当我们在使用 Flask 创建数据时遇到错误，可能有多种原因，包括代码错误、数据库配置问题或依赖项错误。...具体情况我会总结成一篇文章记录下，主要是归类总结一些常见的解决方法和调试步骤，帮助大家解决问题：1、问题背景在按照教程学习Flask框架时，遇到了一些问题。...在进行到创建数据的步骤时，错误地删除了数据库，于是重新创建了数据库并进行了迁移。但是，当尝试添加几行数据时，却遇到了错误。...因此，可以尝试在 Post 模型中查找 tablename 属性，然后在 User 模型中定义与 Post 的关系时，使用 Post.tablename 作为字符串。这种方法应该可以解决问题。...通过这些步骤，相信大家应该能够解决大多数 Flask 数据创建时的常见问题。如果问题仍然存在，请提供更具体的错误信息或代码片段，以便更精确地帮助大家解决问题。
不想看文字的朋友也可以看下面的视频： Python学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式 环境配置 环境的配置分为三步: 配置虚拟环境和安装程序所需要的包以及在pycharm中打开项目...配置虚拟环境 配置虚拟环境需要通过anaconda来完成，anaconda的下载地址为：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html windows用户下载...下载完毕之后双击安装即可，注意一点这些一定要选中 程序安装完毕之后打开windows的命令行（cmd），输入conda env list，出现下列信息则表示conda已完成安装 在命令行中输入下列指令创建虚拟环境...conda create -n tf2.3 python==3.7.3 这条指令的含义是创建python版本为3.7.3，名称为tf2.3的虚拟环境 安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境，出现下图所示的小括号表示环境激活成功...最后右下角显示tf2.3表示我们当前的虚拟环境为tf2.3 之后再安装程序的包的时候，直接在pycharm下方打开terminal，执行pip install xxx 的指令即可，包就会自动安装在当前的虚拟环境中
在anaconda中已经有了一个比较全的环境，希望在Pycharm中使用，但百度后发现网上的一些方法已经在新版Pycharm中不一样的，在此记录下： File->Settings->Project:[当前项目名称...] 单击设置图标，然后选择【Add…】 然后就是定位到anaconda中已有环境的python.exe所在目录了 假设环境名称是tensorflow，一般路径是： C:\Users\[username...]\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\python.exe 【如果上面的目录没有找到anaconda的环境】 可以尝试在everything等文件名搜索工具中直接搜索环境名
1、首先在conda prompt中创建新的环境。 conda create --name 尖括号代表文字内容，实际使用时不需要添加。...如之后还需要再添加新的库进入环境，需在conda prompt中激活环境，并且利用pip安装新的包。...环境列表> conda env list 或者 conda info -e 环境> activate pip install 2、利用新环境创建Pycharm项目 我们在新建Pycharm项目时需要选择编译器及环境，此时我们选择Previously confugured Interpreter，并且在Anaconda目录中的...env文件夹下目标环境文件夹中选中python.exe文件。
由于不同的项目需要用不同的python版本，于是使用Anaconda来进行版本管理，现记录一下经验： 在Anaconda官网下载并安装好Anaconda以后（非常简单，此处不赘述）： 1....查看Python环境 conda info –env可以看到所有python环境，前面有个‘*’的代表当前环境： 2.创建Python环境 conda create –name python35 python...=3.5 代表创建一个python3.5的环境，我们把它命名为python35 安装成功后的消息： 现在我们再用conda info –env看看环境： 出现了，创建成功了，没毛病。...3.管理和使用python环境 使用conda activate python35 来激活刚才创建的环境： 尝试使用pip install numpy来给这个环境安装一个常用的包： 当然也可以用conda...在简单的熟悉了以后，就会发现用anaconda来进行python环境的控制真的是非常方便，其实anaconda环境是有物理路径的，如下，你会发现这和我们之前conda info –env的list是一样的
在Anaconda中conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。...： 使用 conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等），anaconda 命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境...指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包， 在不指定python版本时，自动安装最新python版本。...#创建名为your_env_name的环境 conda create –name your_env_name #创建制定python版本的环境 conda create –name your_env_name...退出虚拟环境： 使用如下命令即可退出创建的虚拟环境 #Linux source deactivate your_env_name #Windows deactivate env_name
