最近因为工作上的需要,琢磨了一下python,装了pycharm这个号称史上最好的编辑器,还没开始玩,就被整崩溃了. 因为我是刚开始玩这个,写了很多hello world,所以新建项目的时候很多,不知道从啥时候开始,我每次新建项目,都会这样: 然后就在这一步卡个两分钟,然后进项目后,再把它改为非虚拟环境,烦不胜烦. 把setting,default setting改了好几次,想把这个默认创建虚拟环境改掉,但是根本起不了作用.想死的心都有了. 在网上百度一下,都是这种结果: 这完全不是我想要的好么

在pycharm上创建虚拟环境,网上的资料非常多. 如果pycharm上有多个项目,如何切换每个项目的虚拟环境? cmd 命令进入虚拟环境所在的文件夹(Pycharm在每创建一个新项目时就会创建一个虚拟环境文件夹) 命令行执行 activate(第一步的文件夹是虚拟环境所在的文件夹,scripts是虚拟环境文件夹下的,activate是激活组件) 之后即进入虚拟环境 退出该环境变量: 命令行执行 deactivate.bat Linux下创建虚拟环境 pip install virtualenv

1. 创建项目 2. 配置解释器 1. 先打开srttings 2. 选择配置解释器选项 3. 配置远端虚拟环境 4. 成功提示 5. 查看pip列表信息 经过以上操作,PyCharm设置远程虚拟环境已经完成啦. 每个版本的PyCharm图形界面可能各不相同,但是选项几乎不变,兄弟们灵活运用.

使用pycharm打开项目 选择右上角的 file - settings - project - project interpreter 选择左上的设置符号,选择 Add 选择红框部分,然后选择之前创建的虚拟环境下bin目录的 Python 文件,Windows在 Scripts 目录下 保存设置

因为要在windows系统系统中练习tensorflow,所以需要配置一下环境(来回的开关机切换环境太麻烦了......) 首先安装anaconda3,我选择的版本是Anaconda3 5.1.0,对应的python的版本是python3.6.anaconda和python对应的版本关系如下图: 下载的是使用的中科大的镜像站 http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/ 具体安装过程不表,配置一下安装路径就可以,还有就是将下面的勾取消掉了(默认勾选的,

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

Python虚拟环境的概念对于管理项目用到的第三方包真是好处多多,所以也想在PyCharm使用虚拟环境. 在这个过程中,遇到很多问题: 第一是使用Python创建虚拟环境,然后在PyCharm创建项目时指定到这个虚拟环境.项目是创建成功了,但是在用PyCharm安装第三包时会出现错误: 第二是在PyCharm创建项目时,同时创建虚拟环境.PyCharm提供三种方式创建虚拟环境:Virtualenv.pipenv.conda.开始使用Virtualenv创建,但出现与上面同样的问题: 最后,在Py

如果你想引入别人的项目,但是呢引入的项目可能与自己原先装的模块的版本产生冲突,而且如果引入一个项目就在本地进行运行使用,每个项目用的依赖包都不大相同,就会导致解释器安装包过多,就会导致加载过慢,甚至会导致安装一些依赖包失败,那最好的办法就是在虚拟环境中引入,这样就可以以一个独立的环境引入别人的项目,需要什么模块在虚拟环境下进行下载即可,就不会破坏自己本地的环境 如果别人的环境中,存在venv,你可以先把venv给删除了 file--->settings-->Project Interprete

Location为工程地址 D:\My_python 第二个Location为 虚拟环境放在这个工程下 Base interpreter:基于那个解释器来创建虚拟环境 Create后进入到目录查看下

