pycharm -> Tools -> Run manage.py Task 时,出现ModuleNotFoundError: No module named 'MySQLdb', 出现该错误的原因是:mysql数据库与pycharm之间缺少了Python interface to MySQL, 也就是缺少了MySQL driver。
上面的’‘django_py3_1.11”是我自己的虚拟环境名, 要改成自己的; 同样’python3.5’也需要根据自己的python版本修改.
项目开发一直在docker的虚拟环境上,遇到了一个问题,就是把虚拟环境的包删掉(rm -rf xxx)之后,再重新拷贝一个(跟原来包一模一样的文件夹)进去发现pycharm再也找不到这个包了,后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题:
安装 nginx: https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7806879.html
由于上面这个错误我需要把我的Python版本从python3.7.2升级到3.7.3。 官网下载最新的python安装文件之后,双击选择repair即可升级。 成功之后可以在cmd中输入:
这个 pip 对应于项目的虚拟环境。 其中 wxPython 对应 No module named 'wx' 其中 pypiwin32 对应 No module named 'win32com' 还有个老生常谈的小问题,提一下,避免萌新看的一头雾水,比如有些包有别名,比如你并不能通过 pip install wx 来解决 No module named 'wx' 的问题。这需要一些经验,没经验的这些去搜索引擎搜索搜索就知道了,基本解决方法都是 pip install ...,其中 ... 是这个模块的真名。
函数打开 excel 文件,pycharm中python编译器为:anaconda3下的python.exe,见下图:
virtualenvwrapper 是virtualenv的扩展管理包,可以将所有的虚拟环境整合在一个目录下。
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。 在安装完python及pip,setuptools等工具后,即可以创建virualenv虚拟环境了,这个类似于虚拟机的工具,可以让同一台电脑中运行多个不同版本的python程序,互不影响,不用的时候,可以退出或删除,挺不错的一个开发工具。 一、安装virtualenv #安装python brew install python curl https
在使用Scrapy框架进行爬虫开发过程中,有时会遇到ModuleNotFoundError: No module named 'win32api'错误。该错误通常出现在使用Scrapy中的某些功能时,需要win32api模块而本地环境中并未安装该模块导致的。
1.首先进入Python-3.6.3目录,就是你解压后安装python3.6的目录文件。 \2. cd 到 Modules 目录里,找到Setup和Setup.dist文件,将下面几行注释去掉。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可
因为系统已经装了 python3.6 所以接下来直接装虚拟环境 virtualvenv
直接用pip install django命令安装可能会报错,用下面的命令就不会报错了:
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
解决Python虚拟环境下不能使用sudo提升权限问题 问题描述 在虚拟环境下,执行某些命令需要有sudo提升权限,会导致该条命令退出虚拟环境: 如启动django 服务,需要监听80端口: $: python manage.py runserver 80 Performing system checks... System check identified no issues (0 silenced). March 15, 2018 - 07:43:40 Django version 2.0.3,
在计算机视觉领域,mmcv(OpenMMLab Computer Vision Foundation)是一个被广泛使用的库,为深度学习项目提供了各种有用的工具和函数。然而,在使用mmcv时,您可能会遇到一个错误信息,提示"No module named ‘mmcv._ext‘"。在本博客文章中,我们将探讨这个错误的可能原因,并讨论如何解决它。
本文先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法,然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。(环境:在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x)
virtualenv 可以虚拟出一个独立的Python环境,在这个环境中安装的第三方库不会对系统中的Python产生影响。作为一个系统洁癖,我的系统中的Python环境只安装最主要的第三方库,我在开发Python项目的时候一般使用virtualenv生成的独立环境来安装项目需要的第三方库。但是如果同时使用了zsh的alias 和virtualenv,有可能就会导致virtualenv下面的python不能使用第三方库。
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师,对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的,本着踩坑填坑的精神,在这里记录一下踩坑经历,供大家一乐。如何避开这些坑?想多了,因为以后你们即使绕开了这些坑,也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛,遇到坑直接趟过去。
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。
解决的问题 在WIN10环境下,安装并正常运行Superset 建议使用Python虚拟环境,减少库依赖冲突 不需要安装VC啦! 注意 本教程安装的版本是1.5 Superset在2022年7月发布了2.0的大版本更新 如python的版本要求变为3.9+,同时增加了更多的库依赖等 以下教程未为对2.0版本进行完整更新,现阶段1.5版本的安装仍有一定的通用性,可跳跃性浏览 通常出现问题的地方在于包依赖,是安装Superset时对方的requirement没有指定依赖库版本号的坑,暂未有更好的应对策略 考虑重
