notice:我是使用的 腾讯云服务器(CentOS 7.5 版本的) 记录一下云服务器搭建 Python3 环境的采坑记录
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。
很多Python初学者在使用Python时,会遇到环境的问题,比如无法使用pip命令安装第三方库的问题,如下图:
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
为了不影响本地的大环境或者同时安装python2以及python3之后的方便切换,使用python的虚拟环境 大多数用virtualenv来做,我用virtualenvwrapper来做,方便管理 Windows环境下 假设python3在path下,python2未添加 安装 pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ virtualenvwrapper-win 这里的-i 后面跟的网站是豆瓣源,目的是加快下载速度,pip默认的是python的官方源
2、记住这个位置,把如下的这几行添加至Mac下的.bash_profile,linux的.bashrc或者安装了zsh的.zshrc文件的最下面一行中
许多开发人员编写了他们自己的模块,将 Python 的功能扩展到了与 Python 打包在一起的标准模块库之外。安装第三方模块的主要方法是使用 Python 的 PIP 工具。该工具从 Python 软件基金会的网站pypi.python.org/安全地下载 Python 模块并安装到您的计算机上。PyPI,或者 Python 包索引,是一种免费的 Python 模块应用商店。
在实际的工作中,我们同时做的项目通常不止一个,比如说,新项目是主要开发的项目,同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
则会出现No module named numpy报错,即使是在python程序开头导入"import numpy as numpy"
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
我们在安装python库时,可能会遇到这样的报错:WARNING: Running pip as the ‘root‘ user can result in broken permissions and conflicti
摘要总结:本文介绍了在Ubuntu系统上通过Python3安装pgAdmin4的具体步骤,包括下载、安装、开启和登录等步骤。
有许多安装 matplotlib 的不同方法,最好的方法取决于你使用的操作系统,已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节(和潜在的复杂性),有几个方便的选项。
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
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首先要创建一个项目,创建项目的同时,pycharm默认会顺带创建一个虚拟环境(如果你没修改默认配置的话)。
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本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
pip install –target=~/anaconda3/envs/my_envs/lib/python3.6/site-packages opencv-python==4.2.0.34 -i https://pypi.doubanio.com/simple
PEP257:https://github.com/qiuxiang/pep/blob/master/peps/257.md
进入https://pypi.python.org/pypi/pip,下载 .tar.gz压缩包
我们进行开发的时候虚拟环境搭建尤为重要,我们如果需要的python解释器模块版本不一样可以采用这个办法
G2P(Grapheme-to-Phoneme),英文意思是字素到音素,使用循环神经网络(recurrent neural network,RNN) 和LSTM( long short-termmemory units),来实现从英文单词到音素的转化。LSTM序列到序列模型(LSTM sequence-to-sequencemodel)已经被成功地应用到许多项目中,这些应用包括机器翻译,字素转因素等等。
有很多不同的方法来安装matplotlib,最好的方法取决于你正在使用什么操作系统,你已经安装了什么,以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节(和潜在的并发症),有几个方便的选择。
1、使不同应用开发环境相互独立 2、环境升级不影响其他应用,也不会影响全局的python环境 3、防止出现包管理混乱及包版本冲突
本文主要讨论 多种版本的 Python 模块的共存与调用问题,并尝试给出一种清爽的解决办法。 多种版本的Python module? 伴随 Python 逐步成为数据科学领域的主力研发语言,越来越多的机器学习库都发布了 Python 版本,包括了著名的 scikit-learn,tensorflow,keras 等。正是由于数据科学近年来在基础算法和计算架构上的迅猛发展,这些Python module 也频繁地发布新版本。 最令人恶心的 Tensorflow 还未发布稳定版 1.0.0 之前时,几乎每个次级
项目地址:LabelImg 下载地址:Windows/Linux 百度云备份:最近几个版本 密码: cnn6
