1，虚拟环境的创建和环境安装 #打开anaconda prompt终端，输入 #查看当前有哪些虚拟环境 conda info --envs #其中，deeplearning为环境的名称 conda create -n deeplearning # 激活并进入环境 conda activate deeplearning #安装环境包 pip install pandas -i https://pypi.mirro
安装虚拟环境(python解释器子环境) 1.安装依赖 (1)pip3.8 install virtualenv (2)pip3.8 install -U virtualenvwrapper -i https://pypi.douban.com/simple/ (3)pip3.8 install virtualenvwrapper ''' 如果遇到报错，不要慌，升级pip版本后继续安装 ''' 2.建立虚拟环境软连接 l
在pycharm Terminal 中 执行Python manage.py shell 提示：ModuleNotFoundError: No module named 'rest_framework'； 解决方案： 1、查看是否已下载对应的包，已下载就不是安装包的问题； 2、查看file--setting中的项目运行环境是否为设置的虚拟环境； 3、从上步骤都确定没有问题，可以
Anaconda更改虚拟环境安装位置 conda config --show 下面这个命令也可以查看 anaconda 的环境配置 conda info 查看虚拟环境安装位置的结果如下： 修改配置语法： conda config --add key value #添加语法 conda config --remove key value #删
1 概念 在正常开发中 我们会给每一个项目配备一个该项目独有的解释器环境,这个环境叫做虚拟环境 因其是依赖现电脑上现有python解释器而创建的, 而不是单独再下载一个python解释器.所以叫虚拟环境. 该虚拟环境内只有该项目用到的模块 用不到一概不装 2 优点: 1、一个
Centos7.6搭建jupyternotebook 注：root环境 一、下载安装Anaconda3 1、wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 2、安装bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh 二、环境配置： 1、添加PATH到/root/.bashrc文件中 1.1vim /root/.
pip, virtualenv, fabric通称为pythoner的三大神器。 virtualenv virtualenv------用来建立一个虚拟的python环境，一个专属于项目的python环境。用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用 测试环境：linux下 1、基本使用 通过pip安装virtualenv： pip install virtu
虚拟环境配置（略）‘ 3、本地配置： local_settings.py 4、代码仓库（码云）
1、用pip来使用第3方模块，先安装pip # 下载安装脚本 $ curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py # 安装 sudo python3 get-pip.py 2、安装成功后，查看安装版本，确定与你目前的python3版本一致 pip3 -V pip 22.1.2 from /usr/local/lib/python3.8/site-packages/pip (pyth
Python虚拟环境可以使不同的程序使用单独的Python来运行，而不是都使用同一套默认的系统Python环境，不同的Python虚拟环境有着自己独立的Python解释器和三方库，互相隔离，互不影响。比如在电脑上全局（C盘或者其他目录）安装了Flask框架（或其他Python三方库框架），下次你又想使用其他版本的Flask
列举 conda env list 创建 # 语法conda create -n 虚拟环境名字 python=版本# 示例conda create -n bigdata01 python=3.7conda create -n bigdata02 python=3.9conda env list 切换 # 语法conda activate 虚拟环境名字# 示例conda activate bigdata01conda activate bigdata02con
简介 重写odoo笔记 一切从简 一：pycharm 随便什么版本，社区版，专业版，无所谓了。 会搭建虚拟环境就行 二：数据库postgres 这里还有绿色haosql https://studentcccsedu-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/jadam7_student_cccs_edu/EgO8D2aThPlKkD4ZwU-A0TsBXraEWfP5nRFQMwas-rZk1Q?e=QHP
