使用pip将Python依赖包下载到当前目录是通过以下命令实现的:
<package_name>
requests
注意:使用-t参数指定下载目录时,需要确保当前目录有写入权限。
-t
忽略版本:打开denpend.txt把版本号和空格去掉 指定版本:使用python脚本
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例,或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候,需要导入python相关的依赖包,可以用freeze一键生成requirements.txt文件
要说使用Python中最让人头疼的过程,不是程序崩溃代码报错,而是卡在安装某个依赖库上,因为报错的代码千篇一律但安装失败的情况千奇百怪,因此本文将介绍我在安装第三方库遇到问题时的一般操作。
虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的python工具,它可以将python程序和pip包管理工具安装在本地的隔离目录中(非全局安装)。
go的项目现在基本全是go module模式,快捷方便的包依赖和版本管理,但有时候碰到一些老项目需要维护,依然是go path模式,这种古老的模式对一些新学者可能一知半解就直接选择了go module,对老学者可能早已被遗忘,由此记录一下。
安装过程需要中需要安装依赖包和gcc ,然后编译安装Python,在线安装直接用 yum install 即可。
通常生产环境由于安全原因都无法访问互联网。此时就需要进行离线安装,主要有两种方式:源码编译、rpm包安装。源码编译耗费时间长且缺乏编译环境,所以一般都选择使用离线 rpm 包安装。
requirements.txt 文件是项目的依赖包及其对应版本号的信息列表,即记载你这个项目所安装的依赖。
上文提到了Superset 0.37的在线安装方式,只需要更新pip,然后pip install就可以了。但是在生产环境中,特别是内网环境中,很多时候是没有外网的,这时候就需要采取离线安装的方式。
censtos是服务器常用的操作系统,本例以centos7.2最小化版安装为例安装
服务器为linux的centos系统具体7还是8我不太清楚,全程为没有网络环境,所以环境全部需要离线安装.这里不我建议使用Anaconda虚拟环境进行安装,因为是离线环境.最好是能够准备一台有网络的centos虚拟机进行安装包的下载,方便环境一致这样项目部署后环境一般不会出现问题.
如果你是一个python自动化测试人员,某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作,在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本,稳稳地没问题。 可是晚上下班回家,你自己找了个linux的服务器,想在家里也练练手,于是重新安装python3.6版本,网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
我们一般如何处理软件的运行环境问题?一般上,即使用docker,我们的python脚本还是不可避免地需要安装额外的库。而每添加一个库都制作一个新的docker,这会是一个灾难。有必要寻找一种更优雅的解决方案。
最近在 Github 上发现了一款名为 JD-Coin 的程序,能够自动化完成签到领钢镚、京豆等功能,特此分享给大家。
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
Flask是用python进行web开发时,常见的python web框架。 如果服务器可以连接到外网,可以简单的用 pip install Flask 直接将Flask的依赖包及Flask直接安装好。 但公司的测试环境,一般是内网,不能随表上连到外网,这就需要采用离线软件包方式安装了。 下面是我的测试安装过程。
简单来说,Dockerfile就是把我们安装环境的每个步骤和指令,放到一个文件,最后一键执行,最后做成一个你想要的环境。
随着Hadoop平台的普及和Python语言的流行,使用Python语言访问操作HDFS的需要,Python也提供了多个访问HDFS的依赖包(如:pyhdfs、HdfsCLI、pywhdfs),这些依赖包都是通过API的方式与HDFS进行交互。本篇文章Fayson主要介绍使用pywhdfs访问Kerberos环境下的HDFS。
有时候我们的项目需要在linux下运行,Linux自带的是python2,所以要重新安装python3环境,切记不能动原有的python2环境(linux系统运行依赖该环境)。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
在开发Pyspark代码时,经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下,要确保所有节点均存在我们用到的Packages,本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中,而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中,本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
GOPATH模式下,依赖包存储在$GOPATH/src,该目录下只保存特定依赖包的一个版本,而在GOMODULE模式下,依赖包存储在$GOPATH/pkg/mod,该目录中可以存储特定依赖包的多个版本。
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》,介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3,以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器,环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
一、前言 当看到Lisp等函数式编程语言的语法是 (say (concat "hello" "world")) 这样的时候,我就有种深入学习的冲动,因为它的语法和自己一直使用的Java、C#都不同,酷比了!(我承认我是语法控^_^)又由于我主要玩的是JavaScript,恰好ClojureScript就是纯函数式的JS超集,于是决定以ClojureScript作为函数式编程的起点。(虽然JavaScript具有函数式语言的特点:函数为一等公民,
