venv命令行 是虚拟环境特有, 为什么要使用虚拟环境: 在实际项目开发中,我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库,如Scrapy.Beautiful Soup等,但是可能每个项目使用的框架库并不一样,或使用框架的版本不一样,这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库.直接怼我们的Python环境操作会让我们的开发环境和项目造成很多不必要的麻烦,管理也相当混乱.如一下场景: 场景1:项目A需要某个框架1.0版本,项目B需要这个库的2.0版本.如果没有安装虚拟环境,那么当你使用这两个项目

一.准备好以下必备条件,并且按照先后顺序进行安装: Python 3.6 (64-bit).或Python27(64-bit) Django-1.11.tar.gz pycharm 开发工具 安装好了以后在cmd运行: python --version python -m django --version 确认是否安装完成.   二.既然要服务器端记录用户的数据,那么一定要有地方来存放用户 Sessionid 对应的信息才对.所以,我们需要创建 django_session 表.别着急!Djan

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

pycharm中指定ip和端口 环境: 系统:win7 本机ip:192.168.0.100 1.建立工程请参照:https://www.cnblogs.com/effortsing/p/10394511.html 2.django项目中添加路由 3.修改pycharm中的ip和端口 在pycharm右上角运行那里有个下拉菜单,下拉菜单中点击Edit Configuration 4.修改匹配ip列表 5.访问 http://192.168.0.100:9700 hello world http:

1.手动建立: 第一步 建立虚拟环境 Windows cmd: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 激活虚拟环境 C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activate.bat Linux: 启动虚拟环境: source env/bin/activate 第二步 在pycharm中使用配置好的virtualenv环境 引用自:http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/507761

(一)使用pip安装robotframework框架和seleniumlibrary库 pip install --upgrade robotframework pip install --upgrade robotframework-seleniumlibrary 可以再安装一个测试数据编辑器(编辑器中直接运行就可以打开图形界面) pip install robotframework-ride (二)配置pycharm 1.路径:File-Setting-Plugins-Browse Repo

pycharm中设置virtualenv的虚拟环境 因为在pycharm写代码比较方便 但是有时候virtualenv安装的环境在pycharm中会有红色波浪线报语法错误.作为一个强迫症,这怎么能忍,对于代码的调试也是很不方便的.所以要在pycharm中设置开发的环境.其实很简单的,但是因为用的是英文版,总是容易找不到,所以还是记录下吧. 然后点最右边那个设置按钮. 选择add local 然后选择你本地环境中的虚拟环境中的python路径. 默认的大部分都是在.virtualenvs中,当然这

适合在已经装有anaconda2环境的机器上配置anaconda3环境(或在有anaconda3的环境下再配置2). 1. 下载 anaconda3 下载地址: 推荐清华镜像      https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2. 安装anaconda3环境 py3是将会在目录 '-/anaconda2/envs/'下创建的文件夹名称,作为python3环境: $ bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_

今天运行tensorflow的时候,发现在pycharm下,程序无法找到CUDA的libcupti.so文件.而在添加完环境变量: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:后,在命令行可以运行程序.然而,在Pycharm中运行程序,仍无法找到CUDA库文件. 经过下午的折腾,终于找到解决方案: 在菜单Run->Edit configurations 中,手动设置Environment va

1.手动建立: 第一步 建立虚拟环境 Windows cmd: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 激活虚拟环境 C:\Python27\Scripts\env\Scripts>activate.bat Linux: 启动虚拟环境: source env/bin/activate 第二步 在pycharm中使用配置好的virtualenv环境 引用自:http://blog.csdn.net/hy245120020/article/details/507761

在python开发工具PyCharm中搭建QtPy环境(详细) 在Python的开发工具PyCharm中安装QtPy5(版本5):打开“File”——“Settings”——“Project Interpreter”,点击窗口中右侧点添加按钮,然后在弹出的窗口添加PyQt5模块包,单击Install Package按钮,如图所示: 安装好安装PyQt5后,需要用同样的方法安装pyqt5-tools,安装PyQt5后没有designer.exe就是因为没有安装pyqt5-tools.安装好PyQt

