pip

1、安装好python2和python3，配置好全部环境变量 环境变量修改后，需要重新启动命令行才有效 2、如何启动不同版本的python 启动的时候会执行python.exe，python2和pythin3都有这个执行文件，到底启动哪一个，看环境变量，哪个在前面就先执行哪个 不同版本共存 第一种方法：将python.exe分别改成python2.exe和python3.exe，在命令行中分别输入python2和python3，正确的情况下应该分别进入python2和python3环境，但是报错提示会有问题 第二种方法： py -2调用python2 py -3调用python3 3、pip及命令行第三方包的安装 需要使用python2的pip时 py -2 -m pip install xxx 需要使用python3的pip时 py -3 -m pip install xxx 4、pip2和pip3设置 在命令行窗口输入，重新安装python2下的pip python2 -m pip install –upgrade pip –force-reinstall 在命令行窗口输入，重新安装python3下的pip python3 -m pip install –upgrade pip –force-reinstall 可以通过pip2 -V 和 pip3-V 查看两个pip的版本信息

Python科学计算环境conda的下载 Conda官方主页: https://github.com/conda/conda Conda官方下载地址: Conda官方下载 我是x86_64 linux系统，所以下载 https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh conda的安装 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 注意：安装完成后，conda下的bin文件会添加到环境变量里面，这时候需要source一下bash文件 source ~/.bashrc conda的卸载 rm -rf ~/miniconda 并修改~/.bash_profile中的环境变量，去除家目录中隐藏的.condarc文件.conda文件和.continuum目录 rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum conda的使用 1.查看已经安装的包 conda list 2.查看可用软件包 conda search 3.在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，请使用: conda install jupyter notebook 4.也可以通过 pip 来获得 Jupyter notebook pip install

整体步骤阐述：（windows环境下） 　　步骤一，下载python安装包 （和 jiango 压缩包） 　　步骤二，安装python 配置python的环境变量 　　步骤三，安装djang 　　　　　　方式一：pip install jdango == 2.0 　　　　　　方式二：通过jango压缩包安装 步骤一： 　　下载python安装包和django 压缩包 　　官方下载地址： 　　python：https://www.python.org/downloads/ 　　django：https://www.djangoproject.com/download/ 　　 　　拓展： 　　python 与 django版本对应信息（需要了解的） 　　 　　相关链接：https://docs.djangoproject.com/en/dev/faq/install/#what-python-version-can-i-use-with-django 步骤二： 　　安装python : 　　　　注意事项1. 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　然后再点击install 安装即可（没有提到的，默认next就好了。） 步骤三： 　　　　方式一： 　　　　　　用python pip 命令方式直接安装django 模块 　　　　　　1.检测python环境变量是否安装好。 　　　　

电脑环境为 ：windows10 python3.5 cuda8.0 可以在 官网 查询各个版本的安装方式 这里使用pip的安装方式，通过以下命令： 1 pip3 install http: // download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 2 pip3 install torchvision 在安装完成后在python中验证安装： Python 3.5 . 2 (v3. 5.2 :4def2a2901a5, Jun 25 2016 , 22 : 18 : 55 ) [MSC v. 1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type " help " , " copyright " , " credits " or " license " for more information. >>> import torch >>> import torchvision >>> 可能出现的问题： 在import torch时出现 from torch._C import * ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 的错误 原因是缺少一些dll文件，通过以下几步来解决： 1.下载 win-64/intel-openmp-2018.0.0-8.tar

上一篇系列文章 《Python 量化投资实战教程(7)—孕线真的有用吗？》 中我们讲到了孕线的形态和其基本的量化规则。 不过，当时只是基于一支股票对这个策略进行回测，数据量过少，其结果并不具有参考性。 今天，我们将在A股中抽取1000只股票，计算这些股票在2010年1月1日至2020年5月10日采用孕线策略的收益率。 本文完整源代码和数据均在开源代码仓库中： https://github.com/Ckend/pythondict-quant 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章： 超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda： Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装 依赖模块 ，多舒服的一件事啊： Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南 。 在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块: pip install backtrader pip install numpy pip

