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使用virtualenv 创建不同版本python的虚拟环境
2024-08-03
如何利用pyenv 和virtualenv 在单机上搭建多版本python 虚拟开发环境
pyenv 和virtualenv分别是干什么的? pyenv帮助你在一台机上建立多个版本的python环境, 并提供方便的切换方法. virtualenv则就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不同的, 也可以是相同的, 而且环境之间相互独立. pyenv安装: https://github.com/yyuu/pyenv#choosing-the-python-version pyenv命令: https:
通过pyenv和virtualenv创建多版本Python虚拟环境
虚拟环境使用第三方工具virtualenv创建,首先输入以下命令检查系统是否已经安装virtualenv. $ virtualenv --version 如果显示virtualenv版本号,则说明已经正确安装,如果出现异常,则使用以下命令安装 macOS: $ sudo easy_install virtualenv Ubuntu $ sudo apt- get install python- virtualenv 安装完成后,再执行上述步骤检查是否安装成功. 下一步使用virtualenv在指
用 virtualenv 创建隔离的 Python 运行环境
以 Ubuntu 14.04 系统为例,安装的 Python 和 Python3 分别是 2.7.6 和 3.4.3, 但有些项目,有些模块要求特定的 Python 版本.而当前系统默认的 Python 已经和系统有比较紧密的耦合,不能随便卸载或升级默认的 Python,否则可能导致系统不可用. 在这种情况下,可以使用 virtualenv 来创建一个 Python 的隔离环境,解决不同应用间多版本的冲突问题. 具体安装和使用步骤如下, 安装 virtualenv, $ sudo pip ins
conda创建和使用python的虚拟环境
https://uoa-eresearch.github.io/eresearch-cookbook/recipe/2014/11/20/conda/ 当我们使用服务器的时候,会存在多个用户,并且可能系统管理员也安装了anaconda,这样python指向的环境有肯能是管理员的目录, 我们可以通过 conda env list 查看存在的环境,以及当前使用的是哪个环境, 可以根据pytorch的不同版本安装在相应的环境中,便于适应不同的项目 $conda env list # conda env
多版本python共存
当不同版本python之间相互不能兼容时,可以使用virtualenv创建不同版本python的虚拟环境 当没有指定python解释器时(如下-p 即为指定的python版本),将使用默认的全局python解释器创建虚拟环境 windows virtualenv -p C:\Python27\python.exe E:\test2 创建2.7版本的虚拟环境virtualenv -p D:\Python36\python.exe E:\test3 创建3.6版本的虚拟环境创建后,进入相应的目录,激
Ubuntu环境下非root用户指定版本Python的安装及虚拟环境virtualenv的使用
Ubuntu环境下非root用户指定版本Python的安装及虚拟环境virtualenv的使用 参考博客: https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81219260 https://blog.csdn.net/u013250410/article/details/84788981 实验室不给root权限是对的...不然我们这种代码小白分分钟就删库自刎了. 于是由于没有root权限,便无法更新实验室的python包和各种深度学习库,需要安装自己
Python - Virtualenv 创建虚拟环境
Virtualenv 回到顶部 为了解决各个项目的共同依赖同一个环境,造成版本冲突等,virtualenv创建一个干净的环境,在这个环境下,进行Python项目的开发等,就成为一个个独立的项目,从而避免一系列麻烦,提升开发效率. 下面介绍在centos和Windows环境如何创建虚拟换. Centos下创建虚拟环境 回到顶部 1. 下载virtualenv pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper # 备用 2. 创建虚拟环境 vi
virtualenv 创建python虚拟环境
为什么要创建python虚拟环境 在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4.所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下. 如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3.如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办? 这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套"独立"的Python运行环境.virtualenv就是用来为一个应用创
CentOS使用virtualenv搭建独立的Python环境-python虚拟环境
CentOS使用virtualenv搭建独立的Python环境-python虚拟环境 virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境,可以使每个项目环境与其他项目独立开来,保持环境的干净,解决包冲突问题. 一.安装python 可-编译安装:可-yum安装 二.安装virtualenv yum源安装: yum install python-virtualenv virtualenv实际上是一个python包,所以我们可以用easy_install或者pip安装. easy_insta
CentOS下用pyenv 和 virtualenv 搭建单机多版本python 虚拟开发环境
