2.2 使用virtualenv第三方库创建虚拟环境 对于早期Python版本或者希望额外功能的情况,可以使用virtualenv库创建虚拟环境。首先需要全局安装virtualenv: $ pip install virtualenv 然后创建和激活虚拟环境: # 创建虚拟环境$ virtualenv my_virtualenv# 激活虚拟环境(同`venv`激活方式)$sourcemy_virtualenv/bin/activate 2.3 使用...
1安装 ：pip install virtualenvwrapper 2环境变量配置 2.1查找目录所在位置 ： which virtualenvwrapper....
1) 安装virtualenv :pip install virtualenv//virtualenv –version 检查是否正确安装。 2) 创建python 虚拟环境:virtualenvpy_django//cd到你想要去到的文件目录下,环境名字依赖你的爱好。 3) 启动虚拟环境:activate//cd到虚拟环境目录中folder scripts下执行,启动后进入到虚拟环境py_django中 4) 退出虚拟环境:deacti...
$ virtualenv -p $(which python3) my_new_virtualenv 启动虚拟环境 cd /path/to/python-virtual-environments source my_new_virtualenv/bin/activate 关闭虚拟环境 deactivate 二、虚拟环境的工作原理 该部分内容可以参考上述网站中的如下章节, How Does a Virtual Environment Work? 其中最主要的内容为,在两种环境...
1. virtualenv基础使用 bash 2. pyenv多版本管理 bash 3. Docker容器化部署 dockerfile# Dockerfile示例FROM python:3.11-slimRUN pip install pandas numpyCOPY . /appWORKDIR /appCMD ["python", "main.py"] 构建命令: bashdocker build -t pandas_container .docker run -it pandas_container ...
使用内置python模块venv创建。EN您可能想看看这个问题：How to source virtualenv activate in a Bash ...
# 安装PythonwingetinstallPython# 安装Virtualenvpipinstallvirtualenv# 创建虚拟环境virtualenv myenv# 激活虚拟环境myenv\Scripts\activate 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 依赖管理 管理依赖是一项重要任务。因此,我制作了一个思维导图来帮助理解: ...
conda activate py310 pip install azure-ai-ml azure-identity 若要将 Data Science VM 配置为使用你的 Azure 机器学习工作区,请创建一个工作区配置文件或使用现有的工作区配置文件。 提示 你可以使用 Visual Studio Code 和Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展(与本地环境类似)与 Azure 机器学习进行交互。
5. 6. 7. # 使用 pyenv 切换 Python 版本pyenvinstall3.9.1 pyenv global3.9.1 1. 2. 3. # 创建虚拟环境python-mvenv myenvsourcemyenv/bin/activate 1. 2. 3. 通过这样的方式记录过程,不仅有助于个人的成长,也为整个团队建立了知识库。
state activate ActiveState/ActivePython-3.6 For Mac and Linux users, run the following command to install the State Tool: sh <(curl -q https://platform.www.activestate.com/dl/cli/install.sh) Now run the following to automatically create a virtual environment, and then download and install Ac...