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。 ...其中，如果我们之前没有创建过虚拟环境，那么列表中只会出现一个base环境，也就是Anaconda的基本环境。...首先，如果我们依据以下格式代码加以虚拟环境的创建，会得到一个Python版本与Anaconda基本环境中Python版本一致的虚拟环境；例如，我这里Anaconda基本环境的Python版本为3.9.13...其中，除了base是Anaconda的基本环境，其他两个环境就是我们刚刚创建的虚拟环境。 如果我们找到上图中所示的路径，也可以看到两个新创建的虚拟环境对应的文件夹。 ...可以看到，当前这一虚拟环境的Python版本是3.6.13。这就是因为前面我们创建这一虚拟环境时，指定了其Python版本为3.6导致的。
Python进阶开发就会面临很多包很多依赖，全部堆在一起就会乱，所以需要利用虚拟环境，本文就主要记录Anaconda创建虚拟环境并在Pycharm中进行设置。...全文都基于Anaconda，大家得看看和自己的环境适配情况啊。...Python为什么要配置虚拟环境 在Python中，它存在着大量的库，在我们使用的时候，如果需要用到的项目特别大特别多时，就会遇到版本和工程的依赖问题，又或者是在不同的环境下，使用库时的方法也会有差异，...通常使用的是virtualenv这个工具，它是一个Python面对不同环境下时的一个管理工具，它可以在系统中创建多个不被互相干扰的虚拟环境，而且在使用pip命令进行各种包的安装时，不会遇到权限设置的问题...Pycharm配置Anaconda环境 打开设置 -> 项目配置 -> Python解释器 添加本地解释器 选择Conda环境 选择解释器位置，在新创建的环境根目录下 可选择可用于其他项目，点击确定
在同时使用Pycharm和Anaconda时，最好使用Anaconda统一管理环境，避免混乱，废话不多说，直接上流程。...在Anaconda里新建一个环境，命名为pyhwc，此时共有两个环境：base和pyhwc，注意后面对应的路径 进入Pycharm，找到环境add按钮 进去之后选择Existing Environment...接着选择环境，根据步骤1中的路径选择对应的环境，比如选择base： 进入D:\Program Files\anaconda3，然后选择python.exe，点击ok，添加成功。...在环境列表里就可以看到了，名字也是对应的。...顺便提一下，在步骤3中如果选择Conda Environment–>New Environment将会新建一个环境，并默认以当前文件夹的名字命名，这个环境也在conda体系中。
[yes|no] #让你安装VS,不安，输入no 然后我们接下来创建虚拟环境 # 创建一个名为S2P的环境，指定Python版本是2.7 conda create --name S2P python=...2.7 #查看刚才创建的所有环境 conda list env # activate激活S2P source activate S2P # 激活后，会发现terminal输入的地方多了S2P的字样，...实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把当前2.7加入PATH python --version # 可以看到系统已经切换到了2.7的环境 # 如果想返回默认的python环境...，运行 source deactivate S2P # 删除刚才创建的环境S2P conda remove --name S2P --all 接下来在虚拟环境中安装tensorflow anaconda...image.png 然后决定你想要下载哪个版本 anaconda show cjj3779/tensorflow-gpu Using Anaconda API: https://api.anaconda.org
创建Anaconda到python的步骤从https://www.jianshu.com/p/a37538f46551这里查看。
1、关于conda conda是一个配置隔离python环境的工具 因为有些时候我们需要不同版本的python或不同版本的pip模块（比如你需要跑两个从github上下下来的代码，他们的tensorflow.../cloud 改变成这样保存 完成后保存后，在查看一下，确定改变了；在次在cmd中输入：conda clean -i 再输入：conda create -n myenv numpy 检查一下 4.创建虚拟环境...是一个=；这句话的意思是创建一个名为new的3.8的conda环境 当然你也可以指定命名：conda create --prefix "E:\myconda" python=3.8 安装到你想安装的位置...如果每次敲路径，太麻烦，那么我们可以看我的这篇博客，修改在C盘下载的虚拟环境路径 在window下下载Anaconda时新建的虚拟环境在C盘解决方案 直接回车也可以输入y在回车； 创建成功的标志：三个...--all 列如：conda remove --prefix E:\myconda --all 注：安装pytorch时，去官网找下载命令，在执行；不要自己直接装； 5.3下载配套的requirements.txt
1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...库，tensorflow环境同理。...接下来就是安装gpu版本的torch 3.安装torch（在pycharm中的Terminal中，因为我喜欢用这个方式，不喜欢用cmd或者anaconda） 直接打开这个网址https://pytorch.org...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch...\Lib\site-packages\torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl 代码说明：文件放在D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
