由于Python的版本众多,还有Python2和Python3的争论,因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。
1 前言 由于Python的版本众多,还有Python2和Python3的争论,因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。 通过 virtualenv 这个工具,就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ,然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用),这一系列的环境是相互隔离的。作为一个独立的环境就不容易出现版本问题,还方便部署。 2 安装 pip install virtualenv 3 virtualenv的基本使用 3.1 创建虚拟环境 virtualenv venv window
虚拟环境可以看作是原生Python的副本,但是标准库都是一样的,每次都复制是不合算的
在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。
原文链接:https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv 翻译者:Jiong 在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西,所
https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131
什么是 pip ?pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。本教程就是为 Python 新手介绍 pip。
Python 是一门出色的通用编程语言,经常作为第一门编程语言来教授。二十年来,我为它撰写了很多本书,而它仍然是我的首选语言。虽然通常来说这门语言是简洁明了的,但是(正如 xkcd 讽刺的),从来没有人说过配置 Python 环境也是一样的简单。
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?
在Python开发中,包管理与依赖问题一直是开发者头疼的问题之一。随着项目规模的增大和复杂性的增加,管理各种依赖包和解决版本冲突变得尤为重要。本文将分享解决Python中的包管理与依赖问题的方法和工具,帮助开发者更好地管理项目中的依赖关系,提高开发效率。
> pip就是python的包管理工具,解决了包直接的依赖关系。可以方便的管理第三方库(包).
本文教你如何使用 Tensor Flow,Keras,Tensor RT,以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
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。
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
可能默认的源安装第三库会有点慢,可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)
Python官网:http://www.python.org/ Python文档地址:http://www.python.org/doc/ Python模块仓库 https://pypi.python.org/pypi
执行python3命令会进入到官方交互解释器,官方解释器无法直接看到变量对应的数据类型也不能使用tab建关联
作者:曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作,刚好平时也会涉及到这方面的使用,那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
TensorFlow是一个由Google 开发的,关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行,并且它被很多组织所使用,其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
当我们在使用Python的时候,经常会使用pip来安装第三方包,那么我们会遇到这样两个问题:
在疫情飘摇的2020年初,TensorFlow发布了2.1.0版本,本Python小白在安装过程中遇坑无数,幸得多年练就的百度功力终于解决,特记录下来以免后人跳坑。
Ubuntu 20.04随附Python 3.8。 您可以通过键入以下内容来验证系统上是否安装了Python:
作者 | 曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)
由于 virtualenvwrapper 是 virtualenv 的一组扩展,所以如果要使用 virtualenvwrapper,就必须先安装 virtualenv。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统,可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展,并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
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。
Pipenv,它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans,是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具,它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包,现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。
最近在使用pycharm开发新项目的时候,每次打开新的工程都显示没有解释器,要不加了解释器就是代码一堆没有红色错误提示没有模块问题,找到了解决办法做一个记录.
Python虚拟环境是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境。在这个虚拟环境中,我们可以pip安装各个项目不同的依赖包,从全局中隔离出来,利于管理。 传统的Python虚拟环境有virtualenv,使用pip freeze -> requirements.txt 导出依赖。现在又有了一个新神器 -- Pipenv, 它是由大名鼎鼎的requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具,这个工具包装了virtualenv,使用Pipfile和Pipfile.lock管理,更加方便。
Python多环境管理工具,这两款可能都不错: Pyenv 和 Virtualenv 。 Pyenv ,是对Python的版本进行管理,实现版本的切换。 Virtualenv ,是通过创建虚拟环境,实现Python环境间的隔离,避免相互干扰。
可以参考docker容器,功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机,每个环境都是独立的,因此只要不删除base环境,删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能,但是anaconda的好处是可以指定python版本,而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
Django是一个功能齐全的Python Web框架,用于开发动态网站和应用程序。使用Django,您可以快速创建Python Web应用程序,并依靠该框架来完成繁重的工作。
pipenv 是 python 官方推荐的包管理工具,集成了 virtualenv、pyenv 和 pip 三者的功能于一身,类似于 php 中的 composer。
在实际的项目中,是不是一定要用“最新版”的模块或包呢?不一定。实际的项目要求往往比较复杂,比如有一个比较“古老的”网站项目中使用了 Django 2.2(参阅第12章12.3节),现在又要新建一个网站,要求使用 Django 3 。如此,在本地计算机的开发环境中就出现了同一个包的不同版本冲突,如何解决?
目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的,本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴,可以直接下滑到本文下半部分。
本教程将引导你完成安装和使用 Python 包。 它将向你展示如何安装和使用必要的工具,并就最佳做法做出强烈推荐。请记住, Python 用于许多不同的目的。准确地说,你希望如何管理依赖项可能会根据 你如何决定发布软件而发生变化。这里提供的指导最直接适用于网络服务 (包括 Web 应用程序)的开发和部署,但也非常适合管理任意项目的开发和测试环境。 注解 确保你已经有了 Python 和 pip 在您进一步之前,请确保您有 Python,并且可从您的命令行中获得。 你可以通过简单地运行以下命令来检查:
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的,Conda和pip有啥区别呢?主要区别如下:
在软件和系统架构领域,尤其是作为运维开发工程师,掌握如何在Python项目中创建和管理虚拟环境是一项重要的技能。本文将详细介绍如何在Python 3中创建和使用虚拟环境,这对于隔离项目依赖、维护清洁的开发环境以及促进团队合作至关重要。
我们在写的Python程序的时候,经常会用到非标准库的包和模块,比如要求等非常有用的第三方包和模块。有时候也会用到某个包和模块的特定版本,可能是这个特定的版本修复了某个bug,或者是依赖的接口只有该版本有。也可能系统安装了Python 3.6,但应用程序要求3.7或Python 2.7。
开发中, 使用如上命令安装, 会将包安装到/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/下
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:
(1)virtualenv -p python3 flasky ---创建虚拟环境
Flask 是一个为 Python 开发,帮助开发者构建安全,可伸缩,可维护网络应用的免费并且开源微网络框架。Flask 基于Werkzeug,使用Jinja2作为模板引擎。
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。
什么是虚拟环境?python为什么需要它?相信无论是学习或则开发都遇到过不同的python环境互不兼容的情况。比如,平时用cenos7的时候,yum 是用的 python2 解析器;而部署django服务器的时候则用的 python3。这样不兼容的情况如果不加以管理,随着类似情况的堆叠,慢慢的就会应接不暇,暴露出许多问题。
在做杂项题目利用python脚本对图片进行处理时,发现代码无论怎么调试都调试有误,然后换了一个代码发现自己pycharm中未装pil.
注意:如果python是较早版本,则先安装virtualenv(pip3 install virtualenv)然后再创建虚拟环境(virtualenv ll_env)
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