创建新环境 conda create -n rcnn python=3.6 删除环境 conda remove -n rcnn --all 重命名环境 参考SO:https://stackoverflow.com/questions/42231764/how-can-i-rename-a-conda-environment conda 其实没有重命名指令,实现重命名是通过 clone 完成的,分两步: 先 clone 一份 new name 的环境 删除 old name 的环境 比如,想把环境

centos 默认安装的python是2.6版本的 使用virtualenv 环境管理工具建立python虚拟环境的时候会遇到一些错误,DEPRECATION: Python 2.6 is no longer supported by the Python core team, please upgrade your Python. A future version of pip will drop support for Python 2.6 好像是python2.6 官方不在支持 virtu

要故意出发异常,可以使用raise语句,形式如下: raise <name>  #manually trigger an exception raise<name>,<value> #pass extra data to catcher too raise  #re-raise the most recent excepti 第二种形式可以随着异常传递额外的数据,从而为处理器提供细节. assert <test>,<data>  #<dat

优雅的使用python之环境管理 缘起 情景1:不同python版本的管理 同一电脑上的多个python版本之前的管理,为了突出问题的普遍存在,下面是有人在segmentfault上提的问题. 摘自:http://segmentfault.com/q/1010000000162043 情景2:同一python版本中同一库的不同版本管理 例如在python2.7下应用A是基于Django1.6,应用B是基于Django1.7的,这种情况怎么管理. 为解决以上问题,下面隆重介绍下virtualenv

1. Python包管理工具 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils.setuptools.distribute.setup.py.easy_install.easy_install和pip等等.突然对Python的包管理凌乱了,这些工具关系是什么,应该怎么去选择使用? 下面就简单介绍下Python包管理相关的一些内容. 1.1 distutils distutils 是 python 标准库的一部分,这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式, 同时为使用者提供方便的安装

Python环境管理 什么是Anaconda Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.Anaconda通过管理工具包.开发环境.Python版本,大大简化了你的工作流程.不仅可以方便地安装.更新.卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目.安装Acaconda默认的Python是2.7:安装Acaconda3默认的Python是3.6 下载地址 什么是Conda Conda

前情回顾: <Spring Cloud Alibaba基础教程:使用Nacos实现服务注册与发现> <Spring Cloud Alibaba基础教程:支持的几种服务消费方式> <Spring Cloud Alibaba基础教程:使用Nacos作为配置中心> <Spring Cloud Alibaba基础教程:Nacos配置的加载规则详解> 通过之前两篇对Nacos配置管理功能的介绍,已经学会了在Nacos中如何加入配置以及Spring Cloud应用如何通

前言: 以下所有的命令都Win10环境的 Anaconda Prompt 中 环境管理 创建虚拟环境 conda create --name env_name python 也可以指定 Python 的版本 例如:conda create --name py2 python=2.7 还可以在后面跟上需要的第三方库的名字,中用空格号隔开 例如:conda create --name py3 python=3.6 numpy requests 进入环境 activate env_name 例如:ac

一, 安装python31.下载python3源码 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz, .tar xz -d Python-3.6.7.tar.xz tar -xf Python-3.6.7.tar3.解决编译安装python3所需的软件依赖 备注(解决这些依赖关系后期才能正常运转python3.6,如果不解决,会出现各种报错信息,就要编译python3.6) yum ins

一. 安装Python 绝大多数Python入门书籍,都会介绍如何安装Python,然而,本书要介绍一种全新的安装方式.使用pyenv来安装并管理我们的环境. pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的,这多与生产环境来说,是一种简单而正确的方式,然后,对于我们的开发环境,基于这样的管理方式,带来了可怕的第三方依赖管理的难题.想象一下,你在开发一个新项目的同时,还在维护一个就项目, 新项目依赖某个包的较新的版本,旧项目却依赖一个相对较旧的版本,而这两个版本是不兼容的,事实上,这种不兼

