1.安装 pyinstaller pip install pyinstaller 注：pip安装会安装到python下默认路径，需要根据实际情况在指定的虚拟环境下进行安装（进入虚拟环境：在cmd终端命令下，进去目录Scripts下执行命令activate后前边显示（flask）表示进入虚拟环境成功）或者可以在指定参数下选择指定python虚拟环境路径
因为最近准备对折线图、曲线图进行坐标读取，所以使用python调用MATLAB进行尝试，但在此过程出现报错： 我使用的MATLAB2017b不支持python3.8版本。 解决方法： 我选择在anaconda中创建一个虚拟环境。 如下： 因为最高支持3.6的版本，所以创建一个3.6版本的 打开pycharm，在se
本篇文章全部基于Maixpy文档 MaixPy文档并不是非常推荐小白搭建本地训练环境，因此文档的内容写的比较简单，也出了些小问题，因此这里会写的稍微详细一些。 一、安装python3.8 文档说明其他版本会出现一些问题因此这里尽量也跟着文档走。 验证安装：按win+r输入cmd打开命令行，输入python -
1.安装 virtualenv 库 $ pip install virtualenv $ pip install virtualenvwrapper-win # windows $ pip install virtualenvwrapper # linux 2.创建虚拟环境 $ cd D:\ 法一： $ virtualenv my_virtual # mkvirtualenv -p python3 my_virtual -p=python指定版本号 $ mkvirtualenv
部署目标： 1、centos 部署conda 2、部署jupyter notebook 3、jupyter notebook自动代码补全 4、jupyter notebook自动识别多虚拟环境 5、jupyter notebook可支持其他主机访问 部署环境： Win10安装虚拟机，centos7.9 部署流程： 1、conda官网下载Miniconda，Miniconda3 Linux 64-b
只要重装一下conda就行，bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh -u 加了-u就可以保留之前装的虚拟环境都在，同时base环境里的ros也能重新激活 参考链接： 连Ubuntu中的Anaconda出现 MoudleNotFoundError: No module named ‘conda‘_还能坚持的博客-CSDN博客
当我在pycharm里面创建虚拟环境后，但是不能使用 进入到 \venv\Scripts， 启动虚拟环境也是报错。 activate : 无法加载文件 F:\odoo12\odoo12e\venv\Scripts\activate.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中
试过换源/关vpn，都不行。 最后解决办法： 搜索文件.condarc ，删除它。 它的内容： proxy_servers: http: http://googo.in/api/v1/client/subscribe?token=b87cf69213a231245b0180ec5d33c959:7890 https: https://googo.in/api/v1/client/subscribe?token=b87cf69213a231245b01
为什么要创建虚拟环境？ 如果同时在本地开发好几个项目，每个项目使用的第三方插件不同，如果没有创建虚拟环境，那么本地项目的插件就会很乱。如果有虚拟环境，那么我们第三方插件相当于单独管理的。 安装虚拟环境 mkvirtualenv win 平台 在本地环境安装虚拟化插件 virtualenv pip inst
一、问题来源： 今天在学习新的单元测试框架pytest-html 当中，安装好的pytest-html 一直没有生效，百度了很久，最后感谢一位大佬的指点。 在百度上能找找的答案是比较少的，或许是我不会找，哈哈哈 所以今天就抽空记录写下来，希望对新学习的小伙伴有所
介绍 Pipenv 是 Python.org 官方推进的 Python 包管理工具，旨在将所有包管理工具（如 bundler、composer、npm、cargo、yarn 等）的优点集中应用于 Python 领域中的工具。它对各个平台都有很好的支持。 Pipenv 可以为你的项目自动创建和管理虚拟环境，并且在你安装/删除包时自动在 Pipf
在经历了多次的实践（折磨）后，总结了以下自认为比较好用的TensorFlow安装方式，如有更好用、简便的方式，或者安装过程仍出现了问题，欢迎进行反馈以便改进。 CPU、GPU版本的安装步骤刚开始一致，待到不一致处会进行提醒。 安装步骤： 一、安装Anaconda
解决问题：Pycharm中的Opencv没有代码提示 在环境中安装opencv-python 找到你安装opencv-python的所在环境 然后打开环境文件夹（本地环境也好，虚拟环境也是一样） D:\Anaconda3\envs\tensorflow2.2\Lib\site-packages\cv2 比如我的环境是一个虚拟环境，虚拟环境名是：tensorflow2.2
