Обновить pip pycharm

Почему при запуске python.exe открывается Microsoft Store?

Чтобы помочь новым пользователям найти хорошую установку Python, мы добавили ярлык для Windows, который сразу же переведет вас к последней версии пакета сообщества, опубликованного в Microsoft Store. Этот пакет можно легко установить без прав администратора, и он заменит команды по умолчанию python и python3 на реальные.

Если запустить исполняемый файл ярлыка с любыми аргументами командной строки, будет возвращен код ошибки, указывающий на то, что Python не установлен. Это необходимо для того, чтобы пакетные файлы и скрипты не открывали приложение Store, если это не требуется.

Если вы устанавливаете Python с помощью установщиков с сайта python.org и выбираете параметр "Добавить в PATH", новая команда будет иметь приоритет над ярлыком. Обратите внимание, что другие установщики могут добавлять python с python приоритетом, чем при использовании встроенного ярлыка.

Вы можете отключить ярлыки, не устанавливая Python. Для этого откройте в меню "Пуск" раздел Manage app execution aliases (Управление псевдонимами выполнения приложений), найдите записи "Установщик приложений" для Python и переключите их в режим "Отключено".

Почему пути к файлам не работают в Python, когда я копирую и вставляю их?

В строках Python для специальных символов используются escape-знаки. Например, чтобы вставить символ новой строки в строку, введите \n. Так как пути к файлам в Windows используют символы обратной косой черты, некоторые части могут быть преобразованы в специальные символы.

Чтобы вставить путь в виде строки в Python, добавьте префикс r. Это означает, что это строка raw, и escape-символы не будут использоваться, за исключением "\" (вам может потребоваться удалить последний символ обратной косой черты в пути). Так что ваш путь может выглядеть следующим образом: r"C:\Users\MyName\Documents\Document.txt".

При работе с путями в Python рекомендуется использовать стандартный модуль pathlib. Это позволит вам преобразовать строку в расширенный объект Path, который может последовательно выполнять манипуляции с путями, независимо от того, использует ли он символ косой или обратной косой черты, что улучшает выполнение вашего кода в разных операционных системах.

Что такое PYTHONPATH?

Переменная среды PYTHONPATH используется в Python для указания списка каталогов, из которых можно импортировать модули. При запуске можно проверить переменную sys.path, чтобы узнать, по каким каталогам будет выполняться поиск при импорте чего-либо.

Чтобы задать эту переменную из командной строки, используйте: set PYTHONPATH=list;of;paths.

Чтобы задать эту переменную из PowerShell, используйте $env:PYTHONPATH=’list;of;paths’ непосредственно перед запуском Python.

Глобальная установка этой переменной через параметры Переменные средыне рекомендуется, так как она может использоваться любой версией Python вместо нужной.

Где можно найти справку по упаковке и развертыванию?

Расширение VS Codeдля Docker помогает быстро упаковать и развернуть шаблоны Dockerfile и docker-compose.yml (создайте соответствующие файлы Docker для проекта).

Служба Azure Kubernetes (AKS) позволяет развертывать контейнерные приложения и управлять ими при масштабировании ресурсов по требованию.

Что делать, если мне нужно работать на разных компьютерах?

Синхронизация параметров позволяет синхронизировать параметры VS Code в разных установках с помощью GitHub. Если вы работаете на разных компьютерах, это обеспечит согласованность среды между ними.

Что делать, если я использую PyCharm, Atom, Sublime Text, Emacs или Vim?

Расширение VS Code Keymaps может содействовать эффективной работе вашей среды.

Насколько сочетания клавиш в Mac соответствуют сочетаниям клавиш в Windows?

Некоторые кнопки клавиатуры и системные сочетания клавиш в компьютерах Windows и Macintosh несколько отличаются друг от друга. В этом руководстве по переходу с Mac на Windows рассматриваются основные сведения.

Как устанавливать пакеты в Python — с PIP и без | GeekBrains

Что представляют собой пакеты и модули, откуда их брать и что с ними делать.

https://gbcdn.mrgcdn.ru/uploads/post/1340/og_cover_image/a9b1c9e84cf2c603aa80f227403c4177

Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.

C одной стороны, пакеты Python  —  это Py-приложения, дополнения или утилиты, которые можно установить из внешнего репозитория: Github, Bitbucket, Google Code или официального Python Package Index. На сервере пакеты хранятся в .zip и .tar архивах, либо в дополнительной упаковке  —  «яйцах» (.egg,  старый формат)  или «колесах» (.whl). В составе пакета, как правило, есть сценарий установки setup.py, который хранит сведения о зависимостях —  других пакетах и модулях, без которых пакет работать не будет.

С другой стороны, если речь об архитектуре Python-приложения, пакет —  это каталог, внутри которого файл  __init__.py и, опционально, другие каталоги и файлы .py. Так большую Python-программу разбивают на пакеты и модули. Модуль —  файл с исходным кодом, который можно использовать в других приложениях: как «заготовку» для будущих проектов или как часть библиотеки/фреймворка. Но к теме статьи это прямого отношения не имеет, поэтому дальше мы будем говорить только о пакетах из репозиториев.

Чтобы за секунды устанавливать пакеты со всеми зависимостями, используют менеджер пакетов pip или модуль easy_install. В большинстве случаев рекомендуется использовать pip. И только если у вас есть инфраструктура на пакетах .egg, которые pip не открывает, нужен easy_install.

Установка PIP для Python 3 и 2

Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2  —  с версии 2.7.9)  pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов  нужно вручную. Вариантов два:

1. C помощью скрипта get_pip.py  —  быстро.

2. Через setuptools —  кроме pip сможем использовать easy_install.

Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>"cmd">OK и пишем:

python get_pip.py

Остальное установщик сделает сам: если нужно, попутно установит wheel (для распаковки .whl-колес) и setuptools. Чтобы запретить инсталляцию дополнительных инструментов, можно добавить в строку ключи --no-setuptools и/или --no-wheels.

Если возникает ошибка, путь к Python не прописан в переменной среды $PATH. Нужно либо найти эту переменную в системном реестре и задать её значение, либо каждый раз указывать полный путь до python.exe, а за ним уже имя исполняемого Py-файла:

C:/python32/python.exe get_pip.py

Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.

Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:

python setup.py install

Обновить pip для Python в Windows можно так:
python pip install -U pip

Если это не работает, нужно добавить путь к папке с pip в $PATH.

Установка пакета в pip

Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:

pip install имя_пакета

При установке в Windows, перед pip  нужно добавить "python -m".

Обновить пакет не сложнее:

pip install имя_пакета -U

Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:

pip install --force-reinstall

Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:

pip list

Найти конкретный пакет по имени можно командой "pip search". О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде "pip help".

Удаление пакета Python

Когда пакет больше не нужен, пишем:

pip uninstall имя_пакета

Как установить пакеты в Python без pip

Формат .egg сейчас используют не часто, поэтому pip его не поддерживает. Модуль easy_install умеет устанавливать как .egg, так и обычные пакеты, но есть у него важные минусы:

• он не удаляет пакеты,

• он может пытаться установить недозагруженный пакет.

Использовать easy_install можно сразу после установки setuptools. Хранится модуль в папке Scripts вашего интерпретатора. Если у вас в $PATH верно прописан путь, ставить пакеты из PYPI можно короткой командой:

easy_install имя_пакета

Для обновления после install и перед именем пакета нужно ставить ключ -U. Откатиться до нужной версии можно так:

easy_install имя_пакета=0.2.3

Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:

easy_install http://адрес_репозитория.ру/директория/пакет-1.1.2.zip

Чтобы узнать об опциях easy_install, запустим его с ключом -h:

easy_install -h   

Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.

К счастью, удалять установленные через easy_install пакеты можно с помощью pip. Если же его нет, потребуется удалить пакет вручную и стереть сведения о нем из easy-install.pth.

Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.

Кстати, для тех, кто изучает Python, мы подготовили список полезных и практичных советов.

Настройка VS Code для работы с Python. | by Alexander Demura

Сегодня немного о моих мытарствах с VS Code и его настройкой для нормальной работы с Python разных версий. Сразу оговорюсь, что всё это настраивалось под меня, опыта у меня мало и вообще это большей частью “for fun”.

