由于需要用到很多第三方的包，比如numpy，pandas等，而生产环境又无法上网单个包安装太麻烦，因此考虑把之前安装的python的独立环境换成Anaconda的集成开发环境。 64.sh脚本 2给optmodulesanaconda3binpython3.6建立软链接ln -s optmodulesanaconda3binpython usrbinpython33修改root环境变量 root.bashrcroot.bash_profile修改hdfs用户环境变量，因为集群操作大多有hdfs用户完成。 pyspark2命令vi usrbinpyspark2修改spark2-submit命令vi usrbinspark2-submit修改PYSPARK_PYTHON这个变量几个节点都要修改，之后spark更换到新的
内容扩展：windows下切换Python运行环境1、首先确保你的系统里已经安装了Conda，打开命令行窗口，执行命令：conda –version2、查看你的系统当前已有的Python环境，执行命令： conda info –envs，从图中我们看到，我的机器里目前只有安装Anaconda时创建的默认Python环境，环境名称叫root，对应的Python版本是3.73、现在，我想添加一个Python2.7 Python版本，执行命令：python –version，从图中看到当前的Python环境是3.7版本6、切换Python环境到刚才新添加的Python2.7，执行命令：activate python27 ，然后执行命令：python –version，查看是否切换成功，细心的同学会发现我上面敲的命令是在git bash里执行的，但切换的命令是在cmd里执行，这是因为我发现在git bash里执行没有用， 7、在Python27环境下，完成工作后，切回原来的Python环境，执行命令：deactivate python27 activate base 两个都可以8、如果刚才添加的Python27环境，不再使用
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
测试人员每天都跟不同的环境打交道，比如线上环境，测试环境，预上线环境等等，那么作为自动化测试人员写的代码，我们也要具备能自由切换环境的能力，那么今天小编就给大家聊一下，如何能让我们python语言写的测试用例可以自由切换到不同的环境下面去运行呢 人家火也是有原因的，插件那是相当丰富，支持多断言，报告精美，咳咳，不在继续放彩虹屁了，我们言归正传，今天给他大家聊一下通过pytest框架实现自由环境切换的几种方法。 Conftest.py中写pytest_addoption这个hooks函数，可以自定义命令行参数，base_url只能对一个url地址进行传递，那么有的项目不仅需要多项目请求的url地址进行不同环境的切换 http:www.example.com，如下图所示： 3.yml和fixture第三种，通过yml文件和fixture进行配合使用首先在项目目录下面创建一个conf.yml，然后里面去手动配置现在要运行的环境 ，截图如下：然后在创建一个conftest.py，里面定义两个fixture函数，一个用来读取conf.yml里面的内容，另一个用来配置具体的环境信息，比如qa环境，release环境，然后通过conf.yml
而且重项目开始到项目上线，必须经过重重环境的测试，这时我们每次部署都要去编辑配置文件中的某些配置项比如，数据库的地址啊，缓存地址啊，等等，太麻烦了，使用Maven Profile 指定配置文件打包，完美解决问题 之后将配置文件分别弄到各个环境文件夹中三、配置resource节点 srcmainresources environmentdevelopment* environmenttest* environmentpreview 四、打包发布项目更新maven配置，会发现idea右方maven选项栏中出现Profile配置? 打完的包会在target目录中指定环境打包命令：mvn package -PTest (-p+环境名称 第一个要大写)烦恼轻松解决！
1.pip升级 python -m pip install –upgrade pip 2.换源在windows资源管理器下键入%APPDATA%新建文件夹pip进入新建的这个pip文件夹内，新建文件pip.ini
如何在Jupyter Notebook切换conda环境首先激活添加入的conda环境Linux&mac环境：source activate name_testWindows：conda activate name_test安装ipykernelconda install ipykernel进入Jupyter Notebookjupyter notebook选择conda环境新建文件上述3个步骤都完成后 ，就已经将相应conda加入到Jupyter Notebook中了，新建文件的时候就可以有相应的环境供选择。?