网上说安装crypto、pycrypto需要顺序进行,但是无论先后顺序安装都是解决不了这个问题的 解决办法:
大家好,这里是程序员晚枫,自从4月份发布了Python自动化办公的专用库python-office,使用的朋友越来越多。
WSGI,全称 Web Server Gateway Interface,或者 Python Web Server Gateway Interface ,是为 Python 语言定义的 Web 服务器和 Web 应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口。自从 WSGI 被开发出来以后,许多其它语言中也出现了类似接口。
因为昨天重新研究了下python的打包方法,今天一番准备把之前写的一个pdf合并软件重新整理一下,打包出来。
鉴于virtualenv不便于对虚拟环境集中管理,所以推荐直接使用virtualenvwrapper。 virtualenvwrapper提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。它把你所有的虚拟环境都放在一个地方。
2、 找到用户名:debian-sys-maint 密码:fPw**22(随机秘钥)
在做的项目使用Django REST做后端,发现使用python3 manage.py runserver时能够正常启动,使用uwsgi时报错:
最近正在自学Python做科学计算,当然在很多书籍和公开课里最先做的就是安装Numpy, Scipy, Matplotlib等包,不过每次安装单独的包时,都会有各种问题导致安装失败或者调用失败。 比如, 遇到 Exception 和 Error: 明明已经提示 Sklearn 安装成功,但是在调用时却显示: ImportError: No module named sklearn 还有用 Numpy 的时候: ValueError: numpy.dtype has the wrong s
django默认是有一个admin的后台管理模块,但是丑,功能也不齐全,但是大神给我们已经集成好了xadmin后台,我们拿来用即可,但是呢,django已经升级到2.1版本了,xadmin貌似跟不上节奏,那么在集成过程中咱就一步一步填坑吧,这也是一种学习的过程,遇到错误,找到错误的地方,看看django最新升级都修改了那些,去掉了那些,把相应出错的地方替换即可。
强化训练:第八篇 主题 requirements virtualenv 虚拟环境 回调函数 函数元数据:装饰器保存元数据 1. 想要解决的问题是: 如何在创建完整的项目中把所项目所需要的库整理出来? 对于某个项目需要的库又如何改进行一次性库的安装? pip freeze > requirements.txt # 以.txt文件将项目需要的库进行整理 pip install -r requirements.txt # 安装项目需要的库 2. 想要解决的问题是:如何搭建项目需要的独立虚拟环境? virtual
安装完pytorch之后没有办法导入的问题,我碰到过两种情况。 第一种:安装了但是python无法导入 什么意思呢,详情参照下图
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库,虚拟环境能够独立于真实环境存在,并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境,每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境,对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
最新 Anaconda 中,默认安装 Python 3.8.3,因为某些原因需要使用 Python 3.7
1、报错 MoudleNotFoundError: No module named 'xxx' 2、排查解决 1、module包没安装 2、忘了import 3、没有__init__.py文件(很重要) 4、package包的版本不对 5、自定义的包名与安装的包名相同,导致import包的时候导错了包 6、没设置PYTHONPATH或者解释器没选对 7、自建的module包所在路径不在PYTHONPATH下 8、虚拟环境选择错误 3.声明 我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https:
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow,需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
configure: WARNING: unrecognized options: --with-ssl
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。
在安装了python3之后,在项目开发的过程中,使用pip3进行库安装都会下载安装到环境变量设置好的地方,也就是python3安装的根目录下。 但是如果同时要开发多个不同的应用项目,而不同应用项目对于同一个库需要适配不同的版本,这种情况怎么办呢?
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
AI科技评论按:本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿,雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。(从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。) 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不
在Pytorch-1.0即将到来之际,再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。
假如你已经有了编程基础,那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的,而在于语言范式(OO,FP还是Logic),语言的生态(如:依赖管理和包发布等)和工具(编辑器,编译器或者解释器)这些方面,请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解,那么最后的困难之处就是...细节,它是魔鬼。
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