“` yarn add 包名 “` 方法二:使用VSCode的扩展市场安装包 1. 在VSCode编辑器左侧的边栏中点击插件图标(四个方块组成的图标)。 2. 在搜索框中输入你要安装的包的名字,比如“Axios”。 3. 在搜索结果中找到对应的包,并点击“安装”按钮进行安装。 方法三:在VSCode中使用快捷键安装包 1. 打开VSCode编辑器。
yarn add“` 其中,``是你要安装的库文件的名称。 2. 使用Package.json文件 在VSCode的侧边栏中打开项目文件夹,找到并打开package.json文件。 在”dependencies”或”devDependencies”字段下添加你要安装的库文件,例如: “`json “dependencies”: { “library-name”: “^1.0.0” } “` 保存package.json文件后...
poetry add pandasThis gets added to the toml file:[tool.poetry.dependencies]python = "^3.12"pandas = "^2.2.2"或者要删除它们，请使用：poetry remove pandas 要为该项目使用不同版本的 Python，我们可以要求 PyEnv 使用 3.11.5。pyenv local 3.11.5 编辑 Python 版本已更改 完成后，您可以exit在 ...
在尝试调试一个 Python 程序时, 创建的 launch.json 文件中的"type": "python",提示为报错。解决办法:卸载 Jupyter 插件,重启 VSCode, 重装 Jupyter 插件: ref:https://github.com/microsoft/vscode/issues/136712 5. Remote SSH 连接卡顿、连不上
选定src 右击 ---> create catkin package 设置包名 添加依赖 roscpp rospy std_msgs 用C++实现功能: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /* 控制台输出 HelloVSCode !!! */#include"ros/ros.h"intmain(int argc,char*argv[]){setlocale(LC_ALL,"");//执行节点初始化ros::init(argc,...
$ yarn add lint-staged yorkie-D 修改配置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // package.json{"gitHooks":{"pre-commit":"lint-staged"},"lint-staged":{"**/*.{js,jsx,ts,tsx}":["eslint --fix"],"**/*.{md,json}":["prettier --write"]}} ...
1 # LIB_BPLUSTREE_SRC是当前目录下的源代码文件集合 2 set(LIB_BPLUSTREE_SRC bplustree.c) 3 #这是最后库文件的输出目录,这里是bplustree /build/lib 4 set(LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_BINARY_DIR}/lib) 5 #添加编译选项的宏定义_BPLUS_TREE_DEBUG 6 add_definitions(-D_BPLUS_TREE_DEBUG) 7 #...
Python Version: 2.7 OS and version: OS X, 10.10 Desired behavior Right-click on a folder in the sidebar Select "Add package" Creates a new folder waiting to be named,prepopulated with an__init__.py Alternatively: Cmd-Shift-P, "Create package" or "Create package with path..." ...
我使用的是executable installer,因为我不仅仅只是需要Python编译器,我喜欢用IDLE写一些简单的Python代码,因为它足够轻量级 补充:如果你需要使用多个版本的Python,请勾选第二个界面中py launcher,它会帮助你查找和执行不同的Python版本 第二步:配置环境变量 如果你在使用安装程序安装Python的时候没有勾选 Add Python x....
搭建Python 轻量级编写环境 1. 安装 Python 1.1.Conda/Mamba Conda 是服务于 Python 和 R 的多语言包管理器,其解决了 Python 原生包管理器 Pip 的依赖冲突问题,极大地方便了 Python 环境的管理。Mamba 基于 Conda,是后者的升级版,默认进行并行下载,效率比 Conda 更上一个台阶。