PyCharm是Python著名的Python集成开发环境(IDE) conda有Miniconda和Anaconda,前者应该是类似最小化版本,后者可能是功能更为强大的版本,我们这里安装Miniconda 按官方文档的说法conda相当于pip与virtualenv的结合,但实际安装来看conda本身包括了Python 所以简单起见可以认为"conda=Python+pip+virtualenv",或者说conda是Python的发行版(类似于Linux发行版): 另外,pip安装第

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

1. 关于PEP 8 PEP 8,Style Guide for Python Code,是Python官方推出编码约定,主要是为了保证 Python 编码的风格一致,提高代码的可读性. 官网地址:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 2. 关于Autopep8 Autopep8是自动将Python代码格式化为符合PEP 8风格的工具.它使用pycodestyle工具来确定代码的哪些部分需要被格式化.Autopep8能够修复大部分pycodestyl

安装Git(安装过程略) 注册Github(注册过程略) Pycharm配置 Github配置 进入Pycharm后点File——Settings,进入设置页面,依次展开Version Control,在右边选择好Git的安装路径后点Test. 在当前页面切换到Github选项卡,进入Github配置页面添加Github账号 打开任意目录或直接在桌面空白处右击选择Git Bash Here,打开Git命令行界面后输入下面命令用以生成私钥文件 git config --global user.na

1:在django项目的跟目录下执行:这是直接在Linux系统中直接运行 python manage.py runserver 0:8000 然后在浏览器中输入IP端口即可访问 pycharm配置运行django项目步骤: 第一步: 第二步: 第三步: 第四步: 第五步: 完成.... 测试运行

最近几天新入坑了python的GUI设计,回想一下我为什么会入门这个???好像是在知乎上看到你都用 Python 来做什么? 这篇文章,看到有人回答说将python打包成exe文件,然后就想把之前弄得一个selenium的自动化项目打包成exe,现在想想有点滑稽,好像需要Chrome的版本对应打包的chromedriver才行(手动滑稽) 下面将介绍一下pyqt5的安装,在安装的时候我也浪费了不少时间找教程.现在来总结一下这段万里长征路. pyqt5安装 直接使用pip安装,但是需要SIP的支持

出于数据库安全性,数据库管理员会给数据库配置SSH,也就是为数据库增加一个安全协议(通信加密),加大外部用户对该数据库远程连接的难度. 利用SSH通道来连接远程数据库时需要以下信息:远程数据库服务器IP.mysql端口号(默认3306).数据库账号和密码.SSH通道IP.SSH端口号(默认为22,SSH端口号可修改).服务器管理员账号.服务器验证类型(支持RAS秘钥或密码,通常若连接的是局域网测试服务器则使用密码连接,若连接远程服务器,则推荐使用RAS秘钥进行验证,本文使用秘钥) [pychar

一.sorted面试题 面试题: [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9, 2] 去重并保持原来的顺序 答案1: list1 = [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9, 2] ret = set(list1) list2 = [] for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) print(list2) 执行输出:[11, 33, 4, 2, 9] 答案2: list1 = [11, 33, 4, 2, 11, 4, 9,

PyCharm配置Python3开发环境 PyCharm的开发环境是配置在对应的工程中: 一.创建一个Project 工具栏:New - New Project 建议指定一个专门的目录 ,用来存放python代码.如图中,使用E:\Pycharm_workspace目录专门存放python代码 . project Interpreter:指当前python工程所用的python环境 ,即你打算使用哪个python版本来运行你的python代码. 免费社区版:默认使用环境变量中配置的python版