pip默认源存在速度慢的问题,本文介绍pip命令添加国内源的方法。 pip常用命令 安装包 pip install Package pip install -r requirements.txt 更新包 pip install -U Package 卸载包 pip uninstall Package 列出已安装软件 pip list pip freeze pip freeze -r requirements.txt 某个包详细信息 pip show -f Package 国内源配置 常用的国
因为直接在真实环境进行安装python的包会造成环境之间的污染,因此需要创建虚拟环境,原则上每一个项目都需要有一个独属于自己的虚拟环境
由于centos7原本就安装了Python2,而且这个Python2不能被删除,因为有很多系统命令,比如yum都要用到。
PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库,所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI。官方推荐使用pip包管理器来下载第三方库。
写的一些爬虫,不想太麻烦的使用pyqt5来写界面,就简单使用pyinstaller来做一个.exe的文件
deepin 有很多小伙伴想学习python,但windows写python基本是坑,deepin属于linux分支,界面美观,内置大量桌面软件,对新手十分友好,这里尝试在深度系统(deepin)内安装python开发工具 jupyter,并完成一个绘制折线图的入门案例 将默认的bash更换为zsh(个人喜好,可跳过) 首先,安装zsh: sudo apt-get install zsh 先安装git sudo apt-get install git 再安装oh-my-zsh sudo
平常一般都在Linux下用Python,今天女票突然说让帮忙把一些图片全部弄成一个分辨率的,作为程序员,这种重复的工作还是交给计算机吧。 到PIL官网下载一个,python imaging libra
在上一篇文章中,我们介绍了在 Python 中使用 BeeWare 框架编写图形程序并将其打包为安卓的apk文件程序。
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的,所以如果你无法编译源代码,那么安装它可能会很痛苦(这在Windows上尤其如此,但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库,甚至在Linux上也是如此)依赖)。 Conda从二进制文件安装,这意味着有人(例如Continuum)已经完成了编译软件包的艰苦工作,因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包,也有一些差异。 例如,pip建立在setuptools之上,而conda使用它自己的格式,这有一些优点(比如静态,而且Python不可知)。
Optiva-Framework是一款功能强大的Web应用程序安全扫描工具,该工具基于Python开发,并使用Shell实现了部分功能。在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松扫描目标Web应用程序中国呢的安全漏洞,并以此来提升Web应用程序的安全性。除此之外,我们还可以使用该工具来检索管理员入口,搜索SQL注入漏洞,实现信息收集,或检索加密哈希。
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。
chatgpt已经成为了当下热门,github首页的trending排行榜上天天都有它的相关项目,但背后隐藏的却是openai公司提供的api收费服务。作为一名开源爱好者,我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念,所以便有决心写下此系列,让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
在 Linux 系统中比较简单,直接在系统命令中输入【python -m pip install –upgrade pip】
图片展示的是如何用 Python 将销售交易数据填充到在线发票生成器中,可以自动生成并下载所有客户的发票。
在 Python 开发中,Pip 是最常用的包管理工具之一,它用于安装、升级和管理 Python 包。然而,随着时间的推移,Pip 可能会积累大量的缓存文件,占用磁盘空间并可能导致一些问题。因此,定期清除 Pip 缓存是一个好习惯。本文将详细介绍如何清除 Pip 缓存,帮助您优化 Python 环境并释放磁盘空间。
一般Linux系统默认自带两个版本的python,我按照的虚拟机系统自带的版本为python2.7和python3.2,但是由于个人习惯问题,我喜欢使用新版本的 python进行开发.这样就会导致执行命令时候出现版本冲突问题.
正所谓“人生苦短,我用 Python”。Python 的一大优势就是有丰富且易用的第三方模块,省去了大量重复造轮子的时间,节约了众多开发者的生命。对于已经熟悉 Python 开发的人来说,安装第三方模块是家常便饭的事情。但如果是刚入门的新手,很可能会被折腾一番。所以我来简单地科普一下,如何安装 Python 的第三方模块。 (本文基于 Python 2.7 版本) 安装通常有两种方式:通过包管理器、直接下载源码安装。 1. 包管理器 很多系统和语言都提供了包管理器。你可以把“包管理器”想象成一个类似应用商店
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