第一步 建立虚拟环境 cmd下: pip install virtualenv 创建虚拟环境目录 env 第二步:激活虚拟环境 进入虚拟环境下的script目录 第三步:创建一个flask文件夹并打开 第四步:在pychram中指定这个项目的解释器

virtualenv优点 使不同应用开发环境相互独立 环境升级不影响其它应用,也不会影响全局的python环境 它可以防止系统中出现包管理混乱和版本的冲突 1.使用virtualenv pip install virtualenv  安装 virtualenv test1 创建名为test1的虚拟环境 cd test1/Scripts       进入scripts目录 activate/deactivate  进入.退出虚拟环境 2.使用virtualenvwrapper环境管理器管理虚拟环境

在这篇博文里,我简单地叙述了我在使用PyCharm创建一个flask项目时遇到的问题,以及我解决这个问题的过程.其中比较值得注意的点有:①PyCharm创建新项目时的解释器配置②Python虚拟环境的创建等. 一.问题描述 在pyCharm中创建flask项目时,在建立好虚拟环境,开始自动用pip工具安装flask的时候,软件提示:Install flask failed.如图所示: 我的PyCharm 版本为2019.2.3专业版(是用教育邮箱白嫖的,感谢JetBrains). 并且,我在我常

pycharm调试是虚拟环境,terminal不是虚拟环境,搞了好久,原来需要激活一下 cd   venv\Scripts> 去虚拟环境的Script目录下,运行activate.bat激活环境就行了

pycharm 内置虚拟环境 venv 如果要退出就直接 deactivate 命令就行 运行的话直接在命令行输python3  文件名

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

pycharm创建Flask项目,jinja自动补全,flask智能提示 之前一直都是用在idea里创建空项目然后导入,之后就没有各种的智能提示,在选择文类,选择模板之类的地方就会很麻烦. 步骤1:用pycharm创建空项目 我这里是选择了python虚拟环境...不用虚拟环境的正常选系统python环境就可以...这个无所谓了.. 步骤2:补全项目结构 这一步也无所谓...我也不太会python,也不知道标准的结构是什么样子的...只是为了我以后快速实现方便...请跳过直接看第3步. 该dem

一.window系统 1.virtualenv的使用 2.pycharm使用 环境变量,path的作用:命令行中执行的命令,他们的路径,必须在path路径中,如果命令行找不到该命令,就是说path没写好. 虚拟环境相当于是创建了一个:安装python当时所安装的文件结构. 每个环境互相不干扰,前面的小括号,代表当前使用的环境. 1.virtualenv的使用(不推荐这样) 1.1安装 pip install virtualenv   :由于virtualenv好像是不更新了,所以pyhton3.

目录 1.APIView 2.GenericAPIView:通用视图类 3.5个视图扩展类:ListModelMixin,CreateModelMixin,RetrieveModelMixin,UpdateModelMixin,DestroyModelMixin 4.GenericAPIView的视图子类:ListAPIView,CreateAPIView,RetrieveAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView 5.视图集基类:ViewSet,GenericVi

Python 3.4 之后支持原生的虚拟环境配置(3.3的虚拟环境不支持pip),把配置过程记录一下备忘. 1.创建虚拟环境 在控制台中,使用cd目录,切换到需要创建虚拟环境的目录. 使用如下命令,在当前目录创建虚拟环境. python -m venv <name> 如 python -m venv venv 创建成功后,在目录下,有如下文件: Windows: 2.激活虚拟环境 切换到已成功创建虚拟环境的目录,执行如下命令,激活虚拟环境 Windows: Scripts\activate.b

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

Pycharm 在用pycharm之前,我一直用的是本身也是由python写的ulipad做我的IDE,在linux上的话就直接用vim编辑器.但是碰到pycharm之后觉得这玩意儿太NB了,虽然说不上能给我提高多少效率(毕竟在我这个阶段的编程,时间瓶颈还是在想上而不是敲键盘上..)但是写起来真是神清气爽. 但是pycharm并不是完美,比如其提供了那么多强大功能的反面,就是消耗内存太多.当只想写个小脚本测试用,并且系统资源比较吃紧的时候,还是用些轻型的IDE吧. ■ 安装 我用的是从这个网址下