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

第一步新建一个site-packages文件夹,把python项目有需要的依赖包名称导出到site-packages下的requirements.txt中 $ pip3 freeze > requirements.txt 第二步下载python项目需要的所有的依赖包 pip3 download -r requirements.txt 第三步,把site-packages文件夹复制到离线的机器上. (1)如果python已经放入环境变量中了(即任何位置输入python都可以调用),直接进入site

程序中必须包含一个 requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号.如果 要在另一台电脑上重新生成虚拟环境,这个文件的重要性就体现出来了,例如部署程序时 使用的电脑.pip 可以使用如下命令自动生成这个文件 pip freeze >requirements.txt 如果你要创建这个虚拟环境的完全副本,可以创建一个新的虚拟环境,并在其上运行以下 命令: pip install -r requirements.txt

A导出依赖 pip freeze >requirements.txt B导入安装依赖 pip install -r requirements.txt 使用下面的命令安装依赖能自动跳过安装错误的依赖包,继续安装! while read requirements; do pip install $requirements; done < requirements.txt

# 背景 新公司,对换工作了!接口自动化使用的是python的behave框架,因此需要折腾python了,而公司配的笔记本是windows的,因此要在windows下折腾python了 # 步骤 项目中使用的setup.py文件来管理依赖的,通过ide直接安装依赖的时候提供mysql-python安装失败,如下 MySQLdb/_mysql.c(29) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'mysql.h': No such file

1.制作requirement.txt pip freeze > requirement.txt 2.下载离线Pytho安装包 pip download -r requirement.txt -d offline_package 3.安装离线安装包 pip install --no-index --find-links=./offline_package -r requirement.txt 4.获取安装平台关键信息 import pip print(pip.pep425tags.get_sup

1.前提条件 1). 确保已经安装需要的Python版本 2). 确保已经将Python的目录加入到环境变量中 2. Python安装包的几种常用方式 1). pip安装方式(正常在线安装) 2). whl安装方式(离线安装),一般是.whl格式的包 3). 源码安装方式(离线安装),tar.gz/egg格式 4). easy_install安装方式(用的比较少) 3.不同安装方式具体安装步骤 1). pip是一个通用的 Python 包管理工具:提供了对 Python 包的查找.下载.安装.卸

在windows下安装python和很多依赖包,安装起来略为痛苦,可以使用python的大整合包——Anaconda Anaconda下载地址: http://continuum.io/downloads 下载好后,直接双击安装就OK了,连环境变量Path都不用自己设,方便快捷.最方便的一点是,它整合了大量的依赖包,下面是它所包含的全部依赖包: http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html 其中比如科学计算的numpy, theano等都应有尽有

pipenv可以为不同的路径创建python环境和依赖包,结合pyenv可以达到为不同项目使用不同python版本,不同依赖包的目的. pip install pipenv #安装pipenv 使用pyenv为当前目录指定python版本后,直接使用pipenv shell进入环境,第一次会拉取python版本 ubuntu@VM-0-9-ubuntu:/srv/www/test$ pipenv shell Launching subshell in virtual environment- .

大家在linux下源码安装时,有木有经常碰到缺少这个包那个包的,然后不知所措?看到最近有几个筒子安装thrift,安装python因缺少依赖包而进行不下去了.我用的是红帽,装系统的时候习惯把所有的有的没的都选择上,基本没有出现过缺少包的情况,大家可以试试.如果装系统的时候忘了选择所有的包,来,这里有你想要的.如果电脑可以联网,可以试试以下的yum命令,把命令copy过去贴到命令行执行下就OK了: yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpe

python虚拟环境 由于TensorFlow只支持某些版本的python解释器,如Python3.6.如果其他版本用户要使用TensorFlow就必须安装受支持的python版本.为了方便在不同项目中使用不同版本的python,可以考虑Virtualenv创建虚拟环境. 以下为windows环境创建.启用.停用.删除虚拟环境的方法 python --version 打印的是系统环境变量里第一个找到的python解释器版本3.7 pip3 install virtualenv 安装virtual

