新建项目运行的时候 现实额e di t configrations

记住:点击“+”号配置tomcat 第一步当然先得建一个web项目 1.file -> new -> project -Next -> Finish -项目建好了接下来就是配置了 -工具栏点击上图图标或[F4] 或 项目右键 [Open Module Settings]或 右上角有个黑蓝色的框框 或 菜单栏[view]-[Open Module Settings]进入 在WEB-INF中新建两个文件夹 修改Paths中的配置如图,选择刚刚创建的classes的地址 接下修改Depende

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

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货. 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,windows7 一.配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中的version control.(这里插一句,不

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货.windows和linux一样配置的,有些路径不一样而已 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,linux 一.配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中

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.安装virtualenv或virtualenvwrapper pip install virtualenv pip install virtualenvwraper 注意pip的版本号(查看 pip -V) 2.通过virtualenv配置不同的python虚拟环境 2.1首先通过which python2(3)查看相应版本所在文件全路径 python2: virutalenv -p  <python2文件全路径> <虚拟python环境名> 如:virutalenv -p /

一.背景 在Python学习中,使用pycharm只能打开一个项目,如果想在一个pycharm中同时打开多个项目,该怎么办呢?由于学习中遇到需要打开多个项目,所以就百度查询了一下方法. 二.解决办法 1.打开pycharm,选择file>settings,如下图: 2.打开setting设置对话框,选择Project项目打开下拉列表,选择Project Structure选项,如下图: 3.点击界面上的Add Content Root,在弹出的对话框中选择需要添加的项目即可,如图 4.添加成功后

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟. 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用.下载地址:https://www.anaconda.com/download/  我下的是64位的 下好后就是安装了,安装过程十分简单,这里就不写了,不过建议是添加到环境变量中去,省的后面还要自己加,麻烦. 在菜单栏中找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行.我们需要设置 Ana

1.简便起见 比起麻烦的安装各种库,我们选择最方便的Anaconda的conda或pip(兼容支持)安装相关库. Pycharm本身缺少numpy和matplotlib这些库,而另一个Python的开发环境Anaconda则自带了300多种常见的库. 所以想在pycharm中使用Anaconda自带的库.实现这一“借用”的则是Pycharm中对 “Project Interpreter”的设置, 该设置是设定Pychar使用哪一个python编译器.那么只要将该interpreter设置为Ana

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

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货. 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,windows7 0x1 配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中的version control.(这里插一句

在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

在Windows上使用Docker的其中一个目的是使其与PyCharm结合,形成Python代码的解释器,避免重复的Python解释环境搭建的问题,同时保持Windows开发环境和部署环境所用的Python库的一致性 在pycharm中创建并设置docker解释器 创建docker解释器:   添加解析器:   在设置按钮处选择 add remote 选择docker解释器类型,image name 会自动查找docker镜像文件.   pycharm中设置好docker解析器以后,如果下方显示

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_

  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

在编辑python文件时,会遇到上图所示,函数方法被标黄的问题,但是不影响使用. 引起原因:,如果不报错说明,这是因为你配置的python解释器中有该方法,但是pycharm没有找到这个方法,即加载失败,但是这就是你的pycharm版本和python版本不匹配造成的. 解决方法:1,重新在Pycharm中加载解释器,file——sitting——projiect interpreter——add(你的python环境的lib——package) 2, 如果你既搭建了python环境(最好是pyt

Pycharm中Git.Github的使用 PyCharm本身自带了git,稍微配置一下就可以很好的在图形界面下进行Python项目的版本控制 配置Git 在配置前先新建一个项目,当然也可以打开已有的项目.同时确保电脑中已经安装了Git,有一个 可用的GitHub账号. 为了方便演示,打开PyCharm,创建一个名为DemoGit的项目,创建完成后依次选择 File => Settings => Version Control => Git 打开下面的窗口: 如果安装好了Git,正常情况

在学习推荐系统.机器学习.数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情. 现在有个工具--anaconda,他已经帮我们集成好了很多工具了!anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好. 在windows中,pycharm是一个比较好python编辑器,所以如果能把pycharm 和 ana

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.通过anaconda新建虚拟环境 创建虚拟环境:conda create -n your_env_name python=3.6 激活虚拟环境:activate your_env_name(虚拟环境名称) 关闭虚拟环境:deactivate 例如:我新建的虚拟环境 air (1)在虚拟环境中安装jupyterlab 在虚拟环境中安装jupyter lab:conda install jupyterlab 更改工作目录:jupyter notebook --generate-config 会在