Редактор правда очень крутой, мощный (“навороченнее” какого-нибудь sublime text) и при этом очень лёгкий (запускается и работает шустрее PyCharm’a). Во всяком случае на мой неопытный взгляд (хотя авторитетные бобры тоже используют). Предполагается, что Python (2.x или 3.x, не важно) у вас уже установлен.

Итак.

Скачать VS Code для Win, Mac и Linux можно совершенно бесплатно с официального сайта. Из коробки вы получаете редактор с IntelliSense, приятным дебагером, встроенной поддержкой Git и расширениями. Но для работы с Python этого недостаточно. Поэтому лезем во вкладку расширений, вбиваем в строке поиска “Python” и выбираем самое популярное расширение (1,5 млн мух, как мы знаем, ошибаться не могут). Жмём установить, немного ждём, перезапускаем приложение по требованию.

После установки он попросит установить pylint, но это не сложно сделать прямо здесь же из консоли:

pip install pylint

На этом как бы и всё, формальная часть выполнена. Но. Сегодня мне понадобилось протестить один и тот же код на работоспособность в Python 2.7 и 3.6. В Ubuntu проблем не возникало: жмём Ctrl+Shift+P, ищем в появившемся меню “Python: Select Workspace Enterpreter” и выбираем нужное из списка. В Win10 почему-то это не сработало так просто: хотя на компьютере точно установлены 2.7, 3.5 и 3.6. в списке только 2.7. Как добавить элементы в этот список я не нашёл, но нашёл способ изменить и дебагер и текущую используемую версию python в файлах настроек.

Дебагер.

Настраивается очень просто. При первом запуске дебагера вам будет предложено отредактировать конфигурацию, куда вам нужно дописать недостающие версии. Выглядит примерно так:

В этом блоке вам нужно изменить 2 строки: “name” (имя конфигурации)и “pythonPath” (путь до python.exe нужной версии). Не забудьте экранировать бэк-слэши:

“name”: “Python 3.6”,“pythonPath”: “C:\\Users\\%username%\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python.exe”,

Текущая версия интерпретатора.

Можно изменить в настройках приложения (файл settings.json). Нужно добавить следующее (Python 3.6):

”python.pythonPath”: “C:\\Users\\dmrlx\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\python.exe”

Сохраняем настройки и теперь ваши скрипты будут исполняться интерпритатором Python 3.6.

Git

По дефолту в git пытается выгрузиться совершенно там ненужная папка .vscode, которая хранит разного рода служебную инфу. Чтобы этого не происходило создайте в корне проекта файлик .gitignore и добавьте в него следующее содержимое (.gitignore — чтобы игнорировался сам этот файл, да):

.vscode/*
.gitignore

Приятные плюшки

Всё, указанное ниже, прописывается в файле settings.json

Я люблю всякие украшательства и использую встроенный пак иконок для разных типов файлов. Наглядно, стильно_модно_молодёжно.

“workbench.iconTheme”: “vs-seti”

Очень бывает удобно видеть количество пробелов перед строкой (особенно в python) и лишние пробелы между символами/словами:

“editor.renderWhitespace”: “boundary”

Ну и красиво мигающий курсор ещё никому никогда не вредил ;)

“editor.cursorBlinking”: “phase”

Не удалось установить пакеты Python [SSL: версия протокола оповещения TLSV1]

и для пользователей Python 3 curl должен быть передан в python3:

$ curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3 

если любое из вышеуказанного curl команды терпят неудачу с тем же "версия протокола оповещения tlsv1" ошибки, пожалуйста обеспечить базовая библиотека OpenSSL вашей системы-это, по крайней мере, версия 1.0.1 для TLS v1.2 на работу.

и curl и pip (и wget) зависит от OpenSSL для установления SSL-соединения. Версия может быть проверена с помощью $ openssl version команда.

libcurl сам поддерживает TLS 1.2 с версии curl 7.34, но более старые версии должны также иметь возможность подключения если у вас есть OpenSSL версии 1.0.2 (или более поздней), которая использует TLS 1.2 по умолчанию. Если вам не хватает таких инструментов, как curl и не удается установить его, также можно скачать get-pip.py (или сам пакет pip) с помощью вашего любимая веб-браузер...

наконец, если все еще нет-go, еще одна вещь ,которая может помочь (особенно для более старых версий OS/Python), - это обеспечить установку следующих пакетов Python (зависимости, связанные с функционированием SSL и pip) : pyasn1, certifi, asn1crypto, cryptography, pyOpenSSL, urllib3

вы можете проверить, какой из них отсутствует, попробовав этот импорт в интерпретатор Python:

>>> import pyasn1, certifi, asn1crypto, cryptography, OpenSSL, urllib3 

потому что pip не может подключиться (пока), просто загрузите свои последние колеса с pypi.org через ваш любимая веб-браузер один за другим, и установить с помощью (или pip3 для Python 3) в том же порядке, как указано выше для разрешения зависимостей pip.

Примечание: ему должна предшествовать команда оболочки $ sudo apt-get install build-essential libssl-dev libffi-dev python-dev (или python3-dev в случае Python 3), чтобы гарантировать, что эти пакеты Python могут быть построены.

Не удаётся подключить модуль pyperclip | SafeZone

C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master>pip uninstall Crypto
Found existing installation: crypto 1.4.1
Uninstalling crypto-1.4.1:
Would remove:
c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\crypto-1.4.1.dist-info\*
c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\crypto\*
c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\scripts\crypto.exe
c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\scripts\decrypto.exe
Proceed (y/n)? y
Successfully uninstalled crypto-1.4.1

C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master>pip3 install Crypto
Collecting Crypto
Using cached crypto-1.4.1-py2.py3-none-any.whl (18 kB)
Requirement already satisfied: Naked in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (fromCrypto) (0.1.31)
Requirement already satisfied: shellescape in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages(from Crypto) (3.8.1)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Naked->Crypto) (2.25.1)
Requirement already satisfied: pyyaml in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Naked->Crypto) (5.4.1)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (4.0.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (2020.12.5)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (1.26.2)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (2.10)
Installing collected packages: Crypto
Successfully installed Crypto-1.4.1

C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master>passcrambler.py --file README.md --login [email protected]
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master\passcrambler.py", line 10, in <modul
e>
from Crypto.Cipher import AES
ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'

C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master>pip install Crypto
Requirement already satisfied: Crypto in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (1.4.1)
Requirement already satisfied: Naked in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Crypto) (0.1.31)
Requirement already satisfied: shellescape in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Crypto) (3.8.1)
Requirement already satisfied: pyyaml in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Naked->Crypto) (5.4.1)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from Naked->Crypto) (2.25.1)
Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (2.10)
Requirement already satisfied: chardet<5,>=3.0.2 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (4.0.0)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (1.26.2)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\alex\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages (from requests->Naked->Crypto) (2020.12.5)

C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master>passcrambler.py --file README.md --login [email protected]
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Alex\Downloads\password_scrambler-master\password_scrambler-master\passcrambler.py", line 10, in <module>
from Crypto.Cipher import AES
ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'

Django | Установка и настройка

Установка и настройка Django

Последнее обновление: 14.02.2018

Перед началом работы с Django нам естественно надо установить интерпретатор Python. Подоробнее об этом можно почитать здесь.

Существуют разные способы установки Django. Рассмотрим рекомендуемый способ.

Для установки нам потребуется пакетный менеджер pip. Менеджер pip позволяет загружать пакеты и управлять ими. Обычно при установке python также устанавливается и менеджер pip. В этом случае мы можем проверить версию менеджера, выполнив в командной строке/терминале следующую команду:

(V - с заглавной буквы). Если pip не установлен, то мы увидим ошибку типа "pip" не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. В этом случае нам надо установить pip. Для этого можно выполнить в командной строке/консоли следующую команду:

python -m ensurepip --upgrade

Если pip ранее уже был установлен, то можно его обновить с помощью команды

pip install --upgrade pip

Установка виртуальной среды

Виртуальная среда или venv не является неотъемлимой частью разработки на Django. Однако ее рекомендуется использовать, так как она позволяет создать множество виртуальных сред Python на одной операционной системе. Благодаря виртуальной среде приложение может запускаться независимо от других приложений на Python.