许多技术投资方面的教材，经常会用几幅上涨的图来表明某些指标的用处，实际上那些上涨的图很可能只是假象。作者为了证明他所强调的指标的作用，选定了符合该指标策略的股票上升趋势图，但实际上这些策略并不一定适合全部股票，许多人被傻傻地骗了进去，血本无归。 因此，判断一个策略的好坏一定要有回测证据 。我们将在A股中随机抽取1000只股票，在2010年1月1日至2020年5月10日期间采用上回的 Python 量化投资原来这么简单(4) —KDJ 策略 进行交易，并计算得到其最终收益率 。最后看正收益与负收益股票的对比，基于此来判断该策略是否具有通用性。 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章： 超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda： Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装 依赖模块 ，多舒服的一件事啊： Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南 。 在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块

安装好了python3的环境前提下 1.使用pip3安装virtualenv pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple virtualenv 上图已经安装成功 2.出现virtualenv: command not found...问题 3.添加环境变量解决 (1)使用查找find / -name 'virtualenv.py' 是否存在 下图可知可以找到 (2)添加环境变量 步骤: vim /etc/ profile # 将下面内容添加到文件的最下面 PATH =$ PATH :/usr/local/python3/ bin # 是添加的进行生效命令 source /etc/ profile # 最后查看是否添加成功 echo $ PATH 例子截图: (3)重新使用virtualenv # 使用virtualenv创建出一个python3的环境命令, 环境名为demo1 virtualenv --python =/usr/bin/ python3 demo1 # 进入虚拟缓慢目录下的/demo1/ bin 使用命令启动虚拟环境 source activate 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4298243/blog/3398179

断网环境下利用pip安装Python离线安装包 学习了:https://www.cnblogs.com/michael-xiang/p/5690746.html 自己下载安装文件的地方： https://pypi.org/ pip install requests-2.19.1 需要 chardet-3.0.4, idna-2.7, urllib3-1.23, certifi-2018.4.16； https://packaging.python.org/tutorials/installing-packages/ pip install ./ downloads / SomeProject - 1.0 . 4. tar . gz pip install chardet-3.0.4.tar.gz pip install idna-2.7.tar.gz pip install urllib3-1.23.tar.gz pip install certifi-2018.4.16.tar.gz pip install requests-2.19.1.tar.gz 对于PyMySQL的安装需要如下安装包 pip install asn1crypto- 0.24 . 0 . tar .gz pip install six- 1.11 . 0 . tar .gz pip install

pytest是一个测试框架，功能与unittest类似，完全兼容unittest的功能。一般做接口测试的时候，以前用的多的是python+requests+httptestrunner完成接口自动化测试与报告生成，看到现在很多都在用pytest框架，我也来学习一下，接口测试中pytest应用广泛的是通过python+pytest+allure生成测试报告，报告格式比较美观。 文章比较长，先简单概述一下本文的大概内容： 1、环境搭建以及pytest是怎么运行的，如何识别有效用例 2、用例执行顺序、参数传递、数据驱动 3、断言，以及常见的pytest装饰器 4、测试报告生成，包括自带的pytest的报告以及集成allure的报告。 pytest安装 pip install -U pytest 查看安装版本： cmd窗口输入：pytest --version ,会在窗口中输出类似下面格式的一句话： This is pytest version 5.4.3, imported from d:\python38\lib\site-packages\pytest\__init__.py 用例的识别与运行 用例编写规范 测试文件以test_开头(或者以_test结尾) pytest会找当前以及递归查找子文件夹下面所有的test_*.py或*_test.py的文件，把其当作测试文件

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 首先我们来看 Mac版 按照需求大家依次安装，如果你还没学到数据分析，建议你先学好Pytho基础和爬虫再来。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目 python3 -m pip install numpy python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装 python3 -m pip install pandas python3 -m pip install wordcloud python3 -m pip install matplotlib python3 -m pip install scipy python3 -m pip install -U scikit-learn Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 如果看不懂，说明你基础还没学好后。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目，学好在看这篇 使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面