1.Anacond下载安装 【一台电脑里可以装多个anaconda的】 官网网址：https://www.anaconda.com/ 镜像网址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn.../help/anaconda/ 看好版本好，安装3.x python版本为佳，毕竟2.7版本用的人很少了。...安装 双击下载好的 Anaconda-Windows-x86_64.exe文件，出现如下界面，点击 Next 即可。下面是两个关键步骤，记得添加路径！然后一直next就行！...2.配置环境变量 路径：(右击我的电脑---属性---也行）\控制面板\系统和安全\系统高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹，总之都可以添加一下...3.创建虚拟环境 创建环境xxx可自己输入 conda create -n xxx 激活环境 conda activate xxx 切换环境，切换列表 conda env list 4.删除环境
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 一、创建数据库时报必须运行Netca以配置监听程序，然后才能继续。...3、用net configuration assistant 添加监听程序； 4、用系统管理员身份运行database configuration assistant 创建数据库
conda创建虚拟环境 conda create -n your_env_name python=3.7 1 python=x.x就是环境中要安装的python版本 如果还没使用清华镜像网站，会创建环境错误...因为默认国内通道下载python速度太慢，此时则要先： 添加清华镜像网站到路径 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda.../cloud/msys2/ conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge.../ conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config...未经允许不得转载：肥猫博客 » linux系统中用anaconda创建虚拟环境命令和报错解决方法
安装Anaconda很简单，只需登录官网下载安装包安装即可，你可以参考博主之前的博文：在Win10上使用Anaconda搭建TensorFlow开发环境 创建tensorflow虚拟环境 检查安装的..., Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> exit() 创建tensorflow...虚拟环境....这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6，你可以按需更改。...deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate (base) C:\Users\wangh> 最后的注释即为激活环境或退出环境的命令行
1)anaconda安装 本小节主要介绍anaconda的安装，anaconda可以与pycharm配合使用，实际操作非常便捷。anaconda创建虚拟环境非常方便，适合新手小白使用，强烈推荐。...添加到环境变量里面，有人认为会出错，但是实际上我测试下来，完全可以使用，（官方都给你简便的方法，为啥你还得绕个大弯呢）： 一直next： 这里可以取消勾选，一个是打开他的问卷，一个是立刻打开anaconda...2)使用anaconda创建虚拟环境 win+r输入cmd，打开命令行，输入conda create -n my_python_env python=3.8 并回车 询问你是否安装这些相关的包，输入...至此咱们的虚拟环境就创建好了。...，并选择Add： 选Conda Environment，选Existing environment（因为咱们已经之前用anaconda已经创建过环境了），并勾选Make available to all
图片问题：部分显卡创建自定义分辨率灰色设置不了解释和解决方案：这个方案是找NVIDIA要的，Google都搜不到这个方案试了下GC1那个自定义分辨率默认是可以的，不用添加注册表，但GN7vw不行，我用了研发从
关于Anaconda安装及使用可参照新文章： Win11 安装配置 Anaconda（2023.9）及换源、创建虚拟环境（解决终端报错无法加载文件WindowsPowerShell\profile.ps1...使用终端可以更高效地完成一些任务，尤其是在需要自动化、批量处理或远程操作时。同时，终端也可以让用户更深入地理解和掌握计算机系统的底层操作。 1.....condarc文件直接进行修改 3、修改anaconda3文件夹的权限 如果上述操作失败，可以尝试修改anaconda3文件夹的权限——Users权限改为全部允许 三、创建虚拟环境 1、Anaconda...可视化界面（方法一） 打开anaconda Environments——Create创建虚拟环境 2、命令行创建虚拟环境（方法二）（推荐） conda create --name robot python...=3.8 创建名为robot的python3.8虚拟环境 创建完成后 如图所示，与方法一的结果相同
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