一、虚拟环境使用 ## 1、安装工具包pip3 install virtualenv 创建软件链接ln-s /opt/python310/bin/virtualenv /usr/bin/virtualenv## 2、创建虚拟环境virtualenv -p指定python版本 name 例如: virtualenv -p /usr/bin/python3 py3创建一个py3的虚拟环境## 3、进入虚拟环境sourcepy3/bin/activate [root@master...
pip install package-name 退出虚拟环境: 使用以下命令来退出虚拟环境: deactivate 三、使用conda conda是 Anaconda 发行版中的包和环境管理工具,特别适用于数据科学和机器学习。 安装Anaconda: 如果还没有安装,可以从Anaconda官方网站下载并安装。 创建虚拟环境: 打开终端或命令行,执行: conda create --name myenv 激...
(3)创建虚拟环境 命令规则:conda create -n env-name python=xx 利用conda创建虚拟环境需要制定新建的虚拟环境的名称以及python的版本 假设这里 新建的虚拟环境名称为 AI_study,python版本为3.6(可根据自己的需求设置) 代码语言:javascript 复制 conda create-n AI_study python=3.6 enter确认后,会提示有哪些新的包...
2)创建运行环境 python -m virtualenv env 3、激活环境 source env/Scripts/activate 4、注销环境 deactivate 5、迁移当前虚拟环境的依赖库 我们使用虚拟环境就是希望各个项目直接的依赖包的版本可以独立处理,当别人要运行这个项目进行开发的时候,肯定希望一键安装当前项目的依赖包,这时我们可以把依赖包及版本统一管理。
1,先建立一个文件夹用于虚拟环境! 2,建立的文件夹添加到环境变量 3,安装virtualenv 4,安装virtualenvwrapper-win 二,虚拟环境操作 1,安装虚拟环境 2,查看虚拟环境 3, 进入虚拟环境 4,退出当前虚拟环境 5,删除虚拟环境 三,补充 linux下使用 宝塔安装python3.9 创建虚拟环境 ...
创建虚拟环境django_env:virtualenv -p /usr/bin/python3.6 django_env 其中-p参数是用来指定python解析器的位置,后续环境都是使用该解析器(如此一来,就能通过环境解决解析器兼容问题)。 创建虚拟环境 django_env 完成2的操作后会在工程目录下,生成一个虚拟环境目录django_env,该目录用来存放虚拟环境指示的解析器和...
在Windows 上的 Visual Studio 中,可使用“Python 环境”窗口(如本文中所述)管理这些环境并选择其中一个作为新项目的默认环境 。 环境的其他方面可在以下文章中找到:对于任何给定的项目,可选择特定环境而不使用默认环境。 有关为 Python 项目创建和使用虚拟环境的详细信息,请参阅使用虚拟环境。 如果想在环境中安装...
1、 venv 虚拟环境的优点 独立的 Python 环境,不会产生冲突 有助于包的管理 删除和卸载方便 2、venv 使用方法 创建虚拟环境 激活虚拟环境 安装Python 包 2.1 venv 创建虚拟环境 执行指令 python3 -m venv test 2.2 venv 激活虚拟环境 切换指定件夹
技巧1:创建你的第一个虚拟环境 Python 3.3及以上版本内置了venv模块,让你轻松创建虚拟环境。打开命令行,切换到你的项目目录,输入以下命令: 复制 python3-m venv my_first_venv 1. 这会在当前目录下创建一个名为my_first_venv的文件夹,里面包含了Python解释器和必要的库,形成了一个独立的环境。