一.Pycharm的使用和Python环境 1.python和pycharm的安装 python推荐版本3.7/3.8 pycharm选择社区版本 查看python版本在cmd中输入"python -V" 2.pycharm新建项目 初学者不建议选择虚拟环境,选择系统环境 新建一个python文件 文件夹不同点是会自动在这个文件夹加一个_init_.py文件 输入holle python并运行例:print('hello pytho') 运行2中方法,第一种在pycharm中运行,第二

  1.准备好以下东东,并且按照先后顺序进行安装: Python 3.6 (64-bit) Django-1.11.tar.gz pycharm-community-2016.3.2.exe 安装好了以后在cmd运行: python --version python -m django --version 确认是否安装完成   2.在D盘建立文件夹:D:\python_workspace\helloworld,在pycharm中在这个位置新建一名为helloworld的工程   3.在cmd中进

实时比较 PyCharm 对一个文件里你做的改动保持实时的跟踪,通过在编辑器的左侧栏显示一个蓝色的标记.这一点非常方便,我之前一直是在Eclipse里面用命令“Compare against HEAD” 来比较一个文件前后的改动. 在PyCharm中,你可以对你的改动一览无余.同时,点击那个标记,会显示出之前的内容以及一个工具栏:你可以很容易地回滚这些改动,在一个详尽的对话框中查看这些改动或是将之前的文本粘贴到剪切板上. 提交时的比较预览 在Eclipse 中,当你提交改动时,会有一个提交对话框

win10下Anaconda 2 和 3 共存安装,并切换jupyter notebook和Pycharm中的对应版本 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-12-4 为了能同时使用Python2 和Python3,又不想单独安装某一个的package,因此打算安装两个版本的Anaconda(同时安装Anaconda 2 和Anaconda 3)来避免更改环境变量和冲突的问题.而且,Anaconda在环境配

今天在安装一个leader写的package的时候,同事建议安装到虚拟环境中,再在PyCharm里使用该虚拟环境即可.此处记录下经过: 开发Python应用的时候,有时会遇到不同的Python应用依赖不同的开发环境的情况,或者不想将package安装到全局中,这时需要配置使用不同的虚拟环境. virtualenv可用来创建虚拟环境. 要使用pip安装virtualenv,需要先安装pip,pip是Unix系统下Python的包管理工具. 安装pip需要先下载get-pip.py脚本,然后以管理员

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52269952 PyCharm提供两种远程调试(Remote Debugging)的方式:    配置远程的解释器(remote interpreter)    配置Python调试服务器(Python Debug Server)[配置Python调试服务器]本文主要说明远程的解释器(remote interpreter)的配置. 皮皮blog pycharm 通过 SFTP 远程编辑项目的配置 {这

本来想用java来连数据库,然后调用python的,后来想了想,反正是个实验性质的小工程何必搞的这么复杂.直接全部python就好了,于是就为这个想法填了一晚上的坑. 装好了PyCharm的CE版,然后引入了python的mysql模块 import MySQLdb 报错:模块未找到. 于是要先安装Python的mysql模块,这么干:pip install mysql-python 报错:未找到mysql_config 此时要在环境变量中加入mysql的路径.修改.barsh_profile,

实习后面需要用到spark,虽然之前跟了edX的spark的课程以及用spark进行machine learning,但那个环境是官方已经搭建好的,但要在自己的系统里将PySpark导入shell(或在Python里可以import pyspark)还是需要做一些操作的.(下图,忘了先define一个sc,+.+|||)自己built的和官方pre-built的版本都可以使用 这个方法. 我们的目标是 任意目录下在shell里启动pyspark 在Python里import pyspark(包括

1. 下载安装Pycharm专业版 具体方法略.Pycharm5激活方法参考http://www.cnblogs.com/snsdzjlz320/p/7110186.html 2. 添加配置连接远程服务器 2.1  打开 PyCharm,依次点开 File  → Settings → Project scripts → Project Interpreter  选择“Add Remote” 2.2  点击选择 SSH Credentials,并根据自己的环境填写类似下面的参数 如果是参照<[PY