写python代码的人都知道,一个项目写下下来,不可避免的都需要使用很多第三方包,通常我们都是通过pip install ,然而当我们需要上线的时候问题来了,如果中间你自己不记得自己安装了多少个包,这个时候你就面临着需要导出包名字,这个时候你可能想到了 pip freeze > requirements.txt,但是实际开发中你可能会开发很多个项目,每个项目可能都是pip安装了一堆包,如果每次都是这样,导出的包会越来越多。并且多个项目之间并不能很好的隔离,并且可能你每个项目中用的python环境不同,包的版
virtualenv 是针对python的包的多版本管理,通过将python包安装到一个模块来作为python的包虚拟环境,通过切换目录来实现不同包环境间的切换。
pyenv是python版本的管理工具,可以设置全局的python版本 ,用户级别的操作,pyenv是通过系统去改环境变量实现python不同版本之间的切换。virtualenv是把一个包安装到目录里面来实现虚拟环境的,切换不同目录来实现虚拟环境之家的切换。
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
Python支持创建多个虚拟环境,每个虚拟环境都是包含Python和相应扩展库的一个目录,多个虚拟环境(文件夹)之间互相不干扰。如果有可能根据需要使用不同版本的扩展库,这就需要使用Python提供的虚拟环境了。下面我们通过一个实际的例子来演示如何创建和使用Python虚拟环境,首先进入命令提示符环境并切换至Python安装目录的tools\Scripts文件夹,然后执行下面的命令 ..\..\python pyvenv.py ..\..\Python_docx 然后稍等片刻,当再次出现命令提示符的时候就表明
为了安装Anaconda科学计算环境,控制好python版本,今天上午总算折腾好了。
Python 的不同版本之间常常存在依赖关系和兼容性问题,为了方便开发人员在 不同项目中使用不同的版本 。
在python项目开发中,保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。本文旨在为python初学者提供一个关于虚拟环境的简明指南,帮助你理解其概念、重要性以及如何高效使用它们。
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pip, virtualenv, fabric通称为pythoner的三大神器。
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目,每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境,你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本,避免它们之间的冲突。
-p PYTHON_EXE, --python=PYTHON_EXE 指定生成的虚拟环境使用的Python解释器:
虚拟环境(virtual environment),它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响。
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和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
Virtualenv是一个用于创建隔离的Python环境的工具。它允许您在同一台机器上管理多个独立的Python项目,每个项目都有自己的依赖关系和软件包版本。
虚拟环境是在计算机中创建的一种隔离的、独立的工作区域。它主要用于在一个计算机系统中同时管理多个项目,每个项目都有自己独立的运行环境和依赖项。
我们经常会遇到这类问题,往往没有注意环境隔离,导致Python项目包与包之间冲突。
在Ubuntu14.04中安装Python相对比较容易些,最简单的安装方法就是apt-get安装了,具体的教程可以戳这篇文章:在Ubuntu14.04中如何安装Python3和切换py2和py3环境。今天小编给大家分享一下,如何在Ubuntu14.04创建Python虚拟环境,具体的教程如下。
“生命苦短,我用 Python。”一句话说明了 Python 开发的便利性,这也是这么多开发者热衷 Python 的原因。
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和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
在python开发中,我们可能会遇到一种情况,就是当前的项目依赖的是某一个版本,但是另一个项目依赖的是另一个版本,这样就会造成依赖冲突,而virtualenv就是解决这种情况的,virtualenv通过创建一个虚拟化的python运行环境,将我们所需的依赖安装进去的,不同项目之间相互不干扰,如下所示。
使python环境拥有独立的包,避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。
3. 变量值配置为你的系统中一个指定目录,譬如:D:\env(不建议使用带中文)
可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳,并没有改变内核,使用的还是主环境的python。因此我们一定要在我们创建的环境中执行添加命令。
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。
1、虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响。前提必须安装好python环境,并检查电脑系统环境path是否有python路径
python 的虚拟环境可以为一个 python 项目提供独立的解释环境、依赖包等资源,既能够很好的隔离不同项目使用不同 python 版本带来的冲突,而且还能方便项目的发布。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
为了解决上面的问题,更好地管理Python库,让其扬长避短,就必须使用环境管理工具,例如本文介绍的Anaconda。
是一个安装、管理python相关包的软件,还自带python、Jupyter Notebook、Spyder,有管理包的conda工具,非常有用。
如果不配置环境变量,创建后的虚拟环境默认存储在当前用户(C:/Users/xxx)下Env文件夹下,如果你想要把虚拟环境存储在你指定的存储路径,那么就修改环境变量
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本2.x,而项目Y需要项目3.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。 virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具,virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来使用Python工程所需的包。
很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python.
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器,在通常情况下编译执行文件都是没问题的,但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题,无法下载一直报错
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
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。
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip,distribute
在开发Python应用程序时,系统默认的Python版本可能会不兼容这个应用程序, 如果同时开发多个应用程序, 可能会用到好几个版本的python环境, 这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套"独立"的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套"隔离"的Python运行环境的工具。virtualenv是python的一个虚拟化环境工具,用来建立一个虚拟的python环境,一个专属于项目的python环境, 用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用, 可以帮助我们在同一台host上创建多套纯净的python解释器环境并实现相互隔离,各个环境下安装的库仅限于自己的环境,不会影响到别人。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
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。
大致了解我们要完成的项目之后, 我们要进行项目的开发. 我们并不是直接讲解 Django 框架, 而是通过项目驱动的方式, 一步步掌握 Django 框架的基本使用.
环境隔离 poetry 核心之一:使项目环境隔离,意味着始终和本地全局 Python 环境隔离 poetry 首先会检查当前项目是否在虚拟环境中运行:如果是将直接使用它,而不创建新的;如果不是,poetry 将使用它已创建的或创建一个全新的虚拟环境 默认情况下,poetry 将尝试使用当前激活的 Python 版本为当前项目创建虚拟环境 如果当前 Python 版本可能和项目的 Python 需求不兼容,poetry 将尝试找到一个合适的并使用它,如果找不到会显式提示 切换环境 可以用 env use 切换
Python 作为一门成熟的编程语言,拥有无数优秀的第三方包以方便开发者能够快速地构建应用。一般来说,如果你开发了一个 Python 软件包想供其他人使用,你可以将它上传至 PyPI (Python Package Index) 上,然后其他人就可以通过 pip 或者 easy_install等命令轻松地下载和管理各种包。
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大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境,可以使每个项目环境与其他项目独立开来,保持环境的干净,解决包冲突问题。
Python是一种强大的编程语言,广泛用于数据分析、Web开发、自动化脚本等各种领域。对于许多开发人员和数据科学家来说,Python终端是他们日常工作的重要工具。本文将介绍一些Python终端的优化技巧,帮助您更高效地使用这个强大的工具。
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