一.nodejs 包管理方式 我们知道, nodejs的包管理工具npm可以安装项目所需要的包,安装方法及区别如下: npm i module_name -g 全局安装 npm i module_name -S 写入到 dependencies 对象 npm i module_name -D 写入到 devDependencies 对象 只在开发时候需要,上线则不需要 在项目的根目录,我们可按需执行三种安装方法,完成相关第三包的安装. 同时,安装的第三方包默认会保存在生成的node_module

关于Anaconda的安装参考本人之前的博文 http://www.cnblogs.com/bymo/p/8034661.html 关于Anaconda的概述和详细使用参考:https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451 这里介绍conda常用的命令操作 # 查看conda版本 $ conda --version conda # 查看对应的python默认版本(默认环境的名字是root,注意这个root不是超级管理员的意思) $ python --version P

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

一.介绍 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包.其使用conda系统进行包管理. 区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库. 那么安装库方面和 pip 的区别呢? Conda 在安装一些依赖 C.C++的 Python 库

Linux上用anaconda安装pytorch Pytorch是一个非常优雅的深度学习框架.使用anaconda可以非常方便地安装pytorch.下面我介绍一下用anaconda安装pytorch的步骤. 1如果安装的是anaconda2,那么python3的就要在conda中创建一个名为python36的环境,并下载对应版本python3.6,然后执行如下语句,应该就可以在anaconda2\envs\下建立一个python36的目录,里面就是创建python36环境必要文件: conda

https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79388205 查看版本 conda --version 列出所有的Python环境 conda info --envs 看到的效果如下 *符号表示当前的环境 切换到另一个环境(activate/deactivate) 为了切换到另一个环境,键入下列命令以及所需环境的名字. Linux,OS X: source activate snowflakes Windows:activate sno

参考: Anaconda使用总结 Anacodna之conda与 virtualenv对比使用教程,创建虚拟环境 conda设置Python虚拟环境 python的virtualenv环境与使用 有时间再进行修改 # 查看安装了哪些包 conda list 查看有哪些虚拟环境 conda env list conda info -e # 创建虚拟环境 conda create -n py3.6 python=python3.6.4

虚拟环境介绍 应用场景 python在安装第三方包时,会被pip安装到/site-package下,如果我们需要同时维护多个python项目,那这些项目都会共用一个python,而真实需求是多个项目之间依赖的包或包版本都不一样时,每个项目可能都需要拥有一套独立的环境,需要在这三个环境中随意切换,这时候虚拟环境就完美解决了这个问题. 虚拟环境 有了虚拟环境后,我们可以使用虚拟环境工具创建多个相互独立.互不影响的虚拟环境,不同的虚拟环境可以安装不同的包. 使用虚拟环境的好处 保持全局环境的干净 指定

一 环境背景 由于Python的版本过多,且不同版本之间差异性较大.同时又因系统底层需要调用当前版本Python,所以不能随意变更当前系统Python版本.因此,在多版本共存的情况下,Python多环境管理工具非常重要,常见Python多环境管理工具有Pyenv和Virtualenv. Pyenv对Python的版本进行管理,实现不通版本间的切换和使用: Virtualenv通过创建虚拟环境,实现与系统环境以及其他Python环境的隔离. 二 pyenv部署与使用 2.1 pyenv简介 pye

python的不同虚拟环境就相当于在电脑上装了很多个python.下面写python创建虚拟环境.conda创建虚拟环境和在pycharm中配置一下. python -m venv (要创虚拟环境的路径) 例如:这样就创建好了 点到bin文件夹里面可以看到有个activate文件,点开是这样的,最上面写了要使用source命令来使用这个虚拟环境: 前面那个括号里的abc就代表我们现在在使用刚刚创的abc的虚拟环境 然后删除这个虚拟环境是不会影响到电脑上其他的python的,直接把文件夹delet

Python本身有很多个版本,第三方的Python包又有很多可用的版本,所以经常会遇到下面的问题: 运行不同的Python程序,需要使用不同版本的Python(2.x或3.x). 在同一中Python版本中,可能需要用到不同版本的第三方包,例如:Django 1.6或者Django 1.7 对于上面的问题,已经有很多现成的个工具可以解决.根据解决上面问题的方法,这些工具大概可以分为两类: Python 版本环境切换工具 特定Python版本虚拟环境切换工具 现有工具及介绍 下面看看现在流行的虚拟

tox 是一个方便的工具,可以帮助我们管理python 的虚拟环境,同时可以进行项目自动测试以及构建 tox 如何工作的 说明 从上图我们也可以看出如何在我们项目中使用tox 参考资料 https://github.com/tox-dev/tox https://tox.readthedocs.io/en/latest/

@ 目录 1.第一种方法-virtualenv 2.第二种方法-pycharm 关于作者 1.第一种方法-virtualenv 1.安装 pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper #简化操作 linux pip install virtualenvwrapper-win #Windows使用该命令 2.windows更改默认放置的路径 3.使用 workon: 列出虚拟环境列表 mkvirtualenv [ -p python2/3

在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用: conda: Conda既是一个包管理器又是一个环境管理器.你肯定知道包管理器,它可以帮你发现和查看包.但是如果当我们想要安装一个包,但是这个包只支持跟我们目前使用的python不同的版本时.你只需要几行命令,就可以搭建起一个可以运行另外python版本的环境.这就是conda环境管理器的强大功能. conda常用命令: conda update conda # 升级conda conda crea

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

1 引言 进行Python开发时,多个项目可能使用到不同的依赖,例如A项目需要1.8版本的Django,而B项目需要2.0版本的Django,这时候如果没有使用虚拟环境,就需要来回卸载和安装Django,十分不便.虚拟环境的出现可以很好的解决这一问题. 本篇博文主要绍Python的虚拟环境管理方法,包括virtualenv.virtualenvwrapper.pycharm等.需要说明的是,在使用前面提到的几种方法之前,必须确保系统中已经至少安装有一个Python版本. 2 virtualenv

1.anaconda换源 制定清华的源: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 有资源显示源地址: conda config --set show_channel_urls yes   2.创建一个名为python36的环境,指定Python版本是3.6 conda create --name python36 python=3.6 3.激活某个环境 activat

计算性能在计算密集型的服务上,是非常重要的, 一直以为,在计算性能上,肯定是C++  > go > nodejs >= python 但测试结果却让人大跌眼镜!!! 实际的结果是: go > nodejs > c++ > python 各语言同样逻辑下的运行结果,如下: 其中, ./t是go编译的程序, ./a.out是c++编译的程序, nodejs和python直接跑脚本 不用关注target size的内容,这个是验证结果一致的,保证算法是一致 主要看use ti

原文链接:Python 资源大全 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖

Anaconda多环境多版本python配置指导 字数3696 阅读644 评论0 喜欢0 最近学python,读完了语法后在GitHub找了一些练习来做,由 于学的是python3.x语法,而GitHub上的好多数练习源码都是基于2.x的,而有些有些module在python3.x上没有,因此为装这些 包折腾了好久,浪费了好些时间,这两天才发现Anaconda这个神奇的软件,它是python科学计算的一个分发版,据说常用的包都打包在里边了.并由 此得知还有不少该类型的软件.安装完成之后也遇到了