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

django相关命令行命令: django.admin.py是Django的一个用于管理任务的命令行工具,manage.py是对django-admin.py的简单包装,每个Django Project里面都会包含一个manage.py 语法: django-admin.py<subcommand>[options] manage.py<subcommand>[options] 常用命令: startproject :创建一个项目 startapp :创建一个app shell :

一.环境 CentOS 7.6 有预装 python 2.7 二.Anaconda 与 Conda 区别 1.Anaconda Anaconda 是Python的一种发行版.包含了: (1)conda (2)某个版本的python (3)预装好的packages Anaconda Distribution还有Anaconda Navigator,提供了界面化的操作. 其实还有Miniconda,只有最基本的conda和python. 2.Conda conda是Anaconda下的包管理与环境管

python虚拟环境管理器 我们在使用python虚拟环境的时候,最好安装一个虚拟环境管理器,这样我们就能很方便的管理python的 虚拟环境,而python的虚拟环境管理工具包就是virtualenvwrapper,virtualenvwrapper其实是一个python 虚拟环境的命令集合,使用里面的命令,我们会很方便的管理和控制python的虚拟环境:virtualenvwrapper官网:http://virtualenvwrapper.readthedocs.io/英文中:wrappe

安装Anaconda 下载Anaconda 个人版Individual Edition.如果下载速度慢,可以复制下载链接到迅雷或者在清华大学开源镜像站TUNA中找合适的版本. 注意在安装过程中的"Advanced Options"有两个选项,推荐勾选第二项:"Register Anaconda as my default Python". 添加环境变量 添加Anaconda安装根目录.\和.\Scripts\到系统变量.例如 C:\Users\MyUsername\

centos 默认安装的python是2.6版本的 使用virtualenv 环境管理工具建立python虚拟环境的时候会遇到一些错误,DEPRECATION: Python 2.6 is no longer supported by the Python core team, please upgrade your Python. A future version of pip will drop support for Python 2.6 好像是python2.6 官方不在支持 virtu

优雅的使用python之环境管理 缘起 情景1:不同python版本的管理 同一电脑上的多个python版本之前的管理,为了突出问题的普遍存在,下面是有人在segmentfault上提的问题. 摘自:http://segmentfault.com/q/1010000000162043 情景2:同一python版本中同一库的不同版本管理 例如在python2.7下应用A是基于Django1.6,应用B是基于Django1.7的,这种情况怎么管理. 为解决以上问题,下面隆重介绍下virtualenv

已经安装了Python,现在我们可以最终确定完成应用程序生产和部署的基础知识.为此,我们将设立两个最常用的工具:PIP封装经理和virtualenv中的环境管理. 一.安装setuptools setuptool简介: setuptools是 Python Enterprise Application Kit(Python的企业应用套件,简称PEAK)的一个副项目,它是一组Python的 distutilsde工具的增强工具. 适用于 :Python 2.3.5 以上的版本,64 位平台则适用于

1. Python包管理工具 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装

Python环境管理 什么是Anaconda Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.Anaconda通过管理工具包.开发环境.Python版本,大大简化了你的工作流程.不仅可以方便地安装.更新.卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目.安装Acaconda默认的Python是2.7:安装Acaconda3默认的Python是3.6 下载地址 什么是Conda Conda

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

一. 安装Python 绝大多数Python入门书籍,都会介绍如何安装Python,然而,本书要介绍一种全新的安装方式.使用pyenv来安装并管理我们的环境. pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的,这多与生产环境来说,是一种简单而正确的方式,然后,对于我们的开发环境,基于这样的管理方式,带来了可怕的第三方依赖管理的难题.想象一下,你在开发一个新项目的同时,还在维护一个就项目, 新项目依赖某个包的较新的版本,旧项目却依赖一个相对较旧的版本,而这两个版本是不兼容的,事实上,这种不兼

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

Python linux多版本共存以及虚拟环境管理 2017年08月01日 18:42:25 sliderSun 阅读数:197更多 个人分类: python   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/76549769 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存. pyenv就是这样一个Python版本管理器

一.virtualenv 1.用途: virtualenv------用来建立一个虚拟的python环境,一个专属于项目的python环境.用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用. 例如当你想创建一个爬虫项目的时候,可能会用到request, urlib,beatuifulsoup解析等第三方包.但是又想做网站建设时,可能会用到其他的第三方库如whoosh做全文检索,django或flask等框架搭建网站,这是如果你的计算机上只有一个python环境就会十分头疼,因为这个环境会安装

1 引言 在前几篇博文中介绍过virtualenv.virtualenvwrapper等几个虚拟环境管理工具,本篇要介绍的anaconda也有很强大的虚拟环境管理功能,甚至相比virtualenv.virtualenvwrapper等工具,更加强大. Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.我们本篇要介绍的anaconda虚拟环境管理就是使用其中的conda.conda是一款极为特殊的环境管理工具,之所以说它特殊,con

前面介绍了 Anaconda 的安装,接下来介绍一下 简单使用,后续并实时更新. 常用操作命令: 环境操作 1.查看环境管理的全部命令帮助: conda env -h 2.查看当前系统下的环境: conda info -e 3.创建环境: conda create env_name                (env_name)是环境名称,这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes 创建指定python版本的环境: co

Anaconda Anaconda(官方网站)就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本.Anaconda包含了conda.Python在内的超过180个科学包及其依赖项. 前面介绍了 Anaconda 的安装,接下来介绍一下 简单使用,后续并实时更新. 安装后可以使用图形界面进行维护,也可以通过命令来进行管理. conda Anaconda 包含的conda是包及其依赖项和环境的管理工具. 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java

Anaconda完全入门指南(对python环境和原理,讲的比较透彻):https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 用pip一个一个安装第三方库费时费力,还需要考虑兼容性. 我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用. 简介 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

在基于 python 进行数据分析.机器学习等领域的实践和学习时,由于代码的更迭和更新,运行他人实现的代码或尝试安装新的工具库时往往需要指定特定版本的其他工具库,以满足特定环境的构建条件.而将同一工具库的不同版本或者具有相似功能的不同工具库堆积在同一个环境下显然会为环境的管理和使用增添负担.故而,根据不同的任务要求,为不同的需求和应用创建相互分离的环境,使得不同任务的环境不会相互干扰和影响,是一种自然而然的选择.上述为特定的任务和需求而配置构建的环境一般被称为虚拟环境.目前,比较常见的虚拟环境管