python 安裝virtualenv和virtualenvwrapper的方法
1. 首先介紹pip常用指令
pip安裝指令:pip install package_name
pip升級指令:pip install –ungrage package_name
pip anp生活ango package_namecinstad
2. virtualenv的安裝
virtualenv的安裝:
$ sudo pip install virtualenv
或
$ sudo apt-get install python-virtualenvp sudo easy_install virtualenv
查看virtualenv的版本號, 或檢查系統是否是否安裝了virtualenv:$ virtualenv --version用virtualenv創建虛擬環境,這個虛擬環境被命名為$
環境:
$ source venv/bin/activate
如果使用微軟windows系統, 啟動指令是:
$ venvScriptactivate
啟動虛擬環境的指令會修改指令列提示符, 加入環境名稱:
(當虛擬環境中的工作完成後, 如果你想回到全域Python解釋器中, 可以在命令列提示符號下輸入deactivate
執行下列指令可在虛擬環境中安裝Flask
(venv) $ pip install flask
驗證Flask是否已正確安裝:
(venv) $ python
>>> import flask
3. virtualenvwrapper的安裝
virtualenvwrappervoapper的安裝會完成後 suldowg在下面的位置產生virtualwrapper的shell腳本。
在使用virtualenvwrapper時,需要設定登入的shell初始化腳本, 將virtualenvwrapper.sh的資訊讀入目前的shell環境。這裡以base為例, 透過對用戶根目錄下(即/home/[username])的.bashrc設定檔進入如下修改即可。
修改.bashrc:
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ source ~/.bashrc
$ mkvirtualenv --幫助.virtualenvs
與virtualenv的相同處與不同處, 其中, 退出虛擬運行環境的命令同樣是deactivate, 進入虛擬運行環境的命令變為workon。
(venv) $ deactivate
進入已存在的環境或切換環境, 假設存在虛擬環境名為env:
瀏覽虛擬環境:
$ workon$ workon env
瀏覽虛擬環境:
$ workon
$ rmvirtualenv env
4. 在虛擬環境下一鍵安裝pip常用package
requirements.txt檔案裡寫入package或package==版本號碼或package>=版本號碼:
Django==1.7.7.7.7.
django-debug-toolbar
ply
uwsgi
flup
Pillow
markdown2
一鍵安裝命令:指令過程中, 配置MySQL-Python的時候系統報錯,提示:
google搜尋EnvironmentError: mysql_config not found, 在stackoverflow 找到答案
語: m OK, Enjoy it!!!
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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
