开发环境_开发环境python - CSDN
  • 开发环境简介

    2018-07-16 20:20:55
    环境搭建:什么是环境?怎么搭建环境?为什么说要搭建一个环境? 什么是环境?(计算机)适合某种操作的计算机软件和程序。 适合python语言进行软件编程开发的计算机软件平台,操作系统|python|vscode,在操作系统...

    环境搭建:什么是环境?怎么搭建环境?为什么说要搭建一个环境?

    什么是环境?(计算机)适合某种操作的计算机软件和程序。

    适合python语言进行软件编程开发的计算机软件平台,操作系统|python|vscode,在操作系统中安装了多个相关软件可以执行某种操作:环境。

    怎么搭建环境:

    1. 确定一个正在使用的操作系统[windows|unix/linux|mac os]
    2. 确定要执行的某种操作[python编程开发]
    3. 确定要使用的软件[python 64bit-> CPython(解释器)|编辑工具]
      • python官方提供的解释器:CPython,其它的解释器有:Jython/IronPython..
      • 编辑工具
        (1)记事本:可以进行开发,但是效率极其低下,适合入门操作
        (2)超级记事本:主要用于快速修改代码和敏捷开发或者代码维护,不太适用于新手进行中大型项目开发【熟悉和掌握的信息太多】例:vscode/sublime/ultraedit/ultrastudio/editplus/notepad++…
        (3)专业IDE工具:适合任何人开发[智能提示、资源消耗]。

    安装软件和搭建环境的区别:

    • 安装软件:安装好软件之后直接使用软件的功能![界面化操作]。
    • 搭建环境:安装好基础软件之后,可以通过软件提供的非界面化服务功能来完成高级处理方式,如:安装了python软件,提供了解释运行Python源代码的服务。

    安装软件->安装了一个服务->搭建环境。

    展开全文
  • 在Windows系统中,搭建基于Python语言的神经网络开发环境,通常使用Anaconda 来安装好TensorFlow2、sklearn、和科学计算包(安装好深度学习等要用到的库、或依赖包);使用PyCharm IDE来编写代码,编译调试,执行...

    前言

     在Windows系统中,搭建基于Python语言的神经网络开发环境,通常使用Anaconda 来安装好TensorFlow2、sklearn、和科学计算包(安装好深度学习等要用到的库、或依赖包);使用PyCharm IDE来编写代码,编译调试,执行代码。

    本博客参考:北京大学 课程“人工智能实践:Tensorflow笔记”;

     

    搭建环境参数

    系统:Windows       编程语言:Python 3           

    深度学习框架:TensorFlow 2        整合开发环境:Anaconda        开发代码IDE:PyCharm

     

    下面开始搭建开发环境:

    一、安装Anaconda

    大家到官网下载Anaconda 的Python3.7版本,选择电脑的位数(32位 / 64位):

    https://www.anaconda.com/products/individual    

    在网页中拉到底下,即可看到上图页面;比如,电脑系统是Windows的64位,选择红色框框的;如果是32位的,选择红框下一个。下载好后,其是一个可执行文件,例如:Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe。

    双击可执行文件,进行安装,过程安装引导安装即可;(同意,下一步)

    需要注意:添加环境变量的需要勾上√,如果默认使用PYthon3.7的第二个勾上,

    后面默认直至安装完成。

     

     

    二、安装TensorFlow 2

    这里是在Anaconda中安装TensorFlow 2的,大家可以想象Anaconda为一个资源管理器,在支持PYthon3.7的基础上,安装许多深度学习用到的包或依赖库,然后封装成一个独立的开发环境;最好后在PyCharm直接使用封装好的开发环境。

    首先在应用程序中打开“Anaconda Prompt(naconda3)”:

    1)新建一个名为TF2.1的环境,使用PYthon3.7

    conda create  -n Tensorflow_surrounding2.1 python=3.7

    安装过程询问y / n; 输入y 同意安装

    等待安装完成即可。

     