1 引言 进行Python开发时,多个项目可能使用到不同的依赖,例如A项目需要1.8版本的Django,而B项目需要2.0版本的Django,这时候如果没有使用虚拟环境,就需要来回卸载和安装Django,十分不便.虚拟环境的出现可以很好的解决这一问题. 本篇博文主要绍Python的虚拟环境管理方法,包括virtualenv.virtualenvwrapper.pycharm等.需要说明的是,在使用前面提到的几种方法之前,必须确保系统中已经至少安装有一个Python版本. 2 virtualenv

Python linux多版本共存以及虚拟环境管理 2017年08月01日 18:42:25 sliderSun 阅读数:197更多 个人分类: python   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/76549769 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存. pyenv就是这样一个Python版本管理器

1 引言 在前几篇博文中介绍过virtualenv.virtualenvwrapper等几个虚拟环境管理工具,本篇要介绍的anaconda也有很强大的虚拟环境管理功能,甚至相比virtualenv.virtualenvwrapper等工具,更加强大. Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda.Python等190多个科学包及其依赖项.我们本篇要介绍的anaconda虚拟环境管理就是使用其中的conda.conda是一款极为特殊的环境管理工具,之所以说它特殊,con

前面介绍了 Anaconda 的安装,接下来介绍一下 简单使用,后续并实时更新. 常用操作命令: 环境操作 1.查看环境管理的全部命令帮助: conda env -h 2.查看当前系统下的环境: conda info -e 3.创建环境: conda create env_name                (env_name)是环境名称,这条命令将会给Biopython创建一个新的环境,位置在Anaconda安装文件的/envs/snowflakes 创建指定python版本的环境: co

Anaconda Anaconda(官方网站)就是可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本.Anaconda包含了conda.Python在内的超过180个科学包及其依赖项. 前面介绍了 Anaconda 的安装,接下来介绍一下 简单使用,后续并实时更新. 安装后可以使用图形界面进行维护,也可以通过命令来进行管理. conda Anaconda 包含的conda是包及其依赖项和环境的管理工具. 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java

可以用于配置linux下得虚拟环境,该软件可以针对不同服务配置不同的运行环境,方便包管理与环境管理

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

在基于 python 进行数据分析.机器学习等领域的实践和学习时,由于代码的更迭和更新,运行他人实现的代码或尝试安装新的工具库时往往需要指定特定版本的其他工具库,以满足特定环境的构建条件.而将同一工具库的不同版本或者具有相似功能的不同工具库堆积在同一个环境下显然会为环境的管理和使用增添负担.故而,根据不同的任务要求,为不同的需求和应用创建相互分离的环境,使得不同任务的环境不会相互干扰和影响,是一种自然而然的选择.上述为特定的任务和需求而配置构建的环境一般被称为虚拟环境.目前,比较常见的虚拟环境管

虚拟环境的作用 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. 例如你想在同一台机器上开发用python2和python3写的2个项目就可以用虚拟环境进行隔离,又网站开发.爬虫和科学计算所需要的包都不一样也可以用虚拟环境. 下面有几种虚拟环境管理工具自行选择 virtualenv 安装 pip install virtualenv 创建 mkdir myproject cd myproject virtualenv

简介: golang的包管理工具类似于java的maven.python的pip.js的npm,可以实现依赖包的统一管理:有很多:govendor.godep.glide,挑一个自己喜欢的用吧.mac安装的话都可以使用brew Install godep/govendor/glide go的环境管理类似于python的virtualenv:用来实现多个go版本并行运行的goenv:https://bitbucket.org/ymotongpoo/goenv go的包管理工具对比:https://

遇到问题: 当最近的开发和部署过程中,多个服务器部署的时候发现对于库和包的管理非常混乱,主要有俩个版本问题: 因为业务需要,代码得分别部署在不同的服务器上面,每次部署的时候都得重复的安装包而且不能确定是否跟开发环境中的包版本相同 在本地环境下,不同的程序得用到不同版本的库和包,为了防止不同程序之间的混乱 所以需要对环境进行管理,才不会使开发环境和运行环境混乱. 解决问题: 最开始我尝试使用了Virtualenv,之后找到了Virtualenv的延伸工具-----virtualenvwrapper