В принципе можно запускать приложения на Django и без виртуальной среды. В этом случае все пакеты Django устанавливаются глобально. Однако что если после создания первого приложения выйдет новая версия Django? Если мы захотим использовать для второго проекта новую версию Django, то из-за глобальной установки пакетов придется обновлять первый проект, который использует старую версию. Это потребует некоторой дополнительной работы по обновлению, так как не всегда соблюдается обратная совместимость между пакетами. Если мы решим использовать для второго проекта старую версию, то мы лишиемся потенциальных преимуществ новой версии. И использование виртуальной среды как раз позволяет разграничить пакеты для каждого проекта.

Для работы с виртуальной средой в python применяется встроенный модуль venv

Итак, создадим вируальную среду. Вначале определим каталог для виртуальных сред, где будут располагаться все связанные файлы и папки. Например, пусть это будет каталог C:\virtualenv. Прежде всего перейдем в командной строке/терминале в этот каталог с помощью команды cd. Затем для создания виртуальной среды выполним следующую команду:

Модулю venv передается название среды, которая в данном случае будет называться "hello".

После этого в текущей папке будет создан подкаталог hello.

Для использования виртуальную среду надо активировать. И каждый раз, когда мы будем работать с проектом Django, связанную с ним виртуальную среду надо активировать. Например, активируем выше созданную среду, которая располагается в текущем каталоге в папке hello. Если наша ОС - Windows, то в папке hello/Scripts/ мы можем найти файл activate.bat, который активирует виртуальную среду. Поэтому для Windows активация виртуальной среды будет выглядеть таким образом:

hello\Scripts\activate.bat

Для Linux и MacOS активация будет производиться с помощью следующей команды:

source hello/bin/activate

После окончания работы с виртуальной средой мы можем ее деактивировать. Для этого в той же папке hello/Scripts/ мы можем найти файл deactivate.bat и таким же образом запустить его.

Установка Django

После активации виртуальной среды для установки Django выполним в консоли следующую команду

python -m pip install Django

Она устанавливает последнюю версию Django.

Для проверки установки Django мы можем выполнить в интерпретаторе python выполнить следующие инструкции:

 >>> import django
 >>> print(django.get_version())
 4.0.3
 

PIP — управление пакетами и модулями в Python

Программа, которая позволяет нам управлять пакетами в Python, называется PIP. Мы будем использовать его часто, поэтому необходимо освоить основные операции. Ниже мы увидим его практическое применение. Давайте начнем!

Мы упомянули модули о pip, но это требует дополнительного комментария.

Позволяет нам установить нужные нам пакеты из https://pypi.org/, где их обычно размещают их авторы. В нем есть все «стандартные» библиотеки, о которых мы только можем подумать.

пункта — версия

Первое, что мы хотим проверить, это версию нашей программы pip. Он уже был установлен при установке python или Anaconda, так что 99,9% уже в нашей системе, что можно указать командой:

$ пункта — версия

Если его нет и нужно установить:

$ sudo apt-get установить python3-pip

Если это так, мы должны увидеть информацию, похожую на следующую:

Очень важно убедиться, что вы используете pip, специфичный для Python 3, как мы видим в конце строки.В нашем случае мы получаем информацию в скобках (python 3.5).

Если в нашей системе установлены Python 2 и 3, мы можем принудительно запустить соответствующую версию pip с помощью команды:

$ pythonX -m пункт

, как показано ниже:

, таким образом, мы можем, например, установить пакеты для Python2 или Python3.

пункт - помощь

Убедившись, что у нас есть версия pip для Python3, мы можем перейти к основным командам:

$ пункт-помощь

Мы сосредоточимся на наиболее часто используемых — установить, перечислить и заморозить, важность последнего станет более очевидной после прочтения следующего урока этого курса, посвященного виртуальной рабочей среде.

Установка пакетов — pip install

Основная задача pip — установка пакетов, и команда выглядит следующим образом:

$ pip install <имя пакета>

, поэтому, если мы хотим установить, например, пакет «панды», используемый для обработки данных, статистических операций и анализа данных, мы можем просто использовать команду:

$ пип установить панды

Однако pandas — мощный пакет, вокруг которого построено множество пакетов поддержки.Однако мы можем легко отследить их с помощью команды:

$ поиск пипсов панды

, который найдет все пакеты, содержащие слово «панды» в своем имени, и их краткое описание. Что будет выглядеть так:

Если же мы решили удалить установленный пакет «панды», мы могли бы сделать это так же легко:

$ pip удалить панды

Проверка установленных пакетов — список пунктов

После установки пакетов мы можем просмотреть их с помощью команды:

$ пункт письмо

А если вас интересуют подробности конкретного пакета, проверьте их командой:

$ pip show <имя пакета>

Затем получите следующий результат:

Список зависимостей для нашей программы - заморозка пипсов

Итак, мы можем установить и проверить установленные пакеты.Мы будем делать это часто для целей программ, которые мы пишем, или анализов, которые мы проводим. Мы часто будем работать в команде или делиться кодами, которые мы пишем для других.

Как передать информацию о необходимых пакетах другим людям, которые хотят запустить наши коды?

Здесь идет команда pip freeze, которую можно использовать для создания файла со списком пакетов, которые мы установили. Хорошей практикой является назвать этот файл - требования .txt или ТРЕБОВАНИЯ.txt . Таким образом, любой, кто увидит файл с таким именем, узнает, что в нем есть список пакетов, которые им следует установить, если они хотят запускать наши коды.

>требования.txt

Что приведет к следующему эффекту:

Чтобы установить все пакеты в этом файле, используйте команду pip install -r , которая установит пакет за пакетом:

$ pip install -r требования.текст

Конечно, вы можете создать такой файл самостоятельно.

Обратите внимание, что он содержит множество пакетов, которые, вероятно, не являются необходимыми для нашей программы. Это связано с тем, что заморозка pip делает «моментальный снимок» всех пакетов, установленных в нашей рабочей среде. На следующем уроке мы научимся создавать виртуальную рабочую среду. Пакеты, установленные в такой среде, видны только ему, в то время как команда pip freeze вернет гораздо более короткий список пакетов, и на этот раз только те, которые действительно нужны для запуска нашей программы.

Подведение итогов . Вышеупомянутый урок, кажется, уже содержит много информации о команде pip, поэтому мы не будем вдаваться в подробности на этом этапе. Написанного выше вполне достаточно, чтобы сделать еще один уверенный шаг на пути нашего развития. Приглашаем на следующие уроки.

Как настроить PyCharm для запуска py.tests?

Я хочу начать писать модульные тесты для моего кода Python, и среда py.test звучит лучше, чем пакет Python unittest. Поэтому я добавил каталог «tests» в свой проект и добавил в него test_sample.py. Теперь я хочу настроить PyCharm для запуска всех тестов в моем каталоге «тесты».

Pycharmen предположительно поддерживает py.test в своем тестировщике. Вы должны иметь возможность создать конфигурацию запуска/отладки для запуска ваших тестов, и PyCharm предположительно имеет диалоговое окно «Создать конфигурацию» специально для py.контрольная работа. Но это полная документация по этому вопросу, и я нигде не могу найти этот предполагаемый диалог.

Если щелкнуть правой кнопкой мыши каталог в окне инструментов проекта, я увижу пункт меню «Создать», но единственный пункт меню, начинающийся с «Создать», — это «Создать конфигурацию выполнения». Ладно, может быть, документация просто плохая, а фраза «создать конфигурацию запуска» звучит многообещающе. К сожалению, в подменю есть только два пункта: «Юнит-тесты в C:\mypath…» и «Док-тесты в C:\mypath..." которые не применяются - я не использую ни unittest, ни doctest. Нет пункта меню для py.test.

Если я открою свой test_sample.py и щелкну правой кнопкой мыши в окне редактора, я получу обещанные пункты меню «Создать»: есть «Создать« Юниттесты в test_sa ... »», а затем «Запустить» Юниттесты в test_sa ... модули "" и "Отладка" тестируются в test_sa ... "". Итак, опять же, все это относится к фреймворку unittest; ничего для py.test.

Если я пробую элементы меню с надписью «unittest», я получаю диалоговое окно с параметрами «Имя», «Тип», «Тесты». Групповое поле с «Папка» и «Шаблон», «скрипт», «класс» и «функция». " и т.д.Это звучит точно так же, как то, что задокументировано как диалоговое окно для добавления конфигурации для модульного теста Python, а не параметры «Имя» и «Тест для запуска» и «ключевые слова», которые вы хотите показать в конфигурации для диалогового окна теста py.window. Нет ничего, что могло бы изменить структуру тестирования, которую я добавляю в диалоговом окне.

