in the classical notebook: conda install -c conda-forge j

windows 安装pytho虚拟环境 方法一:virtualenv (1)使用pip安装virtualenv工具 pip install virtualenv (2)使用virtualenv创建虚拟环境目录 命令: virtualenv demo    # demo为目录名 (3)进入虚拟环境 首先进入虚拟环境目录,这边的虚拟环境目录名为:virdir cd virdir 再进入目录下的 Scripts cd Scripts 运行activate.bat进入虚拟环境 activate.bat

virtualenv 是一个创建隔离Python环境的工具,创建虚拟环境运行,达到节省本地运行空间的目的. 安装vitualenv # pip install virtualenv 创建一个虚拟环境(为了简单明了的运作,每一个虚拟机环境创建一个目录来存放) # mkdir my_project # cd my_project/ # virtualenv test_env(虚拟环境名) 创建好test_env后会在当前目录创建一个文件夹.里面包含了python可执行文件和pip库的一份拷贝,这样就

1 问题描述 使用Anaconda配置了包括Pytorch.Tensorflow等多个虚拟环境后,依然无法使用Jupyter Notebook选择不同的虚拟环境运行代码,问题如下图所示. 2 解决方法 2.1 首先查看当前存在的虚拟环境: 使用组合键"win+R"打开命令提示符,输入以下命令进行查看当前存在的虚拟环境.一般没有初始环境只有一个"base". 1 conda env list 2 #或者 3 conda info -e 2.2 创建新的python虚拟

前言 我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题.为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们

目录 Pipenv 什么是pipenv 安装pipenv pipenv用法 使用pipenv开发项目 pipenv 结合 pyenv Pipenv 什么是pipenv Pipenv is a production-ready tool that aims to bring the best of all packaging worlds to the Python world. It harnesses Pipfile, pip, and virtualenv into one single c

环境 系统CentOS7.5 IP:172.16.90.248 关闭防火墙设置selinux systemctl stop firewalld setenforce 0 sed -i "s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g" /etc/selinux/config 一.准备Python3和Python虚拟环境 1.1安装依赖包 yum -y install wget gcc epel-release git 1.2安装Python3.6 yum

[篇幅较长,10.15前补充完毕,如希望探索可直接移步Github仓库:https://github.com/SivilTaram/CITest] 在编程课中,我们可以使用成熟的在线评测系统来测试某个代码块或文件在功能实现上的正确性.但在软件工程课中,对项目的自动测试仍然是一个有挑战性的问题.一个比较复杂的软件工程项目往往由多个文件组成,开发者可能会调用不同的第三方库函数,使用不同的编译环境(比如Mac/Linux/Windows),这些因素导致了自动测试项目的复杂性. 早在布置数独项目给福州大

0x00 概述 在掌握 Docker 的一些背景知识后,我们还不得不花费一节的篇幅来简单介绍有关 Docker 核心的一些知识.当然,大家不要觉得有“核心”这类的词,我们就要在这一节中深入 Docker 底层去讲解原理性的东西,更确切的说这一节更像一张词汇表,在掌握这些与 Docker 紧密相关的词汇后,大家可以更好的理解之后小节中的内容. 0x01 四大组成对象 在之前的小节里,我们提到了 Docker 实现容器引擎的一些技术,但那些都是一些相对底层的原理实现,在 Docker 将它们封装后,

xUnit frameworks 单元测试框架frameworks 框架unittest - python自带的单元测试库,开箱即用unittest2 - 加强版的单元测试框架,适用于Python 2.7以及后续版本pytest - 成熟且功能强大的单元测试框架plugincompat - pytest的执行及兼容性插件nosetests - 让python测试更容易一点slash - python实现的单元测试框架 extensions 扩展proboscis - 仿TestNG扩展了unit

今天,在在使用 pycharm 的使用,进行创建 python的时候,发现使用默认的创建的选项使用的python 3环境 .而我系统默认的python环境是 python 2.7 环境:这就引起了我的兴趣. 我打开pycharm 的终端,发现: 前面 有个 venv 参数,通过 调研了一番我发现:python 的 venv 模块可以创建一个独立的虚拟的python运行环境,这样就和系统的python独立开来了.而我使用fedora 28的系统,默认安装了python2.7 和 python3.6

前言 本人能力有限,本文只是简单介绍基础部署流程,没有过多考虑系统安全等因素,请谅解.初学者参考了解,大神勿喷. 纯测试部署,采用阿里云ECS,系统Ubuntu 16.04 64位,部署采用nginx+gunicorn+virtualenv+supervisor常用部署方式. 软件介绍 nginx:轻量级高性能的Web 服务器/反向代理服务器,可处理静态资源,负载均衡等, 是Apache服务器不错的替代品. gunicorn:Python WSGI HTTP Server for UNIX.只支