前言 Python虚拟环境是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.在这个虚拟环境中,我们可以pip安装各个项目不同的依赖包,从全局中隔离出来,利于管理. 传统的Python虚拟环境有virtualenv,使用pip freeze -> requirements.txt 导出依赖.现在又有了一个新神器 -- Pipenv, 它是由大名鼎鼎的requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具,这个工具包装了virtualenv,使用Pipfile和Pipfile.lock管理,更

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

用anaconda的pip安装第三方python包的日志 启动anaconda命令窗口: 开始> 所有程序> anaconda> anaconda prompt 会得到两行提示: Deactivating environment "d:\Anaconda2"... Activating environment "d:\Anaconda2"... 安装tushare包 在anaconda 命令窗口里: 输入 pip install tushare 安

pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python包的查找.下载.安装.卸载的功能.Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具. pip使用(cmd中执行) 1.pip包的安装(cmd中执行) pip --version //验证是否已经安装 pip --help //获取帮助 pip install -U pip //升级pip包 pip安装完毕后目录为$PYTHON_HOME/Scripts 2.使用pip管理Python包(cmd中

Anaconda确实带来了很多方便,但是之前也过多的依赖了conda自带的一键下载python包的功能.这不,这几天突然要用FastFM这个包,无奈conda里没有,于是只能从github下载下来,实现本地安装. 以下是手动下载和安装步骤: 一.从GitHub上下载: 选择releases,里面会看到一系列版本的包,选择自己电脑对应的型号,点击下载.我选择的是fastFM-0.2.11-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl,由于电脑是mac,python版本为3.6

例如,我在一个名为tf_14的vertualenv环境中(no-site-package)安装了一个contextlib2包 (tf_14) novak@novak-ZBook15G2:~/Carnd3/kinshuk4_tl_detection/CarND-TrafficLight-Classification$ pip install contextlib2 Collecting contextlib2 Downloading https://files.pythonhosted.org/p

dpkg -l apt-cache search package 搜索包apt-cache show package 获取包的相关信息,如说明.大小.版本等sudo apt-get install package 安装包sudo apt-get install package - - reinstall 重新安装包sudo apt-get -f install 强制安装sudo apt-get remove package 删除包sudo apt-get remove package - - p

启动anaconda命令窗口: 开始> 所有程序> anaconda> anaconda prompt会得到两行提示: Deactivating environment "d:\Anaconda2"... Activating environment "d:\Anaconda2"... 安装tushare包 在anaconda 命令窗口里: 输入 pip install 包名

import pip from subprocess import call for dist in pip.get_installed_distributions(): call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)

python ./setup.py install --record install.txt  cat install.txt | xargs rm -rf

1.先进入虚拟环境 pyenv activate virtualenvname. 2.安装django软件包 安装命令: pip install django==1.7 查看安装结果: python -c "import django;print(django.get_version())" 安装uwsgi命令: pip install uwsgi 3.创建一个新工程 django-admin.py startproject blog. 4.运行测试服务器python manage.p

我觉得我,嗯...可能脑袋里面有水 首先说一个,就是我电脑安装了conda2和conda3,原来怎么查看conda版本都是2,所以就没有创建虚拟环境 系统变量里面的path要改,总共有3个: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin; conda常用的命令 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update

pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品,提供Python的各个版本间的管理,各种包管理.个人觉得是virtualenv pip等工具的合体. pipenv主要有以下特性: (1)以前我们会用pip管理包,virtualenv管理Python的各个版本,pipenv集成了两者的功能. (2)管理requirements.txt文件可能会有问题,因此Pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock,后者存放将包的依赖关系. (3)各个地方使用了哈希校验,更安全.自动公开安全漏洞

原文地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1355672 Pipenv - 官方推荐的的python包管理工具. Pipenv是一款旨在将所有包管理工具(如bundler, composer, npm, cargo, yarn等)的优点集中应用于python领域中的工具.它对各个平台都有很好的支持. 它可以为你的项目自动创建和管理虚拟环境,并且在你安装/删除包时自动在Pipfile中添加/移除相应的包.它同时生成一个非常重要的Pipfile

转载自:http://blog.csdn.net/xyqzki/article/details/38414433 第一种基本安装方法 1 下载第三方包,解压 2 在命令提示符里输入cmd,然后用cd进入到第三方包的路径下 3 输入python setup.py build 4 输入python setup.py install 看到包内的文件在安装即可…… 第二种 用pip和virtualenv安装 p可以很方便的安装.卸载和管理Python的包.virtualenv则可以建立多个独立的虚拟环境

情景简介: Windows 环境下安装Python2.7的Numpy扩展包时提示:error: Unable to find vcvarsall.bat 经过不懈的Google/Bing,发现不仅安装Numpy时会出现这种情况,安装其他Python包时也可能出现这种情况. Windows 7 64bit Python 2.7 Numpy-1.9.2 (http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/numpy-1.9.2-win32

[开发技巧]·如何让离线安装Python包 1.问题描述 PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库,所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI.官方推荐使用pip包管理器来下载第三方库. 一般在联网的状态下,用户可以直接通过 pip install x 指令(x表示需要安装的包)安装到当前python环境中.其实这个指令的执行可以分为两步,1.先从PyPI服务器获取whl文件pip包,2.再执行install 指令. 但是由于有时网络的原因

今天在windows上使用pip安装一个python包python-lzf时遇到如下的错误: fatal error C1083: Cannot open include file: 'stdint.h': No such file or directory error: command 'C:\\Users\\wxyuan\\AppData\\Local\\Programs\\Common\\Microsoft\\Visual C++ for Python\\9.0\\VC\\Bin\\cl.

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

mkvirtualenv file_name -p python3 去掉后面的 P 和python3 代表创建python2环境 其中p代表路径的意思 冻结所安装包命令 pip freeze > requirements.txt 一次性安装所冻结包命令 pip install -r requirements.txt

深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置