安装 系统环境:CentOS 6.5 安装依赖 yum -y install gcc gcc-c++ make git patch openssl-devel zlib-devel readline-devel sqlite-devel bzip2-devel bzip2-libs 安装pyenv curl -L https://raw.github.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash 配置环境变量 官方提供方法:
virtualenv创建虚拟环境
在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4.所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下. 如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3.如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办? 这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境.virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境. pi
Ubuntu系统下创建python数据挖掘虚拟环境
虚拟环境: 虚拟环境是用于创建独立的python环境,允许我们使用不同的python模块和版本,而不混淆. 让我们了解一下产品研发过程中虚拟环境的必要性,在python项目中,显然经常要使用不同的python库(包装器)来完成工作,但结局并不总是圆满的,大部分时候,我们会面临着诸如python应用无法在新的机器(操作系统)上运行的环境问题,这是新机器上Python库的依赖问题导致的.为了更好的理解,设想在开发python应用的过程当中,我们使用了python pandas(python的
ubuntu下创建python的虚拟环境
当我们在同一个机器上进行开发多个项目,每个项目于用到包的不同版本的时候,就很尴尬. 安装python包的命令是: sudo pip install 包名 这样的话,会将包安装到/usr/local/lib/python2.7/disk-packages下.所有的包都会安装到这里. 当我们安装相同包的不同版本就会发生覆盖.非常尴尬. 怎样解决呢??安装python的虚拟环境! 安装python虚拟环境步骤如下: 1 升级一下python包管理工具pip sudo pip install --upg
在linux上安装python, jupyter, 虚拟环境(virtualenv)以及 虚拟环境管理之virtualenvwraper
一, 安装python31.下载python3源码 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz, .tar xz -d Python-3.6.7.tar.xz tar -xf Python-3.6.7.tar3.解决编译安装python3所需的软件依赖 备注(解决这些依赖关系后期才能正常运转python3.6,如果不解决,会出现各种报错信息,就要编译python3.6) yum ins
python安装虚拟环境virtualenv
虚拟环境 虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境.它解决了“项目X依赖于版本1.x,而项目Y需要项目4.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理. 比如,你可以工作在一个需求Django 1.3的工程,同时维护一个需求Django 1.0的工程. virtualenv virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具.virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来
Python的虚拟环境virtualenv
原文地址:blog.sina.com.cn/s/blog_4ddef8f80101eu0w.html Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter,而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter.虚拟环境的好处是避免了不同Python程序间的互相影响(共同使用global library 和 interpreter),例如程序A需要某个库的1.0版本,而程序B需要同样这个库的2.0版本,如果程序B执行则A就
用pyenv和virtualenv搭建单机多版本python虚拟开发环境
作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在
用pyenv 和 virtualenv 搭建单机多版本python 虚拟开发环境
作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在
windows 下使用 virtualenv 创建虚拟环境
virtualenv虚拟环境为每个项目隔离了一套运行类库,不同的项目在各自的虚拟环境中使用不同的类库,避免了将所有类库都安装到系统环境中导致的不同项目需要不同(版本)类库的问题,项目与项目之间的类库依存不再成为问题. 首先使用 pip 命令安装 virtualenv 进入 cmd 命令行界面查询版本:virtualenv --version 进入 cmd 命令行界面使用 virtualenv venv 创建名为 venv 的虚拟环境: 启动虚拟环境(这点和 linux 下的使用不一样):在当前路
创建python的虚拟环境
为什么需要虚拟环境?如果你现在用Django 1.10.x写了个网站,然后你的领导跟你说,之前有一个旧项目是用Django 0.9开发的,让你来维护,但是Django 1.10不再兼容Django 0.9的一些语法了.这时候就会碰到一个问题,我如何在我的电脑中同时拥有Django 1.10和Django 0.9两套环境呢?这时候我们就可以通过虚拟环境来解决这个问题. 安装虚拟环境: virtualenv是用来创建虚拟环境的软件工具,我们可以通过pip或者pip3(python3)来安装 pip
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