    2)进入刚才创建的环境

    conda activate Tensorflow_surrounding2.1

     

    3)布置GPU加速环境(可选)

    前提条件:电脑中有显卡,NVIDIA品牌;而且在windows中的显卡驱动的版本 >=418.96

    1)如果满足这个条件的朋友,恭喜你可以布置GPU加速环境,训练神经网络时可以用到GPU进行加速。

    2)如果不满足这个条件的朋友,先去看看我这边博客:一篇文章清晰了解NVIDAI显卡驱动(包括:CUDA、CUDA Driver、CUDA Toolkit、CUDNN、NCVV) 这里面有介绍较旧的显卡(例如我的是GTX950M),安装较新版本的显卡驱动(445.87版本);从而实现使用GTX950M显卡进行加速神经网络训练等。

    3)如果电脑没显卡,或不想使用GPU加速的朋友,可以跳过布置GPU加速环境


    下面进行布置GPU加速环境:

    a)安装英伟达的cudatoolkit 10.1版本

    conda install cudatoolkit=10.1

    安装过程选择有,等待安装完成。

     

    b)安装英伟达深度学习软件包7.6版本

    conda install cudnn=7.6

    安装过程选择有,等待安装完成。

    如果上面两条语句顺利安装没报错,恭喜你啊,布置GPU加速环境成功啦。

    如果过程安装失败,很可能是此电脑不支持英伟达的GPU加速;或者GPU驱动版本过低。可以跳过上两步,直接安装Tensorflow。

     

    4)安装TensorFlow2.1

    pip install tensorflow==2.1

    这里等待安装完成即可:

     

    5)验证是否环境安装成功

    进入Python环境:

    python

    输入命令导入TensorFlow库:import tensorflow as tf

    查看其版本:tf.__version__

    检验安装成功后,关闭窗口。

    其他报错

    以上都顺利安装,但是在导入Tensorflow时报错:

    分析原因:很可能是电脑缺失msvcp140.dll文件造成的。

    解决方法:电脑中安装msvcp140.dll就可以了。

     

    三、安装PyCharm

    我们到官方下载社区版的PyCharm,无需在网上找破解版的;

    https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

    然后来到下图页面:

    下载好后是一个可执行文件,例如:pycharm-community-2020.1.exe

    双击可执行文件进行安装,默认安装即可,需要注意的下图:

    然后等待安装完成后,需要重启电脑哦。

     

    四、配置PyCharm开发环境

    1)打开PyCharm,新建工程;

    2)然后选择工程所放目录路径。

    3)设置环境变量,使用之前在Anaconda创建好的环境:Tensorflow_surrounding2.1

    点击OK,然后点击create。

    4)新建一个python文件,编写测试程序:

    测试代码: 

    import  tensorflow as tf
    
    tensorflow_version = tf.__version__
    
    #以下两行代码适合有“布置GPU环境的”
    gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
    print("tensorflow version:", tensorflow_version, "\tGPU available:", gpu_available)
    
    #以下一行代码适合没有“布置GPU环境的”,纯CPU版本的
    #print("tensorflow version:", tensorflow_version)
    
    a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
    b = tf.constant([1.0, 2.0], name="b")
    result = tf.add(a, b, name="add")
    print(result)

    右击运行:

    显示TensorFlow版本为2.1,有使用GPU。

     

    恭喜成功搭建神经网络开发环境--TensorFlow2框架。

    再次感谢:北京大学 课程“人工智能实践:Tensorflow笔记”。

    希望有帮助。

     

     

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  • 开发环境配置

    2019-01-07 18:28:10
    入职第一天一般都是环境的安装,因为在你的前一任很少会给你留下完美的环境。就算能够留下完整的工作环境,可能也并不一定适合你。 Java的环境变量,maven环境变量跟安装,此处省略。 第一讲的是eclipse反编译插件,...