Jupyter Lab是Jupyter的一个拓展，提供了更好的用户体验，例如可以同时在一个浏览器页面打开编辑多个Notebook，Ipython console和terminal终端，并且支持预览和编辑更多种类的文件
提示 如果你对virtualenv的用法以及虚拟环境的概念不熟悉的话，可以通过专栏的旧文《Flask出发之旅》进行简单的认识。 为什么使用PipenvPipenv会自动帮你管理虚拟环境和依赖文件，并且提供了一系列命令和选项来帮助你实现各种依赖和环境管理相关的操作。简而言之，它更方便、完善和安全。 顺便说一句，可以使用下面的命令安装Pipenv：$ pip install pipenvpipenv的优势:以前我们搭建虚拟环境需要学习使用virtualenv和virtualenvwrapper,在虚拟环境内管理软件依赖包需要学习使用 python2和python3# 创建python3环境pipenv --three # 创建python2环境pipenv --two# 在上一步新建环境的目录下,运行此命令才有效pipenv shell uninstall yagmail 退出虚拟环境exit 扩展命令(不看也没关系)查看虚拟环境python解释器所在位置pipenv --py 查看虚拟环境所在位置pipenv --venv使用更底层的命令
最开始的时候我的电脑上只安装了一个python 3.6 的环境，此时pip安装时候路径正常，后面为了学习pyqt5又安装了Anaconda3的集成环境，然后我发现我想要用pip 在python3.6下安装库的时候 ，会自动的跳到Anaconda3环境目录下，经过网上一番寻找也没找到太合适的方法，然后我突然想到了环境变量，然后就跑去看，不看不知道，一看吓一跳?? image.png 点进去之后发现Anaconda3的环境变量信息都跑到了前面，我就在想是不是可以通过把这个位置变更来让pip安装时自动认到我想要的目录，说干就干，于是我把python3.6的这个环境目录全部移动到上面 改完之后，确定掉然后我又到cmd中用pip安装新的库，发现已经正常切换回自己想要的目录了，如果在学习中也遇到此问题的小伙伴们，可以尝试一下我的这个方法最后谢谢大家的阅读！！
前言当我们自动化代码写完成之后，期望能在不同的环境测试，这时候应该把 base_url 单独拿出来，能通过配置文件和支持命令行参数执行。 pytest-base-url 是 pytest 里面提供的一个管理 base-url 的一个非常实用的插件，参考文档https:pypi.orgprojectpytest-base-url环境准备先安装
我们实际开发中往往有多个环境，比如测试环境、开发环境、生产环境等；不同的环境往往配置也有区别，一直切换环境的配置很麻烦，Spring 为我们提供了一个注解，可以快速切换环境配置。 ，也就是说当指定环境之后，只有标注对应环境名的 Bean 才能被注册到容器中去，没有标注任何 @Profile 的方法默认直接注册进去。 环境区分好了如何启动对应的环境？ 这样就能指定环境启动了，还可以使用无参构造创建容器。 @Profile 也可以放在类上，这样整个类就对应指定的环境名。在 IDEA 中，还可以使用图形化界面快速切换所在的环境。 ?