关于PEP 8 PEP 8,Style Guide for Python Code,是Python官方推出编码约定,主要是为了保证 Python 编码的风格一致,提高代码的可读性. 官网地址:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 关于Autopep8 Autopep8是自动将Python代码格式化为符合PEP 8风格的工具.它使用pycodestyle工具来确定代码的哪些部分需要被格式化.Autopep8能够修复大部分pycodestyle检测的格式

odoo开发环境搭建(四):python开发工具IDE pycharm配置

PyCharm 配置远程python解释器和在本地修改服务器代码 最近在学习机器学习的过程中,常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中,然后在服务器上运行.之前的做法一直是先在本地写好代码,然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器,再通过ssh工具远程连接到服务器,执行相应的python脚本.这样的方式十分繁琐,效率很低.今天听到朋友提到了配置远程解释器 使用场景 先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作. 首先,我需要在本地

在一个团队里,编码不能是闭门造车,git学起来: 1. GIT的基本介绍.安装及使用教程- @廖雪峰 2. pycharm配置github远程仓储- @谢小小XH

PyCharm配置Gitee 第一步:下载安装Git https://git-scm.com/download/win 第二步:打开PyCharm,配置Git File->Setting->搜索Git 点击选择Git安装路径 选择bin目录下的git.exe 点击OK,git配置成功 第三步:下载安装gitee 在Setting中选择Plugins 在Marketplace下搜索框中搜索gitee 点击Install进行下载安装 安装完后点击Restart IDE 第四步:登陆码云 File-

前言 作为一个数据工程师,最喜欢的事情就是不停的在现实的服务端环境调试代码的参数.我们在本地的环境与生产的状况决然不同,我们一开始在本地写代码测试再部署到服务端的三板斧就不适用了. 最好的方式可以直接在linux环境下的服务端直接写代码,分步调试.之前我在银行都是使用集成在CDSW的环境IDE,但是如今我们需要自己拼凑一个可用类似的工具. 这样我们就要用到远程jupyter,即服务端提供jupyter server,而我们只需要直接在本地环境直接使用server暴露的web接口上直接写代码,分步

说一个困扰我很久的问题,当使用 pycharm 配置新的虚拟环境想要与之前的环境隔离的时候,正常的点击 New Project 创建项目时,不勾选 Inherit global site-packages 这个选项就没啥问题,但是如果你的项目命名有中文的话,问题就大了,而且不是一般的大,我也不知道为什么,当项目命名有中文字符的时候,在项目中不仅无法使用当前虚拟环境下的 pip 下载的包, 还无法使用全局的包,虽然 pip list 打印出来的是全局的所有包,但是一个都不能使用. 总之,就一点,项

1.下载并安装git 首先你电脑必须安装git版本控制器(软件),在官网下载即可 2.安装git,正常安装即可 编缉器的选择,根据电脑实际情况选择合适的编缉器 安装参考:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/7993819.html 3.Pycharm配置git 选择VCS配置控制模块,选择从版本控制中检出,本次选择Git作为版本控制工具. 检出时,需要登录GitHub并选择项目路径,GitHub账号为:2144543@qq.com,密码为:password2lon

1. docker 配置 使用-p参数暴露一个端口用于ssh连接. docker run -itd --name wangchao_paddle --gpus all -p 8899:8888 -p 8822:22 -v /data:/root/data registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash 如果镜像没有ssh则需要先安装.(paddle-gpu镜像已有ssh可忽略之后的步骤):

1.准备工作 (1)Python版本为2.7或者更高版本 (2)已经创建了一个Python工程并且添加了内容,具体参考: Getting Started tutorial2.第一步——运行代码 打开之前编写的Solver.py文件,在编辑框中右键,选择快捷菜单中的“Run 'Solver'”选项.此时脚本文件正常运行并在调试工具窗口中显示程序的输出值: 接下来我们对这两步操作的具体内容做详细的解释. 3.什么是Run/Debug模式 每个需要运行/调试的脚本文件都需要一个特殊的配置文件来指定其脚

1.主题 这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格.你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观,带有合适的缩进.空格等等,因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器.     这部分教程并不会介绍如何使用Python进行编程,更多有关Python编程的知识请参照:Python编程2.准备工作     在开始之前,请确认一下情况: (1)安装了Pycharm2.7或更高版本的软件 (2)已经新建了一个Python工程(File→New Projec

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在