一、修改Jupyter Notebook 的配置文件 通过以下代码找到Jupyter Notebook的默认路径: importosprint(os.path.abspath('.')) 打开.jupyter文件夹,用记事本打开jupyter_notebook_config.py文件,修改文件配置,具体方法如下: step1.找到c.NotebookApp.notebook_dir位置 step2.修改默认路径 step3.保存,关闭配置文件 二...
一般默认的都是在C盘当中,我这个F盘是已经更改之后的。 import os print(os.path.abspath('.')) 1. 2. 二.更改存储路径 1.菜单中打开Anaconda Prompt 输入命令jupyter notebook --generate-config 根据上面找到的存储的路径中jupyter_notebook_config.py文件 2.找到 #c.NotebookApp.notebook_dir = ‘',去...
os zipName = '/home/user/data/student_id.zip' #压缩后文件的位置及名称 f = zipfile.ZipFile( zipName, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED ) for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path): for filename in filenames: print(filename) f.write(os.path.join(dirpath,filename)) f.close(...
importos path = os.path.expanduser('~') +"\\.sparkmagic"os.makedirs(path) print(path) exit() 在文件夹.sparkmagic中,创建名为config.json的文件,并在该文件中添加以下 JSON 代码片段。 JSON {"kernel_python_credentials": {"username":"{USERNAME}","base64_password":"{BASE64ENCODEDPASSWORD}...
('~',os.path.expanduser('~')))custom_config_dir=str(self.application.settings['config_dir'])# CustomConfig 和 ShareNotebookMetadata 是我自己写的获取custom配置的类, 在别的文件里, 作用是获取postgres, s3的配置信息, 可以不用理会# s3 使用的是 minio 做的本地存储集群, 兼容 s3协议cc=Custom...
export PATH=$PATH:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin 保存文件并退出编辑器。 使更改生效:bashCopy codesource ~/.zshrc # 对于 Zsh 或bashCopy codesource ~/.bashrc # 对于 Bash 完成后,尝试再次运行 jupyter notebook。你的终端应该能够识别 jupyter 命令了。 如果你遇到任何问题,或者...
os.path.abspath(‘.’)另外，当我们退出这个工作空间以后，下次想打开这次写的代码怎么办呢？可以先回到主界面，然后找到我们刚写的那个代码的文件点击一下就可以打开了，如下图 8、 对默认的工作路径进行修改，首先我们打开CMD窗口，然后执行命令 jupyter notebook --generate-config 我们进入到上面生成文件的这个...
解决办法就是配置一下环境变量,打开环境变量——点击系统变量——点击PATH——新建; 当然这里的路径要和你的本地环境一致; 如果不知道路径的话,可以打开命令窗口;切换到你安装jupyter themes的环境下(你没有安装多个虚拟环境,或者你jupyter就安装在默认的环境下,就不用管),运行pip show jupyterthemes; ...
filename = os.path.join(f"{date}.txt") d, clock = time_out_counter(reactor) textarea, output, save = editor(filename) box = ipywidgets.VBox([ ipywidgets.Label(title), textarea, clock, output ]) d.addCallback(save) return box ...
_ = cv2.imwrite(os.path.join(output_dir,"sketch_photo.jpg"), final_result) # 显示图像 RGB_img = cv2.cvtColor(final_result, cv2.COLOR_BGR2RGB) imshow(RGB_img) 经过处理之后,你会看到如下图像: 到这里,核心的代码都已经完成了,已经有了Jupyter Notebook代码,那么,该怎么编程网页应用呢?