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。
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 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 。
对于老的安全信息系统，如果是用Python写的后端程序，基本就三大框架为主：Tornado、Flask、Django。
开发和部署的过程中，常常遇到 python 版本和环境导致的冲突不兼容问题，pyenv 能够完美解决。
2、因系统底层依赖python，盲目升级可能会有影响系统运行，所以此时需要在系统中安装多个python，即实现python的多版本共存。Pyenv就是这样一个python版本管理器。
周末，我发现了一个有趣的开源项目，打算在本地尝试运行。该项目兼容的 python 版本为 3.7 - 3.9，好嘛🤣哥们就装了3.6。因此，我需要一个python版本管理工具来切换不同版本。
在Python开发过程中，使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案，内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者，特别是对初学者友好。通过本文，您将学会如何高效解决pip版本匹配问题，确保项目顺利进行。关键词：Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
工作项目中想在自己机器搭建一个服务器，使用到了flask，因为之前没接触过后台和服务器等知识，所以从使用角度进行下整理和总结。 Flask是一个用Python编写的Web应用程序框架，灵活，轻便，容易上手,就不做太多介绍。本文只要介绍如何利用flask启动一个web服务，以及如何访问和调用我们的功能接口。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
和在Windows安装Python的教程一样，安装python要配置环境pyenv，只是python要手工使用Linux命令安装，使用这种方法最好有一点Linux基础。由于笔者使用这种方法没有安装成功，就搬砖给大家看一下了
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
备注：所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包，有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包，为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 我们后续再次开放拉群小助手给大家哈。
要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
yum install git epel-release python-pip
近日，微软正式发布适用于 Visual Studio Code 的 Python 扩展 2022 年 4 月版本。VS Code 团队表示正在将 Python 扩展中的工具进行分拆，作为单独的扩展提供，主要目的是为了提高工具的性能与稳定性。
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。
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今天，要和大家介绍Python程序员在2021年最不应该错过的顶级VS Code扩展：
需要使用新版本Python的相关功能，但是又不想要影响到系统自带的Python，这个时候就需要实现Python的多版本共存。
1.安装git,github地址为https://github.com/pyenv/pyenv-installer/ yum install git -y 2.安装python编译依赖环境 yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel 3.创建python用户用于搭建pyenv python多版本管理环境 useradd pyth
本节目标： 学习为什么建立虚拟环境 学习建立虚拟环境的工具 a. pyenv学习 学习 pip 源的配置 了解第三方python解释器 pip 目标： 加速第三方包下载速度 aliyun 修改文件 win：C:\Users\lite\pip\pip.ini linux： ~/.pip/pip.conf [global] index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com
Conda是目前为止，最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版，后者预装了很多常用的功能，但比较臃肿。实际工程中，一般都使用 miniconda，按需安装软件包，本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
构建是指将源码转换成一个可使用的二进制程序的过程。这个过程可以包括但不限于这几个环节:下载依赖、编译、打包。构建过程的输出一比如一 个zip包，我们称之为制品(有些书籍也称之为产出物)。而管理制品的仓库，称为制品库。 在没有Jenkins的情况下，构建过程通常发生在某个程序员的电脑上，甚至只能发生在某台特定的电脑上。这会给软件的质量带来很大的不确定性。想想软件的可靠性(最终是老板的生意)依赖于能进行构建的这台电脑的好坏，就觉得很可怕。 解决这问题的办法就是让构建每一步都是可重复的，尽量与机器无关。 所以，构建工具的安装、设置也应该是自动化的、可重复的。 虽然Jenkins只负责执行构建工具提供的命令，本身没有实现任何构建功能，但是它提供了构建工具的自动安装功能。
序 Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anacon
由于 macOS 默认情况下只允许运行可信任签名的应用，如果 macOS 阻止运行该软件，请打开 macOS 终端，在新建的终端 Shell 中输入：
如上命令执行报错，解决办法如下： 使用缓存方式安装： 在~/.pyenv目录下，新建cache目录，放入下载好的版本文件。
搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
1. PIL库是python里官方的图像处理库，全名为python image library。
CentOS6系统会自带一个较低版本的python，一般不使用系统自带的python版本，因为系统很多组件依赖于python比如yum，如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境；我们需要再安装较高版本的python，而且在开发多个项目时，可能需要多个版本的Python，此时在进行Python版本切换时会比较麻烦，pyenv就提供了一种简单的方式。
在Linux操作系统上编写shell脚本时, 主要涉及到执行系统命令, 目录和文件操作. 那么在python中怎么办呢, 这主要是几个模块的使用: os, os.path, shutil和sys...
pip是Python的软件包管理工具，可以用来安装、升级与卸载Python的软件包。从Python3.4版本开始，系统已经自带pip工具了。
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。
一、关于Anaconda python中有很多包，类似于java中的jar包，java中用maven、gradle来管理依赖的jar包，而在python中类似的工具就是anaconda（当然还有其它工具，但anaconda/conda比较流行）。直接到官网 https://www.anaconda.com/download/#macos 下载安装文件，一路next即可。安装完成后，一般会在 ~/anaconda/bin 下生成很多可执行的命令。 二、启动jupyter-notebook 进入anacond
JSShell 本文将给大家介绍一款基于Web的多用户交互式Shell，该工具采用Python语言编写，服务器端使用的是Flask框架，而客户端当然就是JavaScript和HTML组成的了。我当初在开发JSShell的时候只是想在测试和研究的过程中用它来远程调试浏览器的网络通信和信息处理等活动，但是我现在意识到了这款工具的作用远远不止于此，所以请各位不要将其用于恶意目的，作者Daniel Abeles对此一概不负责。 工具安装 话不多说，先上GitHub传送门【点击文末阅读原文】。 我们建议使用虚拟环
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件，分享一下
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
********************** 今天遇到的新单词： fail n/v失败 file n文件 extract v提取 verify v核实，证明 execute v执行 activate v触发，激活 confirm v确认
临近 618 年中大促，各大云服务商也会提供一些优惠。正好我三年前在腾讯云上买的一台 2 核 4G 的虚拟机到期了，看了一下腾讯云的优惠活动，下单了一台 2 核 4G 的的轻量应用服务器（一年期，288 元）。
一般我们都是使用pip安装三方库，用起来很方便。但是所有项目的依赖都在一个环境中。
之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性，系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码，没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快，但是一旦代码量上了规模，依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
来源：https://blog.mythsman.com/post/6088206570684f526e6bc606/ 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build
Visual Studio Code（简称 VS Code）是一个由微软开发，同时支持 Windows、 Linux 和 macOS 等操作系统的免费代码编辑器，它支持测试，并内置了 Git 版本控制功能，同时也具有开发环境功能，例如代码补全、代码片段和代码重构等。VS Code 是程序员常用的代码编辑器之一，是一个可在所有平台上使用的开源、可扩展和轻量级的编辑器。这些品质使微软的 VS Code 大受欢迎，并成为 Python 开发的绝佳平台。
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