在Python开发的世界中,正确的工具可以让你事半功倍。本文将向你介绍一些受欢迎的Python开发工具,以及如何使用它们来提高你的编程效率和代码质量。
机器之心之前也没系统地介绍过 PyCharm,怎样配置环境、怎样 DeBug、怎样同步 GitHub 等等可能都是通过经验或者摸索学会的。在本文中,我们并不会提供非常完善的指南,但是会介绍 PyCharm 最主要的一些能力,了解这些后,后面就需要我们在实践中再具体学习了。
本文假设读者熟悉 Python 开发,且计算机中已安装某个版本的 Python。该教程将使用 Python 3.6 版本,屏幕截图和 demo 均来自 macOS 系统。由于 PyCharm 可在所有主流平台上运行,读者在其他系统中会看到略微不同的 UI 元素,可能需要调整某些命令。
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PyCharm 是一种 Python IDE,可以帮助程序员节约时间,提高生产效率。那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件、外部工具、专业版功能等进行了一一介绍,希望能够帮助到大家。
我使用的python配置的解释器,没有使用python的虚拟环境,因为虚拟环境建设出来的项目不是我想要的项目结构 ,包结构比较多,看着不是很舒服
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/
在昨天的文章里面,我们讲到了因为工作区的原因导致PyCharm在导入模块时提示找不到,但是却又能在Python运行。
你好,我是悦创。之前我在 CSDN 编写了一篇开发 Python 库的教程,有人加我提问到的一些问题,我来更新一下这篇文章:https://blog.csdn.net/qq_33254766/article/details/119874997
用Python做Web开发,Django框架是个非常好的起点。如何从零开始,配置好Django开发环境呢?本文带你一步步无痛上手。
如果你的电脑里面只安装了Python 2或者只安装了Python 3,总之只有一个Python,那么,无论你是哪个系统,你总是可以使用 python xxx.py的形式通过对应的Python解释器运代码。
最近打算新开一个坑, 但一直不知道做什么合适, 直到最近在看 《UNIX/Linux系统管理技术手册》 这一书的 脚本编程与shell 这一章节中得到启发, 书中说到
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内,我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后,就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择,并且出于学习目的,您可能已经尝试过其他工具。换句话说,您的购物清单太长,您可能迷路了,不应该上手。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
PYTHON官网最新版为Python 3 Release - Python 3.7.2
友情提示 《Django项目实战》系列教程已将上传到百度阅读中,大家可以下载百度阅读app,并搜索“Django项目实战”,或者在PC浏览器中打开 https://yuedu.baidu.co
https://tox.readthedocs.io/en/latest/examples.html
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)。
可能默认的源安装第三库会有点慢,可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)
作者:matrix 被围观: 2,875 次 发布时间:2019-05-23 分类:Python | 无评论 »
古人云:功遇善其事,必先利其器。在正式学习 Django Web 框架之前,我们要把准备工作做好。准备工作主要是搭建开发环境,具体工作是安装 Python、创建虚拟环境 venv、安装 Django、安装 IDE 工具(Pycharm)。
这篇文章将展示 PyCharm IDE 的十个视觉动画,用于创建新项目或增强现有项目。
最近入手了一些关于Qt的项目开发,需要用到Pycharm与Pyqt5的一个结合,当然在安装时也是有一些小坑的,下面我来为大家分享一下在Pycharm中配置Pyqt5的过程。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,其提供了一个带编码补全,代码片段,支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器,可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。用户可使用其编码语法,错误高亮,智能检测以及一键式代码快速补全建议,使得编码更优化。所以我一般推荐使用Pycharm进行python代码编辑。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具,自带了数据科学相关的依赖包,支持多平台Win/linux/OS X。
近几年python搭上了机器学习,人工智能的快车道,发展的如火如荼。不止是互联网,现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索,总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298,而且充满了令人厌恶的营销套路。
背景:前段时间帮学长跑实验,在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑,半夜跑,跑了5、6次,一次因为电脑死机,一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费,想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源,耗电又有风险。想着自己还有个服务器,这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤,避免大家采坑。
大家好,欢迎来到我的博客!在Python开发的旅程中,我们时常会面临各种各样的问题。有时候,这些问题让人感到头痛,但解决问题的过程也正是我们不断成长的地方。今天,我将分享一些高效解决Python开发问题的指南,希望对大家有所帮助。
这篇文章的目的是给出另一个关于如何让 Manim 使用 Python 3.7 在 Mac 上 工作的帐户,仅此而已。我花了几个令人沮丧的夜晚试图让事情发挥作用,我想把我的经验添加到 Manim 不断增长的资源中。我强烈建议将此帖与 Todd Zimmerman 的博客 结合使用,学习如何使用 Grant Sanderson 的代码。
原因:2017年2月17日 星期六 学习Django加深python理解 说明:自主学习,兴趣爱好,操作系统为mac 状态:updating 2.17
1.使用虚拟环境的好处 2.如何创建虚拟环境 3.虚拟环境在Pycharm中的使用
在我刚翻译完的 Python 打包系列文章中,作者提到了一个神奇的测试工具 tox,而且他本人就是 tox 的维护者之一。趁着话题的相关性,本文将对它做简单的介绍,说不定大家在开发项目时能够用得上。
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。刚玩Python或Django的朋友,如果没有自己熟悉的IDE,建议直接使用这个。PyCharm可跨平台,支持市面流行的操作系统。
Pycharm的安装 pycharm的下载地址: 网上很多的下载说明,这里就不再赘述,下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可,完成安装。
在 Python 中开发多个项目需要多个/不同版本的包。如果您有不同的应用程序需要不同的包组合,那么创建虚拟环境通常是一种很好的做法。
python开发过程中,我们可能需要同时开发多款应用,这些应用可能公用同一个版本的Python程序,但是使用不同版本的第三方库,比如A应用使用six 1.12.0,而B应用需要使用six 1.15.0。这种情况下,virtualenv就派上用场了,它能为每个应用提供一套“相对独立”的Python虚拟运行环境。
在这里我要说明下,对于初学者来说,版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人,放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的,主要是针对代码上的不兼容。
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv.
作为一个程序猿,免不了要为自己写的代码做单元测试,因为我是一个Pythoner,所以最开始用的是unittest测试框架,但是我的使用体验很不好,后面我了解到了pytest,简直能把uinttest秒成渣,在这里和大家一起分享下pytest使用经验,本文先来给大家介绍一下pytest以及它如何安装,运行一下最简单的pytest测试用例。
我们在开发django项目时,都需要搭建python的开发环境,如果项目越来越多的话,并且每个项目使用的库版本不一样,这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用,比如django有很多个版本,1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
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目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义,yolov5(You Only Look One-level)是目标检测算法中的一种代表性方法,以其高效性和准确性备受关注,并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv. 1. v
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