Я использую PyCharm 1.5.2 в Windows с Python 3.1.3 и Pytest 2.0.3. Я могу успешно запустить py.test В моих тестах командной строки, так что это не так просто, поскольку Pytest не установлен должным образом.

Как мне настроить PyCharm для запуска моих py.tests?

Я думаю, вам нужно использовать пункт Run/Debug Configuration на панели инструментов. Нажмите на нее и «отредактируйте конфигурации» (или как вариант воспользуйтесь пунктом меню «Выполнить->Редактировать конфигурации»). В разделе «По умолчанию» на левой панели есть «py.test элемент, который, как мне кажется, вам нужен.

Я также обнаружил, что оператор не соответствует пользовательскому интерфейсу.Надеюсь, я хорошо понял проблему, и это помогает.

Я использую 2018.2

Запуск -> Редактировать конфигурации... Затем нажмите + в верхнем левом углу модального окна. Выберите «тесты Python» -> py.test Затем я называю его «Все тесты с py.test»

Я выбираю цель: имя модуля и поместить в модуль, где находятся мои тесты (для меня это «тесты»), или в модуль, где находится весь мой код, если мои тесты смешаны с моим кодом.Это заставило меня нервничать.

Я установил интерпретатор Python.

Я устанавливаю рабочий каталог в каталог проекта.

2

Автор: Брайан С., 06.08.2018 7:43:18

Со специальной конфигурацией python cond, которая включала установку pip для py.test plus с использованием надстройки Specs (опция - spec) (для Rspec, как хороший язык сводки тестов), мне пришлось это сделать;

1. Отредактируйте py.test по умолчанию, чтобы включить опцию = - spec, что означает использование плагина: https://github.com/pchomik/pytest-spec

2. Создайте новую настройку теста с помощью py.test. Измените его интерпретатор Python на ~/anaconda/envs/по вашему выбору переводчика, например, py27 для моего имени.

3. Удалите тестовую конфигурацию «unittests».

4. Теперь тестовой конфигурацией по умолчанию является py.протестируйте с моими красивыми выводами в стиле Rspec. Я люблю это! Спасибо вам всем!

P. s. Документ JetBrains по конфигурациям запуска/отладки находится здесь: https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2016.1/run-debug-configuration-py-test.html?search=py.test

.

Использование (Ana) conda в PyCharm

Я знаю, что уже поздно, но я подумал, что было бы неплохо прояснить ситуацию: PyCharm и Conda и pip {8]} хорошо работают вместе.

Краткий ответ

Просто управляйте Conda из командной строки . PyCharm автоматически заметит изменения, когда они произойдут, как это происходит с pip .

Длинный ответ

Создать новую среду Conda:

conda create --name foo pandas боке

Эта среда находится под conda_root/envs/foo .Ваш интерпретатор Python — conda_root/envs/foo/bin/pythonX.X , а все ваши пакеты находятся в conda_root/envs/foo/lib/pythonX.X/site-packages . Это та же структура каталогов, что и в виртуальной среде pip. PyCharm не знает разницы.

Теперь, чтобы активировать новую среду PyCharm, перейдите в Файл> Настройки> Проект> Интерпретатор , выберите Добавить локальный в поле интерпретатора проекта (маленькая шестеренка) и найдите интерпретатор Python.Поздравляем! Теперь у вас есть среда conda с пандами и боке!

Теперь установите больше пакетов:

conda установить scikit-learn

ОК... вернитесь к переводчику в Настройках. Волшебным образом PyCharm теперь видит scikit — учитесь!

и наоборот тоже , т.е. когда pip устанавливает другой пакет в PyCharm, Conda это автоматически заметит. Скажем, вы установили запросы. Теперь в нем перечислены пакеты Conda в текущей среде:

.

список конда

Список теперь включает запросы, и Conda правильно определила (3-й столбец), что он был установлен с помощью pip.

Резюме

Это, безусловно, хорошая новость для таких людей, как я, которые пытаются избежать проблем с установкой pip/virtualenv, когда пакеты не являются чистым Python.

Примечание: Я использую PyCharm pro edition 4.5.3 в Linux. Для пользователей Windows замените в командной строке на IN GUI (и косую черту на косую черту). Нет причин, по которым это не должно работать для вас.

РЕДАКТИРОВАТЬ: PyCharm5 с поддержкой Conda! Также в общественном издании.

.

Установка пакета SDK машинного обучения Azure для Python — Машинное обучение Azure Python

. . . . .