Linux 服务器指令大全 可参考网站： Linux 命令大全：https://www.runoob.com/linux/linux-command-manual.html 常用指令（自己总结，陆续添加） 操作命令连接服务器sshssh 用户名@服务器地址回退文件目录cd ..进入指定目录cd 目录路径查看当前路径pwd查看当前目录ls 或 ll创建文件夹m
最近一直在Mac上进行自动化脚本的开发，发现Pyenv在python虚拟环境的管理上面特别好用 1. 安装pyenv brew update brew install pyenv 如果没有安装brew: /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" brew网页： https:
python创建虚拟环境 创建虚拟环境是为了让项目运行在一个独立的局部的python环境中，使得不同环境的项目互补干扰。 一、用命令创建虚拟环境 安装虚拟环境的第三方包 virtualenv pip install virtualenv 使用清华源安装： pip install virtualenv -i https://pypi.python.org/simpl
因为不同项目对应软件包的不同版本，要想让不同软件独立运行，需要每个项目都在自己的虚拟环境中运行，这个可以通过软件包虚拟环境实现，主要有三个：virtualenv, virtual env wrapper-win,pipenv来实现，后2个都以第一个为基础。 pipenv实现了环境与项目工程的分离，2者之间是通过项目文
安装方式有很多种 常见的 pip conda 以及 离线安装包 这里主要说一下安装位置问题： 在cmd 环境下安装 在cmd控制台 pip install xxxx 后并显示安装成功后，并且尝试用cmd 的python 中import xxxx ,没有显示异常，说明这个库是安装成功了的。 这时候安装的默认环境是 安装py
1.安装virtualenv环境 pip install virtualenv 或者pip3 install virtualenv 查看virtualenv是否安装成功 virtualenv --version 提示版本则安装成功了 创建虚拟环境 virtualenv test_env01 为了更好的管理虚拟环境，需安装virtualenvwrapper 2.安装virtualenvwrapper pip3
在虚拟环境中安装tensorflow步骤 过程参考了https://www.youtube.com/watch?v=lxQGio9UC4o 确定自己想要装tensorflow的虚拟环境的绝对路径 如上，绝对路径在D盘。打开cmd，cd到对应路径下 d: D:\JetBrains\PycharmProjects\cnn\venv\Scripts>pip uninstall tensorflow 3. 安
python项目需要部署到Linux环境的服务器上，由于之前本地开发时使用virtualenv，使用这个虚拟环境有个好处是项目中依赖的库不会是全局的，只在当前项目的目录下有效，因为我是Mac系统，virtualenv环境下的库文件和linux上所需要的库不通用，所以不能简单的将整个env拷贝到服务器运行，需要做一
从开发的电脑上导出 pip list 到 requirements.txt 文件 pip freeze > requirements.txt 另一台新服务器上，安装项目虚拟环境里面的依赖包 注意:安装前需再新建虚拟环境 python -m venv env_name 或 virtualenv --no-site-packages --python=python3 venv venv 虚拟环境的文件夹，通
使用基础： 环境：anaconda IDE：pycharm 使用框架：sanic 官网：https://sanicframework.org/ 1、在anacoda中搭建对应的虚拟环境 创建一个新的虚拟环境：conda create -n webserver python=3.8.5 详情见文章https://blog.csdn.net/qq_43471443/article/details/115269406 2、在pycahrm中搭建
一、环境安装 1.1 复习虚拟环境和pip的命令 # 虚拟环境 mkvirtualenv # 创建虚拟环境 rmvirtualenv # 删除虚拟环境 workon # 进入虚拟环境、查看所有虚拟环境 deactivate # 退出虚拟环境 # pip pip install # 安装依赖包 pip uninstall # 卸载依赖包 pip list # 查
Miniconda 文章目录 Miniconda基本操作下载安装激活环境修改镜像源 基本操作 conda create -n 你想要的名字 示例：conda create -n tf python=3.8 tensorflow=2.3 查看所有环境 conda info -e 切换环境 conda activate tf 退出环境 conda deactivate 删除环境 conda