一般的linux系统都会自带python环境，默认都是python2.7，但是python2.7已经不开源，不维护了，并且python3已经成为主流。 学习python或者从事python工作当然要在python3环境下敲代码。 二、安装pip31、apt-get install python3-pip如果安装失败，提示没有python3-pip，就更新下apt源。 apt-get update再执行刚才的安装命令。 2、此时不出问题就安装成功了，但是安装的pip3版本太旧是pip 8.1.1版本的需要更新一下版本 pip3 install --upgrade pip3、更新的版本是pip 18.0,但是用pip3 如此这般折腾，用pip3 install scrapy 安装的scrapy的运行环境就是python3了。
在自己的电脑修改了PATH环境变量 , 但是goland terminal不更新goland只在开机启动的时候会去读取系统的PATH环境变量1.可以重启电脑解决2.手动在terminal中设置一下PATH
： pro、uat环境、pre、test、dev环境，中文名字：生产环境、用户验收环境、灰度环境、测试环境、开发环境简单的来说就是： pro环境：生产环境，面向外部用户的环境，连接上互联网即可访问的正式环境 uat环境：验收测试环境，主要面向要交付的人员进行验证测试。pre环境：灰度环境，外部用户可以访问，但是服务器配置相对低，其它和生产一样。 test环境：测试环境，外部用户无法访问，专门给测试人员使用的，版本相对稳定。dev环境：开发环境，外部用户无法访问，开发人员使用，版本变动很大具体说明：开发环境：顾名思义，是指程序开发时所用的环境。 测试环境：公司内部研发人员使用的环境，开发人员调试代码，测试人员进行功能测试和集成测试等等使用的环境。 仿真环境：顾名思义是和真正使用的环境一样的环境（即已经出售给客户的系统所在环境，也成为商用环境），所有的配置，页面展示等都应该和商家正在使用的一样。
开发的时候有时需要来回切换环境，这样的话，有时host文件即使是已经修改过了，但还是指向了之前的域名，须将浏览器全部关闭，然后等一段时间，太麻烦了这里找到两个清空DNS缓存的方法：1、使用命令 开始-
Python - pickle 文件不同 python 环境的转换在读取一个 pickle 文件时, 由于刚开始未知其是有 python2 还是 python3 的 pickle 库保存的, 在 python2 环境读取时, 导致出现错误:import pickletestpkl = pickle.loads(open(test.pickle, rb).read()) Traceback (most recent pickle protocol: %d” % proto ValueError: unsupported pickle protocol: 3 其原因是, 该test.pickle是 python3 环境下生成的 pickle.loads(open(test.pickle, rb).read()) pickle.dump(w, open(testpkl_py2.pkl,wb), protocol=2)在 python2 环境读取
中文切换为英文，实际就是将LANG的值由zh_CN-UTF8字符集改为en_US-UTF8字符集；类似的，英文切换为中文，就是将LANG的值由en_US-UTF8改为zh_CN-UTF8。 本文只以中文切换为英文为例。二、中文环境换为英文环境当前桌面显示如下：?用户家目录显示如下：?2.1使用locale查看当前使用的编码和字符集locale? echo export LANG=en_US.UTF-8 >> etcprofile #在etcprofile最后追加reboot #重启操作系统2.4 确认将文件夹由中文修改为英文用图形界面登录主机，出现更名确认界面 设置为中文环境时，图形界面显示“桌面‘文件夹；设置英文环境时，图形界面显示”Desktop“文件夹。原来在”桌面“的文件不会自动保存到”Desktop“，但会保存在”桌面“文件夹中。 总结以上所述是小编给大家介绍的CentOS6.8中英文环境切换教程图解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
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。 *表示当前正在使用的Python版本使用pyenv以后，可以快速地切换Python的版本。切换Python版本以后，与版本相关的依赖也会一起切换。因此，我们不用担心不同的版本在系统中是否会相互干扰。 例如，切换Python版本以后，相应的pip也会跟着切换，所以不用担心自己用pip版本和Python版本不匹配的问题，如下所示：pyenv global 2.7.11?? 只需进行环境切换就行如果想要删除虚拟环境，则使用pyenv virtualenv-delete first_projectpyenv virtualenv-delete second_project再次使用 其最大的好处是，可以让每一个python项目单独使用一个环境，而不会影响python系统环境，也不会影响其他项目的环境。
Tech前言在客户端开发过程中，我们经常会需要在不同的开发环境下，需要设置不同的参数、使用不同的代码逻辑。 04 总结在Xcode中可以通过设置不同的build configuration来实现多环境的切换，而build configuration可以设置的内容很多，既可以设置不同的各种Xcode 的编译选项
Oracle RAC数据库环境与单实例数据库环境有很多共性，也有很多异性。对于数据库补丁的更新同样如此，都可以通过opatch来完成。 但RAC环境的补丁更新有几种不同的更新方式，甚至于可以在零停机的情况下对所有节点实现滚动升级。 本文主要是转述了Doc 244241.1，描述RAC环境下的patch更新方式以及在不同的情形下选择何种更新方式。
云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC（安全多方计算）、TEE（可信执行环境）等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台，TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造，保证数据不出本地即可完成联合建模，同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析，提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值，很好地解决了业界数据孤岛的难题。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
网站备案
对象存储
云直播