azureml-automl-core	Содержит основные классы автоматизированного машинного обучения для машинного обучения Azure. Этот пакет используется azureml-train-automl-client и azureml-train-automl-runtime.	pip install azureml-automl-core pip install --upgrade azureml-automl-core pip show azureml-automl-core
модели azureml-accel	Ускоряет глубокие нейронные сети в ПЛИС с помощью службы моделей машинного обучения Azure с аппаратным ускорением.	pip install azureml-accel-models pip install --upgrade azureml-accel-models pip show azureml-accel-models
азуремл-поезд-автомл	Предоставляет классы для создания и запуска автоматизированных экспериментов по машинному обучению. Он также устанавливает общие пакеты для обработки данных, включая pandas , numpy и scikit-learn . Если вы хотите загрузить автоматизированное машинное обучение, работающее на удаленных вычислениях, и вам не нужно локальное машинное обучение, мы рекомендуем использовать гибкий клиент , пакет azureml-train-automl-client , который является частью azureml-sdk. Программа . Дополнительные сведения об установке и работе с полной версией automl SDK или ее тонким клиентом см. в дополнительных инструкциях по использованию. azureml-train-automl-client Как и в случае со стандартом Python, поддерживается одна обратная и одна прямая совместимость версий, но только для полного пакета azureml-train-automl . Например, если ваша модель обучена с помощью SDK v1.29.0, вы можете сделать вывод с помощью SDK версии 1.28.0–1.30.0.	Для локального conda: pip install azureml-train-automl pip install --upgrade azureml-train-automl pip install show azureml-train-automl Тонкий клиент для удаленных вычислений: pip install azureml train-automl-client pip install --upgrade azureml-train-automl-client pip install show azureml-train-automl-client
азуремл-вклад	Устанавливает пакеты azureml-contrib- *, содержащие экспериментальные или предварительные функции.	pip install azureml-contrib pip install --upgrade azureml-contrib pip show azureml-contrib
азуремл-датадрифт	Предоставляет функциональные возможности для обнаружения отклонений данных обучения модели от данных оценки.	pip install azureml-datadrift pip install --upgrade azureml-datadrift pip show azureml-datadrift
азуремл-интерпрет	Интерпретировать модель, включая значения функций и классов для моделей черного и белого ящиков.	pip azureml-interpret pip install --upgrade azureml-interpret pip show azureml-interpret
azureml-виджеты	Содержит базовые пакеты, модули и классы для Машинного обучения Azure.	pip install azureml-widgets pip install --upgrade azureml-widgets pip show azureml-widgets
azureml-contrib-services	Предоставляет функциональные возможности скрипта оценки для запроса необработанного HTTP-доступа.	pip install azureml-contrib-services pip install --upgrade azureml-contrib-services pip show azureml-contrib-services
azureml-tensorboard	Предоставляет классы и методы для экспорта истории выполнения эксперимента, а также для запуска TensorBoard для визуализации производительности и структуры эксперимента.	pip install azureml-tensorboard pip install --upgrade azureml-tensorboard pip show azureml-tensorboard
азуремл-млфлоу	Включает функции, которые интегрируют Машинное обучение Azure с MLFlow.	pip install azureml-mlflow pip install --upgrade azureml-mlflow pip show azureml-mlflow
azureml-automl-runtime	Содержит классы автоматического машинного обучения для выполнения запусков в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-automl-runtime pip install --upgrade azureml-automl-runtime pip show azureml-automl-runtime
azureml-виджеты	Включает функцию отображения хода выполнения обучения машинному обучению в Jupyter Notebooks.	pip install azureml-widgets pip install --upgrade azureml-widgets pip show azureml-widgets
azureml-train-restclients-hyperdrive	Содержит классы, необходимые для создания HyperDriveRun с azureml-train-core.	pip install azureml-train-restclients-hyperdrive pip install --upgrade azureml-train-restclients-hyperdrive pip show azureml-train-restclients-hyperdrive
azureml-train-core	Содержит базовые классы инструментов оценки и универсальные классы инструментов оценки, используемые в обучении глубоких нейронных сетей (DNN), инструменты оценки, используемые в обучении Scikit-Learn, модули и классы, поддерживающие настройку гиперпараметров.	pip install azureml-core pip install --upgrade azureml-core pip show azureml-core
azureml-train-automl-runtime	Содержит функции, представляющие основные компоненты автоматизированного машинного обучения и среды выполнения в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-train-automl-runtime pip install --upgrade azureml-train-automl-runtime pip show azureml-train-automl-runtime
azureml-train-automl-client	Содержит базовые пакеты, модули и классы для Машинного обучения Azure.	pip install azureml-train-automl-client pip install --upgrade azureml-train-automl-client pip show azureml-train-automl-client
азуремл-телеметрия	Этот пакет используется для сбора данных телеметрии, таких как сообщения журнала, метрики, события и сообщения об активности.	pip install azureml-telemetry pip install --upgrade azureml-telemetry pip show azureml-telemetry
азуремл-синапс	Содержит команду Magic для управления сеансом Synapse и кода загрузки, а также виджет SparkMonitor для отслеживания хода выполнения задания Spark для Jupyter и JupyterLab	pip install azureml-synapse pip install --upgrade azureml-synapse pip show azureml-synapse
азуремл-СДК	Thos используется для создания и запуска рабочих процессов машинного обучения Azure Machine Learning	pip install azureml-sdk pip install --upgrade azureml-sdk pip show azureml-sdk
азуремл-конвейерные шаги	Содержит предварительно созданные шаги, которые можно выполнить в конвейере машинного обучения Azure.	pip install azureml-pipeline-steps pip install --upgrade azureml-pipeline-steps pip show azureml-pipeline-steps
azureml-pipeline-core	Содержит основные функции конвейеров машинного обучения Azure, которые можно настроить для рабочих процессов машинного обучения.	pip install azureml-pipeline-core pip install --upgrade azureml-pipeline-core pip show azureml-pipeline-core
азуремл-трубопровод	Этот пакет используется для создания, оптимизации и управления рабочими процессами машинного обучения	pip install azureml-pipeline pip install --upgrade azureml-pipeline pip show azureml-pipeline
azureml-opendatasets	Содержит основные функции конвейеров машинного обучения Azure, которые можно настроить для рабочих процессов машинного обучения.	pip install azureml-opendatasets pip install --upgrade azureml-opendatasets pip show azureml-opendatasets
азуремл-интерпрет	Содержит функции для работы с возможностями интерпретации моделей в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-interpret pip install --upgrade azureml-interpret pip show azureml-interpret
azureml-значения по умолчанию	Этот пакет является метапакетом, используемым внутри Машинного обучения Azure.	pip install azureml-defaults pip install --upgrade azureml-defaults pip show azureml-defaults
azureml-dataset-runtime	Цель этого пакета — координировать зависимости в пакетах AzureML. Этот пакет является внутренним и не предназначен для непосредственного использования.	pip install azureml-dataset-runtime pip install --upgrade azureml-dataset-runtime pip show azureml-dataset-runtime
азуремл-датадрифт	Предоставляет функциональные возможности для обнаружения отклонений данных обучения модели от данных оценки.	pip install azureml-datadrift pip install --upgrade azureml-datadrift pip show azureml-datadrift
azureml-contrib-сервер	Этот пакет представляет собой локальную службу HTTP, используемую для предоставления подмножества функций, предоставляемых пакетом SDK AzureML, расширениям и инструментам для ИИ (VSCode и Visual Studio)	pip install azureml-contrib-server pip install --upgrade azureml-contrib-server pip show azureml-contrib-server
azureml-contrib-run	Этот пакет содержит код интеграции AzureML с Mlflow.	pip install azureml-core pip install --upgrade azureml-core pip show azureml-core
azureml-contrib-reinforcementlearning	Содержит функции для создания целевого объекта вычислений Windows в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-contrib-reinforcementlearning pip install --upgrade azureml-contrib-reinforcementlearning pip show azureml-contrib-reinforcementlearning
azureml-contrib-pipeline-steps	Содержит модули и классы для специализированных шагов конвейера машинного обучения Azure и связанной конфигурации.	pip install azureml-contrib-pipeline-steps pip install --upgrade azureml-contrib-pipeline-steps pip show azureml-contrib-pipeline-steps
azureml-contrib-notebook	Содержит расширения для работы с записными книжками Jupyter в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-contrib-notebook pip install --upgrade azureml-contrib-notebook pip show azureml-contrib-notebook
azureml-contrib-gbdt	Этот пакет предоставляет средство оценки LightGBM.	pip install azureml-contrib-gbdt pip install --upgrade azureml-contrib-gbdt pip show azureml-contrib-gbdt
azureml-contrib-функции	Содержит функции для упаковки моделей Машинного обучения Azure для развертывания в Функциях Azure.	pip install azureml-contrib-functions pip install --upgrade azureml-contrib-functions pip show azureml-contrib-functions
azureml-contrib-fairness	Этот пакет поддерживает использование панелей мониторинга Justice Assessment в Azure Machine Learning Studio	pip install azureml-contrib-fairness pip install --upgrade azureml-contrib-fairness pip show azureml-contrib-fairness
azureml-contrib-dataset	Предоставляет специализированные функции для работы с объектами набора данных в Машинном обучении Azure.	pip install azureml-contrib-dataset pip install --upgrade azureml-contrib-dataset pip show azureml-contrib-dataset
azureml-contrib-automl-pipeline-steps	Содержит предварительно созданные шаги, которые можно выполнить в конвейере машинного обучения Azure.	pip install azureml-contrib-automl-pipeline-steps pip install --upgrade azureml-contrib-automl-pipeline-steps pip show azureml-contrib-automl-pipeline-steps
azureml-contrib-automl-dnn-vision	Этот пакет должен использоваться только сценариями, созданными системой AutoML.Для установки в Windows пакеты "torch" и "torchvision" должны быть установлены отдельно перед этим пакетом.	pip install azureml-contrib-automl-dnn-vision pip install --upgrade azureml-contrib-automl-dnn-vision pip show azureml-contrib-automl-dnn-vision
azureml-contrib-automl-dnn-прогнозирование	Общий пакет интерфейса командной строки Azure ML. Типично для azure-cli-ml и azure-cli-ml-preview.	pip install azureml-contrib-automl-dnn-forecasting pip install --upgrade azureml-contrib-automl-dnn-forecasting pip show azureml-contrib-automl-dnn-forecasting
азуремл-вклад-айск	AzureML Contrib для целевого вычислительного суперкомпьютера AzureML AI. AISCCompute — это управляемая вычислительная инфраструктура ИИ, которую администратор кластера может подключить к рабочей области.	pip install azureml-contrib-aisc pip install --upgrade azureml-contrib-aisc pip show azureml-contrib-aisc
азуремл-кли-общий	Общий пакет интерфейса командной строки Azure ML. Типично для azure-cli-ml и azure-cli-ml-preview.	pip install azureml-cli-common pip install --upgrade azureml-cli-common pip show azureml-cli-common
азуремл-аутомл-днн-нлп	Этот пакет должен использоваться только сценариями, созданными системой AutoML.	pip install azureml-automl-dnn-nlp pip install --upgrade azureml-automl-dnn-nlp pip show azureml-automl-dnn-nlp
модели azureml-accel	Ускорение глубоких нейронных сетей в FPG с помощью службы моделей машинного обучения Azure с аппаратным ускорением.	pip install azureml-accel-models pip install --upgrade azureml-accel-models pip show azureml-accel-models
azureml-inference-server-http	Этот пакет позволяет создавать локальные маршруты интеграции/непрерывного развертывания серверов.	pip install azureml-inference-server-http pip install --upgrade azureml-inference-server-http pip show azureml-inference-server-http
азур-мл-компонент	Этот пакет предоставляет функции для создания и управления компонентами машинного обучения Azure, создания и отправки конвейеров с компонентами	pip install azure-ml-component pip install --upgrade azure-ml-component pip show azure-ml-component
азуремл-конвейер-обертка	Этот пакет содержит функции для создания и управления модулями машинного обучения Azure, создания и отправки конвейеров с модулями	pip install azureml-pipeline-wrapper pip install --upgrade azureml-pipeline-wrapper pip show azureml-pipeline-wrapper
модули azureml-designer-cv	Модули для предварительной обработки и преобразования изображений, такие как обрезка, заливка или изменение размера.	pip install azureml-designer-cv-modules pip install --upgrade azureml-designer-cv-modules pip show azureml-designer-cv-modules
модули azureml-designer-Pytorch	Модули для обучения и вывода моделей классификации изображений на основе структуры Pytorch.	pip install azureml-designer-Pytorch-modules pip install --upgrade azureml-designer-Pytorch-modules pip show azureml-designer-Pytorch-modules
модули azureml-designer-vowpal-wabbit	Модули для обучения моделей и логического вывода на основе структуры Vowpal Wabbit.	pip install azureml-designer-vowpal-wabbit-modules pip install --upgrade azureml-designer-vowpal-wabbit-modules pip show azureml-designer-vowpal-wabbit-modules
azureml-designer-classic-modules	Различные модули для обработки данных, обучения моделей, логического вывода и оценки.	pip install azureml-designer-classic-modules pip install --upgrade azureml-designer-classic-modules pip show azureml-designer-classic-modules
azureml-дизайнер-рекомендатор-модулей	Модули для обучения и вывода рекомендательных моделей на основе глубокой нейронной сети.	pip install azureml-designer-recommender-modules pip install --upgrade azureml-designer-recommender-modules pip show azureml-designer-recommender-modules
azureml-дизайнер-внутренний	Внутренние функции, доступные для встроенных модулей.	pip install azureml-designer-internal pip install --upgrade azureml-designer-internal pip show azureml-designer-internal
azureml-designer-core	Основные функции для определения типа данных, ввода/вывода данных и часто используемые функции.	pip install azureml-designer-core pip install --upgrade azureml-designer-core pip show azureml-designer-core
azureml-designer-datatransform-modules	Модули для преобразования набора данных, например, для применения математических операций, SQL-запросов, вырезания выбросов или создания статистического отчета.	pip install azureml-designer-datatransform-modules pip install --upgrade azureml-designer-datatransform-modules pip show azureml-designer-datatransform-modules
azureml-designer-dataio-modules	Модули, загружающие данные в конструктор машинного обучения Azure и записывающие данные в облачное хранилище.	pip install azureml-designer-dataio-modules pip install --upgrade azureml-designer-dataio-modules pip show azureml-designer-dataio-modules
azureml-дизайнер-обслуживание	Предоставьте функции для вызова встроенных модулей в службе развертывания.	pip install azureml-designer-serving pip install --upgrade azureml-designer-serving pip show azureml-designer-serving
azureml-contrib-datadrift	Обеспечивает обнаружение дрейфа данных для различных наборов данных, используемых в машинном обучении, включая наборы данных для обучения и набор данных для оценки.	pip install azureml-contrib-datadrift pip install --upgrade azureml-contrib-datadrift pip show azureml-contrib-datadrift
azureml-contrib-explain-model	Содержит экспериментальные функции пакета azureml-explain-model, который предоставляет различные службы для интерпретации модели машинного обучения.	pip install azureml-contrib-explain-model pip install --upgrade azureml-contrib-explain-model pip show azureml-contrib-explain-model
azureml-contrib-opendatasets	Этот пакет предоставляет набор API для использования наборов данных Azure Open Datasets.	pip install azureml-contrib-opendatasets pip install --upgrade azureml-contrib-opendatasets pip show azureml-contrib-opendatasets
azureml-train-widgets	Включает виджеты Jupyter Notebook для визуального отслеживания сигналов.	pip install azureml-train-widgets pip install --upgrade azureml-train-widgets pip show azureml-train-widgets

