python新環境配置
1.下載python2.7.14
下載鏈接：https://www.python.org/ftp/python/2.7.14/python-2.7.14.amd64.msi（直接下載速度太慢的話，將鏈接貼到迅雷中，瞬間完成）
2.安裝virtualenv
進入python2.7的安裝目錄下Scripts目錄（由於沒有添加系統環境變量）
pip install virtualenv
安裝好的virtualenv就在Scripts目錄下
3.建立虛擬環境
進入一個你方便的目錄，執行
[安裝路勁\]virtualenv.exe envname
4.激活環境
執行腳本 envname\Scripts\activate
之後的所有python安裝和執行都是在該虛擬環境中，不會影響原來的python，也無需添加環境變量，如此可以建立不同版本的python環境
python新環境配置
相關推薦
python新環境配置
下載速度 下載鏈接 腳本 建立 系統環境變量 python環境 python2 原來 所有 1.下載python2.7.14 下載鏈接：https://www.python.org/ftp/python/2.7.14/python-2.7.14.amd64.msi（直接
python mac 環境配置
account alt xlrd version 配置 lib rar reference 網址 1, Mac安裝 HTMLTestRunner，參考：https://blog.csdn.net/walter_chan/article/details/50555123
python spark環境配置
命令 utf 令行 .com 環境 mage rom image log 1、下載如下 放在D盤添加 SPARK_HOME = D:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7。 並將 %SPARK_HOME%/bin 添加至環境變量PATH。 然後進入命令行
python pycharm環境配置
1.下載安裝pycharm 2.下載安裝anaconda 3.安裝opencv:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載對應網址的opencv 根據自己電腦是64位還是32位，選擇對應的安裝包，後面的6
【轉】pycharm+PyQt5+python開發環境配置
QT5.11下載與安裝教程 Qt入門教程系列之一 安裝Qt Python3 安裝PyQt5及exe打包 一、軟體安裝 pycharm python3 PyQt5 pyqt5-tools（因為QtDesigner、pyuic5、pyqt5-tools都在這個庫裡面） 因為網速問題，我在pych
Linux—CentOS7下python開發環境配置
CentOS7下python開發環境配置 上一篇部落格講了如何在Centos7下安裝python3（https://www.cnblogs.com/zivli/p/9937608.html），這一次配置python開發環境 1.pip安裝 沒有找到python-pip的安裝包，為了成功安裝pip，我
Sublime Text 3 Python開發環境配置
1.執行Sublime Text Build 3083 x64 Setup.exe,預設安裝在C:\Program Files,啟動後在幫助選單輸入註冊碼 2.安裝Package Control,開啟Sublime Text3 按Ctrl+~ 在輸入框內貼入： import urllib.r
Python GUI環境配置
我選擇了pyqt5 + Eric6(很適合GUI開發的IDE)。 安裝過程如下：參考 開啟Anaconda prompt: pip install pyqt5 pip install pyqt5-tools：這個裝完後把安裝路徑（例如C:\ProgramData\Anaconda
Python開發環境配置及使用(更新0.1)
python開發環境配置 環境：Ubuntu16.04 （相關目錄請根據自己的設定進行調整） 1.pyenv安裝 pyenv用來管理我們的Python版,virtualenv 管理不同的環境，pyenv不能管理之前安裝的python版本 安裝 sudo apt-get i
Python學習筆記（貳） - Python開發環境配置
安裝Anaconda Anaconda是Python的一個科學計算髮行版,內建了數百個Python經常會使用的庫,也包括做機器學習或資料探勘的庫,如scikit-learn、NumPy、sciPy和Pandas等,其中可能有一些是TensorFlow的依賴庫 Anaco
Python開發環境配置----Tesserocr
OCR簡介 OCR:光學字元識別，通過掃描字元，判斷形狀將其翻譯成電子文字的過程， 資料爬取時常用於驗證碼的識別 Tesserocr Tesserocr是python的一個OCR識別庫， 是對tesseract做的一層python API封裝， 在安裝Tesse
mac 多個python 版本環境配置
一、配置預設python版本為2.7 1、vi ~/.bash_profile （預設沒有這個檔案，建立一個即可） 2、增加以下配置 alias python="/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versio
python 虛擬環境配置及pypi包使用及包怎麼
python虛擬直譯器環境。 場景：公司不同時期的多個開發專案，使用的python大版本和各個包的版本不盡相同。 每個專案要求有一套讓自己成功執行的直譯器。一個程式設計師可能同時開發多個專案。電腦上需要有多套python直譯器跟專案一一對應。 解決方案： 我們電腦上只有一套p
Python學習——python開發環境配置
Python 2和Python 3之間存在著較大的差異，並且，由於各種原因導致了Python 2和Python 3的長期共存。在實際工作過程中，我們可能會同時用到Python 2和Python 3，因此，也需要經常在Python 2和Python 3之間進行來回切換。這就需要對python的
Python開發環境配置，Anaconda的安裝！
Anaconda的介紹 Anaconda是Python的一個科學計算髮行版，支援 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。 內建了數百個Python標準庫，像機
VSCode Python開發環境配置！
目錄 部落格： blog.shinelee.me |部落格園 | CSDN 準備工作 安裝anaconda， 官網 下載安裝，筆者安裝在"D:Anaconda3" 安裝好之後，檢視環境變數path中是否有如下路徑，沒有的話新增進去 D:Anaconda3 D:Anac
【從零學習Python】Ubuntu14.10下Python開發環境配置
1. 前言 最近在研究計算機視覺的一些演算法，也剛開始接觸linux，試著在ubuntu下用qt+openCV進行開發，感覺還行，但是Python作為在學術領域廣為應用的高階解釋性語言，其在計算機視覺的領域也應用得非常廣泛，於是我就買了一本《python計算機視覺》的書，打
python 爬蟲環境配置中 tesserocr的安裝（windows）
安裝tesserocr OCR 光學字元識別，翻譯圖形驗證碼。 1.首先安裝tesseract，下載連結 下載地址 2. 安裝 已安裝完畢，不截圖了，安裝時最後一個選擇是下載支援的語言包，大概有1G多，耐心等待即可。 3. 安裝te
CentOS7下python開發環境配置
Python在官方網站提供的Windows版本的安裝包非常好用，一直‘下一步’就能夠成功安裝並配置好相應的執行環境，同時還自帶pip等工具，非常的好用，但是在CentOS上的安裝就需要費點力氣了，尤其作為一個python和Linux雙料小白想要在CentOS上安裝成功就有點
appium+Python自動化環境配置
環境準備1、jdk2、Android-sdk3、python4、Node.js5、appium6、appium-Python-Client7、.net framework8、selenium9、eclipse1、下載安裝jdk 1）、下載jdk並安裝 2）、 安裝完成