Windows下安装python第三方包、模块汇总如下(部分方式同样适用于其他平台): 1. 直接安装 windows下最常见的*.exe,*.msi文件,直接运行安装即可; 此种方式相对比较少,示例:PIL包 PIL官网:http://pythonware.com/products/pil/ 2. easy_install 使用此方式需先安装easy_install,可以去官网下载:http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py 然后使用 python 执行e
Pycharm的安装 pycharm的下载地址: 网上很多的下载说明,这里就不再赘述,下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可,完成安装。
Python代码在本机调试结束后,需要移植到服务器上或者发布到git,其中的一个问题就是代码涉及到的第三库,很有可能出现第三方库配置的问题,这个时候就需要通过requirements.txt来明确告诉使用者如何配置运行环境,运行环境推荐Anaconda来配置,类似docker镜像,相互虚拟环境不干扰
有些小伙伴或者童鞋们私信留言说自己是在公司局域网办公,或者公司为了安全对网络管控比较严格(尤其是一些大的国企、央企),总之就是一句话无法连到外网去在线下载,宏哥刚看到留言时觉得这问题还留言问啊,你找个有网的电脑下载好安装包然后安装就可以用了。(第一种情况及解决办法:带要搭建环境的电脑到有网的地方在线安装即可。第二种情况及解决办法:如果电脑无法带到有网的地方进行在线安装,那就用别的电脑下载好安装包,用U盘将安装包拷贝到要搭建的电脑安装即可。),相信绝大多数遇到的都是第二种情况。第一种情况就不问宏哥了。后来宏哥就按第二种情况的思路实践了一下,为了避免小伙伴或者童鞋们走宏哥的老路踩坑,于是就觉得水一篇教大家在本地局域网部署好playwright 环境的我文章。
0. 引言 自从机器学习大火起来以后,做机器学习最热门的语言应该说是非Python莫属,原因大致有以下几个方面:1. Python语言简单易学,语法简单灵活;2. Python的科学计算库非常丰富,减
1 目的将项目部署到其他的环境,快速安装当前项目所需要的依赖包;确保安装的依赖包和项目保持一致,避免出现版本错误引起环境异常。2 所有依赖包如果想导出本地环境所有的Python包,即pip安装的所有包,直接使用:pip freeze > requirements.txt如图:图片图片3 项目依赖包3.1 安装pipreqs以上显然不是我们常用的,因为我们一般使用的是把某个项目的依赖包导出来,便于项目在其他环境部署安装,所以我们需要的是导出项目的依赖包;如下是一个py文件,我们导入了一些包;图片那如果别人想要
简单的说,npm就是JavaScript的包管理工具。类似Java语法中的maven,gradle,python中的pip。
python之所以被广泛使用,倒不见得是本身语法简单,而是而nodejs/javascript一样把三方库的依赖管理简化了,而不用和java一样非得通过maven管理,而且还得打包后在classpath中才能允许,这导致写一些小功能特别省事,但是巨型工程管理就很乱了。
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能
python 的虚拟环境可以为一个 python 项目提供独立的解释环境、依赖包等资源,既能够很好的隔离不同项目使用不同 python 版本带来的冲突,而且还能方便项目的发布。
apt-get 命令是 Ubuntu 系统中的包管理工具,可以用来安装、卸载包,也可以用来升级包,还可以用来把系统升级到新的版本。本文介绍 apt-get 命令的基本用法,演示环境为 Ubuntu 18.04。
到目前位置我们一直在编写单文件代码,只有一个 main.go 文件。本节我们要开始朝完整的项目结构迈进,需要使用 Go 语言的模块管理功能来组织很多的代码文件。
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的,可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等,提高测试工作效率。
安装Python3 ---- 总述 一般来说Linux类型的操作系统都会自带安装python,但是系统默认安装的python都是2.x的版本。而现在一般使用的是python3.x版本,相比于python2.x版本,python3.x教之前版本有较大升级,且不向下兼容python2.x版本。因此我们需要安装python3.x版本。 ---- 具体安装步骤 安装依赖包: 直接执行下面的命令: yum -y groupinstall "Development tools" yum -y inst
本文主要基于 nideshop 和 moshopserver 构建,在本地构建,mysql可以用本地的,也可以用云上的。这个项目的意义,主要在于自己学习和研究小程序商城项目的开发。
最近在工作中需要postgresql + postgis的离线安装。安装有两种方式:
简单 易学 免费开源 高层语言 可移植性 解释性 面向对象 可扩展性 可嵌入性 丰富的库
描述: 由于某些不可抗力的原因,国内使用go get命令安装包时会经常会出现timeout的问题。
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目,每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境,你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本,避免它们之间的冲突。
linux主要特征 :一切且文件(目录、硬盘等都是文件);硬件都在/dev 目录,如硬盘、U盘为/dev/sd[a-d];
pyenv是一款Python多版本管理工具,它可以很好的管理Python解释器、Python版本和Python虚拟环境,对于日常开发中,是一款很有必要安装的利器。 安装依赖包 [python@vultr data]$ yum -y install gcc git make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel 安装pyenv [python@vultr data]$ curl
npm 的全称是 Node Package Manager,即 node 包管理器,是 Node.js 默认的软件包管理系统
在这一部分,我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开,在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
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