.Исправление

: не удается найти версию, соответствующую требованиям Tensorflow

.

Обновлено в мае 2022 г. . Перестаньте получать сообщения об ошибках и замедлите работу системы с помощью нашего инструмента оптимизации. Скачать сейчас по этой ссылке

1. Загрузите и установите средство восстановления здесь.
2. Дайте ему просканировать ваш компьютер.
3. Затем инструмент восстановит ваш компьютер .

Tensor Flow — это платформа искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая включает в себя огромные библиотеки и ресурсы сообщества.Компьютерщик может легко установить Python и PyCharm в свои системы. Однако при попытке установить Tensorflow я получаю сообщение об ошибке: «Не найдена версия, соответствующая требованиям TensorFlow. Для TensorFlow не было найдено подходящего дистрибутива. "

Эта ошибка может иметь несколько причин. Мы сделаем еще один шаг и исправим это, пока не избавимся от этой ошибки в Windows.

Проверьте версию Python в вашей системе

.

Если вы используете Windows 10 с Python 3.6X, вы, вероятно, используете 32-битный Python. TensorFlow совместим только с 64-битной версией. Установите 64-битные версии и установите переменную среды PATH. Добавив путь к исполняемым файлам Python, вы можете получить доступ к python.exe, введя ключевое слово python. Если переменная PATH не задана, возникает ошибка. Вы должны ввести полный путь, чтобы решить эту проблему.

Обновление за май 2022 г.:

С помощью этого инструмента теперь вы можете предотвратить проблемы с компьютером, например, защититься от потери файлов и вредоносных программ.Кроме того, это отличный способ оптимизировать работу компьютера для достижения максимальной производительности. Программа легко исправляет распространенные ошибки, которые могут возникать в системах Windows - не нужно часами искать и устранять неполадки, когда у вас под рукой есть идеальное решение:

• Шаг 1: Загрузите средство восстановления и оптимизации компьютера (Windows 10, 8, 7, XP, Vista — Microsoft Gold Certified).
• Шаг 2: Нажмите « Начать сканирование », чтобы найти проблемы реестра Windows, которые могут вызывать проблемы с компьютером.
• Шаг 3: Нажмите « Исправить все », чтобы устранить все проблемы.

Изменить версию Python на Anaconda

TensorFlow поддерживает только Python 3.6.x и 64-разрядную версию. Если вы используете графический интерфейс, такой как Anaconda и Python 3.7, вам необходимо перейти на Pythin3.6, чтобы установить Tensorflow.

Обновите установщик пакета для Python

Pip — это установщик пакетов для Python, и мы можем использовать pip для установки пакетов из индекса пакетов Python и других индексов.Хотя обновления выпускаются регулярно каждые три месяца, и эти пакеты приходится обновлять в системе вручную, запуская определенные команды. Если они не устарели, они могут вызвать эту ошибку установки Tensorflow. Итак, давайте обновим пакет pip, выполнив следующие команды, чтобы все пакеты обновились автоматически:

Установка пипса

 — обновление пипса 

 pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl 

Надеемся, что после обновления пакетов Pip установка пройдет гладко, и теперь с помощью Tensorflow вы сможете разрабатывать интересные программные проекты.

Версия TensorFlow может быть несовместима с вашей версией Python. Это особенно верно, если вы используете более новую версию Python. Например, может быть задержка между выпуском новой версии Python и выпуском TensorFlow для этой версии Python. В этом случае я считаю, что вышеуказанные варианты, такие как понижение версии Python, компиляция TensorFlow из исходного кода и ожидание выпуска правильной версии TensorFlow, являются обходными путями для возможных обходных путей, которые можно использовать для установки Tensorflow в системе без сбоев. .

Совет эксперта: Этот инструмент восстановления сканирует репозитории и заменяет поврежденные или отсутствующие файлы, если ни один из этих методов не сработал. Он отлично работает в большинстве случаев, когда проблема вызвана повреждением системы. Этот инструмент также оптимизирует вашу систему, чтобы максимизировать производительность. Вы можете скачать его, нажав здесь

CCNA, веб-разработчик, специалист по устранению неполадок компьютера

Я компьютерный энтузиаст и практикующий IT-специалист.Имею многолетний опыт работы в области компьютерного программирования, устранения неполадок и ремонта оборудования. Я специализируюсь на создании веб-сайтов и проектировании баз данных. Я также сертифицирован CCNA для проектирования сетей и решения проблем.

.

Python: Start — бесплатный курс программирования для начинающих

Я собирал немного внутри себя, потому что одно дело программировать, а другое — кого-то учить. Помочь жить все-таки другое, чем написать.

Почему курс блога?