Vendor目录介绍 随着Go 1.5 release版本的发布,vendor目录被添加到除了GOPATH和GOROOT之外的依赖目录查找的解决方案.在Go 1.6之前,你需要手动的设置环境变量GO15VENDOREXPERIMENT=1才可以使Go找到Vendor目录,然而在Go 1.6之后,这个功能已经不需要配置环境变量就可以实现了. Note,即使使用vendor,也必须在GOPATH中,在go的工具链中,你逃不掉GOPATH的 GOPATH可以设置多个工程目录,linux下用冒号分隔(必

目录 1. 简介 2. GOPATH 依赖包存储 3.GOMODULE 依赖包存储 4.包名大小写敏感问题 1. 简介 GOPATH模式下,依赖包存储在$GOPATH/src,该目录下只保存特定依赖包的一个版本,而在GOMODULE模式下,依赖包存储在$GOPATH/pkg/mod,该目录中可以存储特定依赖包的多个版本. 需要注意的是$GOPATH/pkg/mod目录下有个cache目录,它用来存储依赖包的缓存,简单说,go命令每次下载新的依赖包都会在该cache目录中保存一份.关于该目录的工作

网上提交 scala spark 任务的攻略非常多,官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法.但是对于 python 的提交提及得非常少,能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩. 官方文档对于任务提交有这么一段介绍,但是初次使用者依然会非常疑惑: Bundling Your Application’s Dependencies If your code depends on other projects, you will need to package the

Python虚拟环境的安装和配置-virtualenv与windows下多个python版本共存 windows下多个python版本共存 https://www.python.org/downloads/ 1.下载并安装python3.6版本与2.7版本 2.添加python3.6和2.7的环境变量 3.将python36目录下的python.exe重新命名为python3.exe 将python27目录下的python.exe重新命名为python2.exe 4.在命令行下分别输入pytho

requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的pip命令就能完成. pip freeze >requirements.txt 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装requirements.txt里面所有的依赖包,真是非常方便. 发现了一个全新的Python包管理器,叫做pipenv,集合了所有编程语言的包管理器的优点,是kennethreitz大神的一个周末项目.它的工作方式就像Node.js里的npm或者

pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品,能够有效管理Python多个环境,各种包.过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境,管理python版本,但是跨平台的使用不太一致,且有时候处理包之间的依赖总存在问题:过去也常常用 pip进行包的管理,pip已经足够好,但是仍然推荐pipenv,相当于virtualenv和pip的合体,且更加强大.pipenv开源之后,在GitHub上有很高人气(截止于现在有9600多星). pipenv主要有以下特性: (1)pipenv集成了pip

关于我 一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任team lead,技术栈涉及Android.Python.Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈. Github:https://github.com/hylinux1024 微信公众号:终身开发者(angrycode) Python拥有大量的第三方库,引用这些库也非常方便,通过pip install就可以将这些第三方库安装到本地Python库文件目录中,然后就可以import到项目中,极大地提升了开发者的编码效率. 但这也

使用 pip requirements.txt 用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的 pip 命令就能完成. pip freeze > requirements.txt 生成的文件会像这个样子 alembic==1.0.10 blinker==1.4 Click==7.0 dominate==2.3.5 Flask==1.0.3 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装 requirements.txt 里面所有的依赖包,真是非常方

一般在本机上完成基于Flask框架的代码编写后,如果有接口或者数据操作方面需求需要把代码部署到指定服务器上. 一般情况下,使用Flask框架开发者大多数都是选择Python虚拟环境来运行项目,不同的虚拟环境中配置依赖包信息不同.如果重新迁移到一个新的虚拟环境后,又重新来一个一个的配置依赖包,那将会很浪费时间. 下面介绍一个简单易用的技巧,也是我自己在书本上看到的,以防每次配置需要翻阅书籍的麻烦,所以单自写一篇文章作记录,方便自己以后查看,也希望给其他学习的同学有点帮助. 完成项目相关代码编写后,