关键字：F3DGIS，数字沙盘，3D，GIS，电子沙盘 三维数字沙盘又称为虚拟沙盘、数字沙盘系统，是利用各种新技术，如：三维技术、地理遥控技术、虚拟现实技术、触控技术等，在计算机中建立起个虚拟环境，把需要展现的内容利用三维动画技术放入虚拟环境中，然后通过各种展示设备展示
安装virtualenv包： pip install virtualenv 在哪个打开命令行，就在哪里生env ```python -m venv test_env`` 激活命令 activate 退出命令 deactivate virtualenvwrapper-win Windows下 pip install virtualenvwrapper-win Linux下 pip install virtualenvwrapper 查看虚拟环境 work
1.anaconda激活自己的虚拟环境（比如我的虚拟环境为torch39） 那么就输入： conda activate torch39 2.将自己的环境添加到ipython的kernel中 那么就输入： python -m ipykernel install --user --name torch39 3.重启 Jupyter Notebook 就可以了 结果如下图：
1、Pychram最常用快捷键记录 Ctrl + D ：复制一行 Shift + Enter： 任意地方换行 Alt + Shift + 上： 移动一行代码 Alt + Shift + backSpace： 上次编辑区域 Ctrl + Shift + V： 历史粘贴板 Ctrl + Shift + E： 最近打开的文件 Alt + Enter： 快速import和insert Shift + Enter：回缩 2、虚拟环境
查看虚拟环境 使用以下命令可以看到conda已安装的环境 conda env list 创建虚拟环境 conda create -n [venvname] 将[venvname]替换成需要的名字 如果需要指定python版本，则可以 conda create -n [venvname] python=3.7.0 以上操作均需要在联网状态下进行 激活虚拟环境 con
参考：你学Python 虚拟环境 看这一篇就够了 优势 之所以在开发时选择虚拟环境，除了避免库之间的冲突，还有重要的原因是方便部署，因为虚拟环境是独立的，仅包含了项目相关的依赖库，所以部署的效率更高，风险更小 一般部署流程是： 开发完成后，使用pip freeze > requirements.txt命令将项目的库
1、新建tensorflow环境 （1）打开anaconda prompt，输入命令行 conda create -n tensorflow python=3.6 注意：尽量不要更起名字，不然环境容易出错 在选择是否安装时输入“y”（即为“yes”）。 其中tensorflow为新建的虚拟环境名称，可以按喜好自由选择。 python=3.6为指定python版本为3
目录pip永久换源虚拟环境搭建使用虚拟环境 pip永久换源 第一步：打开文件资源管理器，地址栏输入： %APPDATA% %APPDATA%可以快速到 C:\Users\电脑用户\AppData\Roaming下 第二步：创建pip文件夹，并在文件夹内新建pip.ini配置文件。 第三步：打开pip.ini，添加内容(这里使用清华源)： [global] i
1 虚拟环境介绍 （1） 虚拟环境能对不同的状况进行环境隔离，程序A的环境变动不会影响程序B的开发 （2）比较便携，因为虚拟环境中都有各自的python包，U盘复制环境，省去其他人配置环境的麻烦 （3）各个虚拟环境都是一个个独立空间，彼此互相不影响 2 虚拟环境的安装和启动 （1）创建一个虚拟环境文件夹 （2）
原文链接 Linux下创建 Anaconda创建虚拟环境： conda create -n myroot Linux下激活环境： source activate myroot myroot为用户名，可以自己定义 回到原来的环境： source deactivate myroot 删除虚拟环境： conda remove -n myroot --all Windows下创建 Anaconda创建虚拟环境： conda c
- VSCode和虚拟环境 *最开始使用的是Anaconda+VSCode。 很多时候必须从Anaconda的IDE中打开VSCode才有用才能被检测到虚拟环境。 还是有些时候会出现奇奇怪怪的坑。 *最后换到了Virtualenv，这个好控制多了。 最开始activate虚拟环境时， 报错： System.UnauthorizedAc
conda list：查看安装了哪些包。 conda install package_name(包名)：安装包 conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda：检查更新当前conda conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all， 删除环境； conda remove --name $your_env_name $pac
概要 作业讲解 虚拟环境 django路由层版本区别 视图函数的返回值 JsonResponse对象 接收文件数据 FBV与CBV(基于函数func的视图 基于类class的视图) CBV源剖析(学习查看django源码) 模板语法传值 内容详细 1.作业：使用无名有名反向解析完成用户数据的编辑和删