В 2015 году у меня была возможность стать наставником в pyCode Poznań - я познакомилась с отличными девушками (и парнями, хотя их было меньше), я узнала, а может быть, я больше тогда вспомнила, как весело писать первый цикл, первый работающий код, который делает нечто большее, чем просто отображает запись.Какую энергию несут такие мероприятия?

Через какое-то время мне интересно, где эти люди, те 30 (а заявок было 500), делают ли они что-то дальше, или их приключения и Python — это закрытая глава.

Особенность семинара в том, что количество участников ограничено. К тому же не все могут принимать участие одновременно, много самоучек и людей, не любящих "посиделки". Для них, то есть для вас, я предлагаю курс блога .

Я знаю, что в Интернете есть несколько курсов для начинающих.С другой стороны, они обрываются в начале. Я хочу создать место, где с самого начала буду писать что и как я делаю - шаг за шагом. Место, где можно спросить, получить ответы, где я тоже научусь, потому что то, что я использую Python как биоинформатику, не делает меня чемпионом мира.

Каждая запись будет содержать упражнения максимум на от 15 до 30 минут , чтобы не утомлять вас.

Обещаю, это единственное такое длинное вступление.
Смело - к коду!

Установка среды

Чтобы начать свое приключение с Python, вам необходимо установить среду.
Вы можете скачать его с python.org, который предлагает нам две версии: 2.x и python 3.x.

Версия 2.7 БОЛЬШЕ НЕ РАЗРАБАТЫВАЕТСЯ И НЕ АКТУАЛЬНА!
Python 3.x — это текущая версия, которую я буду делать на основе текущей последней версии 3.7. Для вас, однако, не имеет значения, версия 3.6, 3.7, 3.8 или, может быть, 3.9 на вашей машине 😉

Windows

Рекомендую ставить на дефолтные настройки, т.е. не заморачиваться с изменением пути сохранения.

При установке обязательно выберите параметр «Добавить Python 3.7 в путь». У меня это выглядит так:

Если это так, вы можете установить эту опцию в Панели управления> Программы и функции> Python3.7, выбрать «Изменить», оставить «Дополнительные функции» без изменений, а в «Дополнительно» мы добавляем Python в системные переменные, как показано ниже.

Linux и Mac

Python уже есть в этих системах. Установленную версию можно проверить, вставив в терминал

Python — версия
Python 3.7,0

Если появится устаревшая версия, просто обновите ее.

Mac OS X
В системах Appla Python установлен по умолчанию, вы можете оставить его или установить вручную. На python.org выберите версию системы и загрузите пакет.

Проверьте, установлен ли у вас Python:

Python – версия
Python 2.7

python3 — версия
Python 3.9

Если у вас установлен Python 3, больше ничего не нужно.Обратите внимание, однако, что Python 3.x появился под командой python3 . Эта информация может понадобиться вам позже при запуске скриптов.

Убунту

sudo apt-get установить python3.7

Федора

sudo yum установить python3.7

Первый скрипт

Чтобы практически завершить первый пост о Python, мы создадим первый файл. Создаем файл с расширением .ру — у меня есть hello.py

Примечание: Если вы не видите расширения файлов, например, .txt или .py , т.е. вам необходимо включить отображение расширений файлов в вашей системе Windows/Mac.

Мы можем редактировать его любым редактором, даже блокнотом, но после щелчка правой кнопкой мыши появится Edit in IDLE - это простой редактор и среда одновременно. В контент вставляем знаменитое «Hello World!» и мы показываем.

печать ("привет мир!")

Запускаем наш код F5 (Выполнить модуль).

Что дальше?

Настоящее веселье с Python начнется со следующей части!
Вы знаете кого-нибудь, кому нужен этот урок? Переслать
Нужны еще задания? ➡️ Python в

рабочих мест

Python с нуля здесь:

.

Начало работы с RIDE — Robot Framework IDE

Начало работы с RIDE Robot Framework ide

В этом руководстве объясняются основы Robot Framework IDE - RIDE, как создать проект, набор тестов и тестовый пример в RIDE, а также как использовать библиотеки:

в предыдущем руководстве Robot Framework мы узнали о преимущества в деталях, дефекты, важные функции и инструкции по установке.

Ride — интегрированная среда разработки для платформы роботов. Интегрированная среда разработки (IDE) — это приложение, которое предоставляет разработчикам компьютеров комплексные инструменты для написания и отладки кода.

В нашем случае Ride as IDE будет использоваться для написания и выполнения скриптов в Robot Framework.

Этот учебник поможет вам понять основы вождения. Мы узнаем, как Ride как IDE можно использовать для написания тестовых сценариев.Мы узнаем о доступных библиотеках, а также посмотрим, как вы можете их использовать.

Наконец, мы поймем необходимость добавления драйвера браузера и научимся его добавлять.

Чему вы научитесь:

Основы вождения — Robot Framework IDE

Прежде чем мы познакомимся с основами Ride, нам нужно узнать, как мы получим к нему доступ после его установки в нашей системе.

Итак, чтобы получить доступ к Ride, у нас есть два варианта, как описано ниже:

• Перейдите в командную строку и введите «Ride.py ”

ИЛИ

• Создайте ярлык приложения Ride на рабочем столе для быстрого доступа. Выполните следующие действия:
  • Откройте проводник Windows.
  • Перейти в папку, где установлен Ride (в нашем случае "C: python27 scripts").
  • Щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Отправить на» Рабочий стол (создать ярлык)».
  • На рабочем столе создается ярлык, по которому можно открыть приложение Ride.

При первом открытии приложения Ride экран будет таким, как показано ниже.

В верхнем меню есть опции - Файл, Правка, Инструменты, Навигация, Макросы, Справка. Под параметрами меню находятся значки ярлыков: Назад, Вперед, Открыть набор тестов, Открыть каталог, Сохранить, Сохранить как, Поиск по ключевым словам, Поиск тестов, Выполнить тесты, Выполнить отладочные тесты, Остановить выполнение теста.

Когда мы поймем, как использовать функцию «Поездка», вы узнаете, как использовать каждое из этих меню и ярлыков.

В следующем разделе объясняется, как мы можем создать новый проект, набор тестов и тестовый пример, используя меню File .

Создать проект, комплект тестов и сценарий вождения

Файл Файл Используйте это меню для создания нового проекта. Выберите пункт меню File -> New Project , чтобы создать наш первый проект Ride.В рамках проекта мы увидим, как мы создаем тестовый пакет и именно в тестовом пакете мы создадим первый тестовый пример в Ride.

Щелкните пункт меню «Файл» и выберите первый вариант «Новый проект» .

После нажатия на файл появится экран, как показано ниже «Новый проект» . На следующем экране добавьте файл «Имя» в проект и выберите «Родительский каталог», где вы хотите создать этот проект.

Вы можете создать проект в виде файла или каталога.Мы сохраним формат проекта «РОБОТ» и введем «Ссылка» .

бесплатное программное обеспечение для ввода и вывода

На приведенном выше рисунке мы создаем проект с именем "MyFirstProject" путь, для которого вы можете увидеть в "Созданный путь" как "C: RF MyFirstProject". После нажатия «ОК» проект будет создан, как показано на снимке экрана ниже.

После создания проекта щелкните проект правой кнопкой мыши и выберите «Новая квартира» .

Как показано на снимке ниже, мы создаем набор тестов с именем «TestSuite1». Нажмите «ОК».

Теперь, когда у нас есть набор тестов, давайте теперь создадим в нем тестовый пример и надеемся, что вы знаете, как его создать. Щелкните правой кнопкой мыши «TestSuite1» и выберите «Новый тестовый пример» .

Как вы можете видеть на снимке экрана ниже, мы создаем наш тестовый пример с именем «TestCase1».

Это иерархия, в которой тестовые примеры размещены в Ride. Вы можете сравнить тестовый проект с реальным проектом, для которого разработаны тестовые наборы, тестовый набор соответствует модулю в проекте, а тестовые наборы в тестовом наборе — это тестовые наборы, связанные с этим конкретным модулем.

Итак, мы разделили тестовые примеры на модули в рамках проекта Ride.

На приведенном ниже экране мы пишем наши тестовые сценарии для Ride.Это табличная структура, в которой можно писать тестовые сценарии.

Вам должно быть любопытно начать писать свой первый тестовый сценарий в Robot Framework с помощью Ride, но прежде чем мы начнем, давайте кратко рассмотрим библиотеки, необходимые для Robot Framework, а также узнаем, как добавлять драйверы браузера. это было бы необходимо для выполнения тестового примера.

