前言 在开发python的应用程序的时候,有时候会遇到依赖包的版本问题,比如之前开发tensorflow应用的时候需要用到python3.5以下的版本(还是python3),但是日常做其它应用的时候用的是python3.7,有时候还会存在python2于python3.7之间的版本并存的问题,甚至时候后自己安装了一个python版本与anaconda默认安装版本的选择问题.... 虚拟环境 Virtualenv 主要用于解决上面提到的问题,同时也方便管理环境,在使用vscode编辑代码的时候使用

首先默认安装了virtualenv 创建python2虚拟环境 your-name@node-name:~/virtual_env$ virtualenv -p /usr/bin/python2 py2env 接着会输出 Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python2 New python executable in /home/your_name/virtual_env/py2env/bin/python2 Also creating

Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试. 如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题,一个利好的消息是,Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题,而且在 Windows 平台经常出现安装依赖包(比如 MySQL-python)失败的情况也得以解决. Anaconda 是什么? Anaconda 是 Pyt

1.安装virtualenv pip install virtualenv 2.创建虚拟环境 virtualenv 虚拟环境名称  3.激活虚拟环境 source 虚拟环境目录/bin/activate  (./虚拟环境目录/bin/activate) 4.退出虚拟环境 deactivate

一.windows上安装 1.安装python 分别安装了Python2和Python3 python3.7默认安装目录 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37 安装目录里的python.exe,pip.py自定是否修改 2.安装virtualenv和virtualenvwrapper-win pip2 install virtualenv2 -i https://pypi.douban.com/simple p

安装虚拟环境的时候遇到的问题,解决的过程很闹心,在这里简单直接的分享出来,就是为了解决问题.  安装虚拟环境(须在联网状态下) $ sudo pip install virtualenv $ sudo pip install virtualenvwrapper 安装完虚拟环境后,如果提示找不到mkvirtualenv命令,须配置环境变量: # 1.创建目录用来存放虚拟环境 mkdir $HOME/.virtualenvs # 2.打开~/.bashrc文件,并添加如下: export WORKO

电脑同时安装Python2和Python3以及virtualenvwrapper  https://www.jianshu.com/p/d22f19496e03   windows: 1 下载地址:Python官网 分别下载python2.7和python3.6,推荐下载32bit 2 安装:双击安装包,一路next,推荐安装目录,C盘根目录 3 环境变量配置:选一个常用的版本,配置其环境变量 直接在cmd窗口中,执行python,则为此版本 如python2.7环境变量目录为: C:\Pyth

1: 下载代码git clone https://github.com/open-falcon/dashboard.git 2:在代码\dashboard-0.2.0 的根目录下安装 python虚拟环境 windows下安装python虚拟环境略; C:\home\myworkspace\mypython\dashboard-0.2.0>  //进入项目根目录 mkvirtualenv -p    //生成虚拟环境操作 C:\_____Soft______\python2.7.14\pytho

windows虚拟环境的搭建 安装 # 建议使用pip3安装到python3环境下 pip3 install virtualenv pip3 install virtualenvwrapper-win 配置 # 配置环境变量: # 控制面板 => 系统和安全 => 系统 => 高级系统设置 => 环境变量 => 系统变量 => 点击新建 => 填入变量名与值 变量名:WORKON_HOME 变量值:自定义存放虚拟环境的绝对路径 eg: WORKON_HOME: C

  Windows下最简的开发环境搭建这里的spark开发环境, 不是为apache spark开源项目贡献代码, 而是指基于spark的大数据项目开发. Spark提供了2个交互式shell, 一个是pyspark(基于python), 一个是spark_shell(基于scala). 这两个环境其实是并列的, 并没有相互依赖关系, 所以如果仅仅是使用pyspark交互环境, 而不使用spark-shell的话, 甚至连scala都不需要安装. ====================pysp

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

# virtualenv 虚拟环境安装 pip install virtualenv # 创建虚拟环境        virtualenv [虚拟环境名称] # 进入虚拟环境 windows : 进入虚拟环境的scripts文件夹中,然后执行activate *unix : source/path/to/vityualenv/bin/activate # 退出虚拟环境 deactivate # 创建虚拟环境的时候指定python的解释器 virtualenv -p .exe文件路径 # virt

