最近要参加蓝桥杯了,发现 python 的编辑器是使用 python 自带的 IDLE,电脑上只用 Anaconda,就来找一下 打开 .\Anaconda3\Scripts\idel.exe 打开 .\Anaconda3\Lib\idlelib\idle.bat 推荐使用第二种,因为第一种会有一个cmd窗口很碍眼 参考:https://blog.csdn.net/lov_zhu/article/details/91546139

初学python 用shell写的代码结果不能保存,经查询,原因有人说是因为文件里有中文, import random secret =random.randint(1,100) guess=0 tries=0 print "______" while guess!=secret and tries<6: guess=input("what's you guess:") if guess<secret: print "low" eli

在安装Anaconda之前,有的已经安装过一个Python版本了,但是又不想删除这个Python版本,该怎么办呢? 概括:轻松两步--在系统环境变量中找到对应之前安装Python的路径并删除:直接将你原来安装python的整个文件夹拷贝到envs的目录下,激活该版本python的名称就是文件夹名. 我的电脑里面本来安装了Python2.7的版本,并且配置好了Django,用来做网页设计.后来我又需要一个Python3.5的版本使用tensorflow,Anaconda适用于管理多Python环境

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p

把Anaconda中的python从3.5.5更新到3.6版本,不想卸载重新安装.办法如下: 开始->Anaconda Promot 在Anaconda Promot中,输入: conda update conda conda update anaconda conda update python完成之后,pycharm->File->Setting 找到对应的anaconda下的python.exe添加为新的解释器,此时该新添加的解释器就显示为python3.6版本了. 参考:http

anaconda中Python版本是3.5,因为爬虫原因,需要Python2.7版本,因此,希望能在anaconda中Python3和Python2共存. 1. 打开Anaconda Prompt,可用conda --version查看conda版本 2. 创建名为python27的环境,同时安装Python2.7:conda create --name python27 python=2.7 3. 激活python27:activate python27 4. 在pycharm中找到安装的py

0. 引言 介绍在 Windows  操作系统下,在 Python 的 Anaconda 集成环境中,安装 Dlib 库 : 对于不了解源码编译的,或者利用 cmake 方法失败的,可以尝试下此方法: Windows 10 + Python (Anaconda) + pip + Dlib : 1. Dlib 的简介( 官网:http://dlib.net/ ) Dlib 是一个机器学习的开源工具包( 官网:http://dlib.net/ ),用于机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39854707 使用的系统及软件Ubuntu / windowsPython 2.7 / python 3Pycharm 2.

Anaconda中常用的用法 conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统. packages 管理: 可以使用 conda 来安装.更新 .卸载工具包 ,并且它更关注于数据科学相关的工具包.在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy.Scipy. pandas.Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包.另外值得一提的是,conda 并不仅仅管理Python的工具包,它也能安装非python的包.比如在新版的 Anaconda 中就

paip.性能跟踪profile原理与架构与本质-- python扫带java php ##背景 弄个个输入法音标转换atiEnPH工具,老是python性能不的上K,7k记录浏览过k要30分钟了. ##目标  分析一个程序的性能,最终都归结为回答4个基本的问题:     程序运行速度有多快?     运行速度瓶颈在哪儿?     程序使用了多少内存?     内存泄露发生在哪里?     谁引用着泄漏的对象?               作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:

今天发现一个很有意思的功能,python自带了所有库的文档查看器,配置如下: 配置pydoc服务,cmd中输入如下代码: python –m pydoc –p 1234 回车后 ,使用过程中,该窗口不要关闭. 然后,在浏览器中输入网址:http://localhost:1234/ ,打开python自带的及集成的第三方库的api. 界面类似如下: 此工具对于察看第三方库的帮助文档非常方便

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看

说到装饰器,就不得不说python自带的三个装饰器: 1.@property   将某函数,做为属性使用 @property 修饰,就是将方法,变成一个属性来使用. class A(): @property def pfunc(self): return self.value @pfunc.setter def pfunc(self,value): self.value = value @property def pfunc1(self): print('this is property') i

因为上次帮我们产品处理过一个文件,他想生成能excel处理操作的.但是上次由于时间非常紧张,所以并没有处理好. 正好无聊就来好好研究一下 ,找算法要了几个 csv文件.来好好玩一玩. 全篇使用了python自带的csv的库 import csvcsv.reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam])csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)以及两个我没有尝试的字典读写方法,有兴趣的可以参照官方文档

在NLP(自然语言处理)这个领域中,Python具有良好的声誉,于是也想学习一下.首先第一步就是需要在计算机上配置Python环境.由于Python自带的编辑器太简单,使用起来不顺手,于是就考虑在相对熟悉的MyEclipse中配置PyDev来进行Python开发. 在网上搜了一下配置方法,发现介绍基于MyEclipse10配置Dev的网页很少,而且需要配置的地方有点多,于是自己亲自来摸索,终于成功.总体上说,这个工作需要两大步:1从MyEclipse的MarketPlace中下载安装PyDev:

Anaconda完全入门指南(对python环境和原理,讲的比较透彻):https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 用pip一个一个安装第三方库费时费力,还需要考虑兼容性. 我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用. 简介 Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其

Ubuntu系统自带的版本是2.7.12 安装好python3.6之后,改变一下Python的优先级(需要root权限). 在使用下面这个命令查看电脑里面有几个Python版本 update-alternatives --list python 系统目前默认使用的是Python2,如果想要修改为默认使用Python3,可以使用命令 sudo update-alternatives --config python 上面我将默认修改为了Python3,在使用一次上面的命令可以看到,已经修改成功了.