Использование библиотек

Эти библиотеки содержат ключевые слова, которые помогают нам писать тестовые сценарии в Robot Framework.

Существует два разных типа библиотек:

1. Стандартные библиотеки
2. Внешние библиотеки

Стандартные библиотеки — это встроенные библиотеки, поставляемые с Robot Framework. Однако Robot Framework также поддерживает внешние библиотеки. Стандартные библиотеки не требуют явного импорта и доступны по умолчанию, однако внешние библиотеки необходимо импортировать в проект/пакет, в котором они будут использоваться.

Помните, что после обучения вы также можете создавать внешние библиотеки.

Ключевые слова, доступные через стандартные библиотеки и различные внешние библиотеки, перечислены ниже. Это даст вам представление о некоторых ключевых словах, которые можно использовать в соответствии с вашими требованиями к написанию кода для тестового примера.

# 1) Standard libraries

The following are the standard robot skeleton libraries:

73

Library	Purpose, reason	Keywords
000	000 does not actually have keywords сам по себе, но действует как прокси между Robot Framework и реальными серверами, содержащими тестовые библиотеки.Примером удаленного сервера является PythonRemoteServer, node-robotremoteserver и т. д.	Неприменимо
Встроенный	Содержит основные ключевые слова, необходимые для написания скриптов.	Например, «Должен содержать», «Установить переменную, если», «Выполнить ключевое слово» и игнорировать ошибку «и т. д.
Коллекции	Содержит ключевые слова для взаимодействия со списками и словарями.	Например, "Создать список", "Должен быть пустым", "Получить номер"
Datetime	Содержит полезные ключевые слова для обработки операций даты/времени.	Например, «Получить текущую дату», «Добавить время к дате» и т. д.
Диалоги	Ключевые слова в этой библиотеке полезны, когда вы хотите приостановить и выполнить до ввода данных пользователем.	Например, «Получить выбор от пользователя», «Получить значение от пользователя» и т. д.
Операционная система	Эта библиотека используется для задач, связанных с операционной системой. Например, Создать каталог, установить переменные среды и т. д.	Например, «Создать каталог», «Должна быть установлена ​​переменная среды» и т. д.
Процесс	запустите процесс, запустите процесс и дождитесь его завершения.	Например, «Начать процесс», «Начать процесс», «Ждать процесса» и т. д. снимки экрана.	Например, "Сделать снимок экрана", "Установить каталог снимков экрана"
Telnet	Для связи через соединение telnet мы можем использовать ключевые слова этой библиотеки.	Например, "Читать до приглашения" "Установить время ожидания", "Закрыть соединение"
XML	Содержит ключевые слова для проверки или изменения содержимого файлов XML.	Например, «Оценить Xpath», «Анализ Xml»

# 2) Внешние библиотеки

В дополнение к внутренним библиотекам, включенным в Robot Framework по умолчанию, существует также множество внешних библиотек, которые вы можете использовать для расширения возможностей Robot Framework.

В отличие от стандартных библиотек, которые включены по умолчанию, внешние библиотеки необходимо установить, а затем импортировать в проект/пакет, где они будут использоваться.

Начнем с того, что научимся устанавливать наиболее часто используемые библиотеки, а затем импортируем их в проект/пакет.

(ja) SeleniumLibrary: Это тестовая библиотека, позволяющая использовать инструмент Selenium. Это одна из наиболее часто используемых внешних библиотек.Чтобы установить эту библиотеку, используйте приведенную ниже команду в командной строке.

Pip установить библиотеку robotframework-selenium

(Ii) Библиотека эпох; Это тестовая библиотека Appium для тестирования приложений Android и iOS. Следовательно, он поддерживает использование Robot Framework для автоматизации тестирования мобильных приложений. Чтобы установить эту библиотеку, используйте приведенную ниже команду в командной строке.

pip install robotframework-appiumlibrary

(iii) Библиотека базы данных (Python): Это библиотека Python, которую можно использовать для тестирования базы данных.Чтобы установить эту библиотеку, используйте следующую команду в командной строке:

pip install -U robotframework-databaselibrary

(iv) Библиотека Android: Ключевые слова из этой библиотеки необходимы для тестирования приложений Android. Он использует Calabash Android для взаимодействия с приложением Android. Чтобы установить эту библиотеку, используйте приведенную ниже команду в командной строке (для выполнения этой команды вам потребуется Python >= 3.6).

pip install - update robotframework-datadriver

До сих пор мы рассмотрели различные стандартные и внешние библиотеки, давайте посмотрим, как каждую из этих библиотек, установленных в нашей системе, можно импортировать в набор проектов/ тесты.

В качестве примера давайте импортируем SeleniumLibrary в созданный нами проект. Выберите проект, в котором будет использоваться библиотека. Нажмите кнопку «Библиотека» слева.

в 'Имя' в текстовом поле введите название библиотеки "SeleniumLibrary" и нажмите "ОК".

Интернет вещей для компаний

Если имя выглядит так, как показано ниже (выделено черным), это означает, что успешно импортировано в проект.

Однако, если имя библиотеки отображается красным цветом после 'OK' , это означает, что библиотека не найдена и не добавлена ​​в проект. Например, см. скриншот ниже.

Это не конец, после импорта библиотеки в проект ее также следует импортировать на уровне набора тестов. Итак, теперь давайте выберем набор тестов и повторим те же шаги, что и выше, чтобы добавить его в TestSuite1.

На этом загрузка и импорт внешних библиотек на уровне проекта и пакета завершены.

Загрузка и добавление драйверов браузера

Тесты, которые мы автоматизируем, будут выполняться в браузере, и нам нужно добавить к ним драйверы браузера.Для начала скачаем драйвер браузера для Chrome.

Чтобы загрузить драйвер Chrome, выполните следующие действия:

# 1) откройте Загрузите драйверы Chrome и выберите нужную версию драйвера Chrome. Мы загружаем последнюю версию, показанную здесь, т.е. версию 79.0.3945.36.

#два) На следующем экране выберите файл в соответствии с версией операционной системы. Здесь мы выбираем для Windows.

# 3) После загрузки откройте папку загрузки и вы увидите файл (в заархивированном формате), теперь распакуйте файл и вы получите файл chromedriver.exe.

# 4) Этот файл .exe следует скопировать и вставить в папку Python27 или папку Scripts. Причина сохранения его в любом месте заключается в том, что мы добавили этот путь в переменную среды, и он будет доступен из любого места в системе.

Мы только что успешно установили драйвер Chrome в нашу систему.Точно так же мы можем загрузить драйвер браузера для IE, Edge, Firefox и т. д. и сохранить распакованный файл .exe непосредственно в папку Python27 или папку Scripts.

Теперь у нас есть драйвер браузера с библиотеками, импортированными для нашего проекта и набора тестов. Теперь мы готовы приступить к написанию базового тестового сценария Robot Framework, который мы рассмотрим в следующем руководстве «. Понимание и работа с Robot Framework».

Заключение

На этом мы подошли к концу учебника «Начало поездки».Мы надеемся, что вы сделали каждый шаг и изучили основы верховой езды.

К настоящему моменту вы должны уметь создавать проект, пакет и тестовый пример в Ride. В учебнике также объясняются различные доступные библиотеки, а также показано, как их можно добавить в проект/пакет.

Мы также видели, как можно добавить драйвер браузера. Это послужит основой для перехода на более высокий уровень понимания Robot Framework и фактического написания сценариев, тем самым автоматизируя наши тестовые случаи.

В нашем следующем уроке мы рассмотрим понимание и работу с Robot Framework».

ПРЕДЫДУЩИЙ учебник | СЛЕДУЮЩИЙ Учебник

рекомендуется прочитать

.

---

Смотрите также

• 
  Быстродействие в windows 10 где находится
• 
  Скриншот на смартфоне самсунг как сделать
• 
  Проверка udp порта
• 
  Как скопировать контакты с телефона на компьютер через usb
• 
  Личный кабинет сяоми
• 
  Начальный экран windows 10 где находится
• 
  Internet explorer не работает
• 
  Кто звонит по номеру телефона узнать
• 
  Лучшие планшеты для геншин импакт
• 
  Разрешение от trustedinstaller windows 10
• 
  Срок жизни ssd