通过virtualenv创建 首先安装virtualenv:pip3 install virtualenv 安装完成之后cd到合适的目录下键入命令: virtualenv 虚拟环境名称 (创建纯净的虚拟环境) virtualenv --system-site-packages 环境名称 (继续使用原安装的模块) 激活该虚拟环境 Windows:在cmd里进入到目录中的Scripts文件夹,然后运行activate Linux:soruse env1/Script/activate 退出虚拟环境

Mac(类Linux): pip install virtualenv mkdir testvirtualenv cd testvirtualenv virtualenv flask-env#创建虚拟环境 source bin/activate#激活虚拟环境 deactivate#退出虚拟环境 windows: virtualenv flask-env cd Scripts activate 决定入Flask这个坑竟然是为了给公司的问卷分析产品做一个前端,这样能通过Python对数据库做一些操作

虚拟环境的介绍和应用就不在这里赘述了,做个快捷的记录 这是官方给出来的解释了https://docs.python.org/zh-cn/3.7/tutorial/venv.html 还看到有的人,还安装了个第三方库,给出链接自己看吧!! 环境准备 还是再做个提醒吧,创建任务的python还是需要安装的 创建任务 先找到个创建虚拟环境的目录,执行以下命令 python -m venv tutorial-env 在pycharm创建项目的时候也可以,创建虚拟环境 创建成功就会多一个tutorial-

首先去python官网 下载python3的 安装包安装: https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/python-3.6.5-macosx10.9.pkg 安装python3,升级pip3 sudo pip3 install --upgrade pip 安装 virtualenv sudo pip install virtualenv 安装 virtualenvwrapper, Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包,可以更方便地

1首先,机器需要有python2和python3的可执行环境.确保pip和pip3命令可用.原理就是在哪个环境下安装uwsgi.uwsgi启动的时候,就用的哪个python版本 2安装virtualenv环境管理工具 pip install virtualenv 使用,查看是否安装成功 pip list 3创建python2和python3的虚拟环境 virtualenv envpy2 --nosite-site-packages --python=python virtualenv envpy

目录 安装python 使用venv虚拟环境 使用Virtualenv虚拟环境 ### Windows安装 方案一 方案二 Linux安装 其他命令 安装django 安装python https://www.python.org/downloads/ 下载安装 使用venv虚拟环境 Python3标准库自带venv包,对虚拟环境提供支持. 如果是Ubuntu Linux自带的Python3,标准库不会安装venv,需要执行命令安装 sudo apt-get install python3-ve

GITHUB个人博客搭建-Pelican 在Windows环境下的安装及配置 前言 此篇博客主要为Pelican在Windows平台下的配置安装所写,在此过程中主要参考资料烟雨林博客.poem_of_sunshine和frantic1048,他们写得都很好,内容流程完善,但在具体实施过程中小白还是会遇到很多问题,因此本文结合现有的教程,再进一步指出整个操作过程中所可能遇到的问题,也为自己留个纪念. 本文架构 本文将从以下几个方面进行描述: 安装环境 windows安装环境 安装软件系列 安装步骤

python中在ubuntu中安装虚拟环境及环境配置 1.升级python包管理工具pip pip install --upgrade pip 备注:当你想升级一个包的时候 `pip install --upgrade 包名` 2.python虚拟环境安装 sudo apt-get install python-virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper 上述工具装好后找不到mkvirtualenv命令,需要执行以下环境变量设置. 1.创建目录用

路由控制 一.简单路由配置 url(r'^booklist$', views.booklist) 第一个参数是正则表达式,第二个参数是视图函数 每个正则表达式前面的'r' 是可选的但是建议加上.它告诉Python 这个字符串是“原始的” —— 字符串中任何字符都不应该转义 url(r'booklist', views.booklist) url(r'booklistadd', views.booklistadd) 如果不加^ 和 $ ,由于路由匹配是从上往下匹配的,若是要匹配 booklista