这就需要使用环境变量PYTHONPATH。windows添加环境变量非常容易，在此我就不做演示了。环境变量添加完成后如图所示。 ? 变量的值不一定要和我一样，但变量名一定要和我一样！...注意：如果创建或修改环境变量PYTHONPATH之后，sys.path也会发生变化，永久性变化！目前的sys.path的结果如图所示。 ? 大家可以看到D:\Python\Lib已经在其中了。...最后再扯一点关于设置PYTHONPATH环境变量的其他原因，其实我刚开始说的磁盘空间不足的情况比较少见，但是这并不意味着使用PYTHONPATH环境变量很少见，我们来看下面一种情况。...假设Python是系统管理员安装的，而你是一个普通用户，你也不知道管理员账号密码，你只能用python，不能修改python的安装目录下的内容，这个时候PYTHONPATH环境变量就发挥作用了！...我们可以发现，使用PYTHONPATH环境变量可以更好地管理我们自己编写的模块，做到不丢失，不重复，存放路径自由！
在用Linux（OS:Centos 7.2）时看到有一行代码是： export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/usrname/models:/home/usrname...这样每次登录都会生效 添加PYTHONPATH的方法也是这样，在.bashrc中添加 export PYTHONPATH=/home/zhao/setup/caffe-master/python:/home.../zhao/setup/mypy:$PYTHONPATH 保存后在终端输入 $ source ~/.bashrc 使环境变量立即生效 三：用于所有用户： $ sudo gedit /etc/profile
settings.json { "python.pythonPath": "/usr/local/opt/python3/bin/python3.6" } 2....": "${config:python.pythonPath}", "program": "${file}", "cwd": "${workspaceRoot...": "${config:python.pythonPath}", "program": "${file}", "cwd": "",...": "${config:python.pythonPath}", "program": "fully qualified path fo 'flask' executable....": "${config:python.pythonPath}", "program": "${workspaceRoot}/run.py", "cwd"
path_to_caffe>/caffe-1.0/python pip install -r requirements.txt 编译 pycaffe $ make pycaffe 测试 首先需要设置环境变量 PYTHONPATH...，如下： $ export PYTHONPATH=/caffe-1.0/python:$PYTHONPATH 运行python，进入交互模式，然后使用 “import caffe...在搭建环境的时候也碰到了一些问题，现总结如下： 问题一 在 “import caffe” 的时候出现下面错误 ImportError: No module named _caffe 问题原因是没有将caffe加入到 PYTHONPATH...解决办法是在运行 python 之前，设置 PYTHONPATH 环境变量。...export PYTHONPATH=/home/jhadmin/Downloads/caffe-1.0/python:$PYTHONPATH 问题二 在 “import caffe” 的时候出现下面错误
因为在Python里，os.environ.get(“PYTHONPATH”) == “”和os.environ.get(“PYTHONPATH”) == None是不一样的。...如果要确保$PYTHONPATH已从shell中清除，则需要使用unset命令处理一遍，然后就正常了。 设置PYTHONPATH曾经是设置Python开发环境的最常用方法。...如果你确实需要在shell中使用PYTHONPATH，请用以下方法： export PYTHONPATH="${PYTHONPATH:+${PYTHONPATH}:}new_entry_1" export...PYTHONPATH="${PYTHONPATH:+${PYTHONPATH}:}new_entry_2" 在bash和zsh中，$PYTHONPATH变量的值会变成： $ echo "${PYTHONPATH...如果你仍在使用$PYTHONPATH，请确保始终使用绝对路径！
regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath..." pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % ( installpath, installpath, installpath ) def RegisterPy...SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath) SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath...if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath
在lauch.json中，修改 "env": {}为 "env": {"PYTHONPATH":"${workspaceRoot}"} 完整的代码如下： { "name": "..."type": "python", "request": "launch", "stopOnEntry": false, "pythonPath...": "${config:python.pythonPath}", "program": "${file}", "cwd": "${workspaceRoot...}", "env": {"PYTHONPATH":"${workspaceRoot}"}, "envFile": "${workspaceRoot}/.env
regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath..." pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % ( installpath, installpath, installpath ) def RegisterPy...SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath) SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath...return if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath
定位模块 当你导入一个模块，Python解析器对模块位置的搜索顺序是： 当前目录 如果不在当前目录，Python则搜索在shell变量PYTHONPATH下的每个目录。...变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录 PYTHONPATH变量 作为环境变量，PYTHONPATH由装在一个列表里的许多目录组成。...PYTHONPATH的语法和shell变量PATH的一样。...在Windows系统，典型的PYTHONPATH如下： set PYTHONPATH=c:\python20\lib; 在UNIX系统，典型的PYTHONPATH如下： set PYTHONPATH=/
=${PYTHONPATH}:.....=${PYTHONPATH}:.....=${PYTHONPATH}:.....=${PYTHONPATH}:.....=${PYTHONPATH}:..
regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath..." pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % ( installpath, installpath, installpath ) def RegisterPy...SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath) SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath...return if (QueryValue(reg, installkey) == installpath and QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath..." pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % ( installpath, installpath, installpath ) def RegisterPy
解决方法： 1、检查路径是否是bin/app.py 2、检查是否创建bin/__init__.py文件 3、设置PYTHONPATH变量 export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:
/.bashrc或者/etc/profile里要设置好如下的内容： export SPARK_HOME=/home/fish/workspace/spark_compile/spark export PYTHONPATH...=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip:$PYTHONPATH 然后在idea中 run->Edit Configurations...其中PYTHONPATH填入的是spark目录下的python目录。 关联源码 这样虽然可以运行程序，但是无法进入到源码中实际看看到底是什么原理，因此要关联源码。...选择第一个jars or directories.找到你的PYTHONPATH下的lib文件夹，直接添加进来就可以了。
修改方法 文件-首选项-设置-打开设置： 修改"python.pythonPath"： { "python.pythonPath": "E:\\ProgramData\\Anaconda3\\...pythonw.exe" } 改为 { "python.pythonPath": "E:\\ProgramData\\Anaconda3\\python.exe" } 问题解决 程序运行时调用
使用命令行的形式添加, 虽然方便, 但是只对本次对话生效, 下次还的处理export PYTHONPATH=/home/目录/项目根目录/ # 等号后为项目的根目录路径2....编辑配置文件vim /etc/profile在最后一行完整添加如下命令, 保存退出后重新登陆即可生效export PYTHONPATH=/home/目录/项目根目录/ 3....编辑配置文件, 重新登录, 只针对编辑时的登录用户生效vim ~/.bash_profile在最后一行完整添加如下命令, 保存退出后重新登陆即可生效export PYTHONPATH=/home/目录/
2 Jupyter连接pyspark 在服务器端，添加的~/.bashrc文件中添加如下环境变量： #py-spark export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark.../python:$PYTHONPATH #pythonpath指向spark目录下的python文件夹 export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark/python.../lib/py4j-0.10.7-src.zip:$PYTHONPATH# 指向py4j包，没有的话下载一个 export PYSPARK_PYTHON=python3 #使用python3 export
": "${config:python.pythonPath}", "program": "${file}", "cwd": "${workspaceFolder...":"${config:python.pythonPath}", "program": "${file}", "cwd": "${workspaceFolder}", "env"...The standard configuration uses the interpreter identified in the python.pythonPath setting by referring...to ${config:python.pythonPath}....": "${config:python.pythonPath}", "cwd": "${workspaceFolder}", "env": { "FLASK_APP
Application都要加载一遍findspark 方法二 把预编译包中的Python库文件添加到Python的环境变量中 export SPARK_HOME=你的PySpark目录 export PYTHONPATH...=$SPARK_HOME/libexec/python:$SPARK_HOME/libexec/python/build:$PYTHONPATH 优点：一劳永逸 缺点：对于小白可能不太了解环境变量是什么...解决方法： 把py4j添加到Python的环境变量中 export PYTHONPATH= $SPARK_HOME/python/lib/py4j-x.xx-src.zip:$PYTHONPATH
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