    入职第一天一般都是环境的安装,因为在你的前一任很少会给你留下完美的环境。就算能够留下完整的工作环境,可能也并不一定适合你。

    Java的环境变量,maven环境变量跟安装,此处省略。

    第一讲的是eclipse反编译插件,这里就说一下jad反编译插件。

    前期准备,下载net.sf.jadclipse_3.3.0.jar和jad.exe。第一步首先将net.sf.jadclipse_3.3.0.jar放到eclipse中dropins目录下,

    第二步将jad.exe放入到jdk\bin目录下。

    重启eclipse编译器查看Window -->Preferences-->搜索 jad搜索的到说明安装成功。如果没有的话,检查Java的环境变量是否安装成功,在cmd里面运行jad,

    看看命令是否有效。如果有效还是没有的话,把net.sf.jadclipse_3.3.0.jar放到eclipse中dropins目录下eclipse中的plugins目录下试试。

    jad反编译器安装成功之后还需要在eclipse中配置才能有效,首先配置jadClipse  Path to decompiler:  为你jad.exe 文件的位置,然后在Window -->Preferences-->搜索 file Associatio修改  *.class和*.class without source的默认打开方式为JadClipse。如果没有这种打开方式,你就在里面添加一个然后指定为这个打开方式。

    第二讲的是properties插件

    打开.properties的文件中文编译器识别不出来,这时候是因为你编译器里面少一个properties插件

    前期准备下载jp.gr.java_conf.ussiy.app.propedit_5.3.3,这个比较简单,只要下载文件解压安装上面的路径放入你的eclipse编辑器的路径就好了。

    第三讲的是如何清除前任的SVN账号,登录自己的账号。

    因为SVN的插件有多种形式,这里只讲最常见的一种方式。在安装SVN插件的那个盘(一般是C盘)搜索svn.simple文件,然后把这个文件删除。当你再次用到SVN的时候,就会要求你重新登录SVN账号。

    properties插件下载地址:http://download.csdn.net/detail/qq_35807697/9829685
    jad插件的下载地址:http://download.csdn.net/detail/qq_35807697/9829684



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  • 开发环境

    • 面试官想通过开发环境了解候选人的实际工作情况
    • 开发环境的工具,能体现工作产出的效率
    • 会以聊天形式为主,不会问具体的问题

    Git

    • 最常用的代码版本管理工具
    • 大型项目需要多人协作开发,必须使用git
    • 如果你不知道或之前不用git,不会通过面试
    • Mac OS自带git命令,windows可去官网下载安装
    • git服务端常见的有github coding.net等
    • 大公司会搭建自己的内网git服务
    // 常用git命令
    git add .
    git checkout xxx
    git commit -m "xxx"
    git push origin master
    git pull origin master
    git branch
    git checkout -b xxx / git checkout xxx
    git merge xxx
    git stash
    git stash pop
    

    调试工具

    • 一般不会面试时考察
    • 但这是前端工程师必备的技能(不算知识)
    Elements
    Console
    debugger
    Network
    Application
    

    抓包

    • 移动端h5页,查看网络请求,需要用工具抓包
    • windows一般用fiddler
    • Mac OS一般用charles
    • 手机和电脑连在同一个局域网
    • 将手机代理到电脑上
    • 手机浏览网页,即可抓包
    • 查看网络请求
    • 网址代理
    • https
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    webpack label

    • ES6模块化,浏览器暂不支持
    • ES6语法,浏览器并不完全支持
    • 压缩代码,整合代码,以让网页加载更快
    //package.json
    {
      "name": "webpack-demo",
      "version": "1.0.0",
      "description": "",
      "main": "index.js",
      "scripts": {
        "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1",
        "build": "webpack --config webpack.prod.js",
        "dev": "webpack-dev-server"
      },
      "keywords": [],
      "author": "",
      "license": "ISC",
      "devDependencies": {
        "@babel/core": "^7.6.2",
        "@babel/preset-env": "^7.6.2",
        "babel-loader": "^8.0.6",
        "html-webpack-plugin": "^3.2.0",
        "webpack": "^4.41.0",
        "webpack-cli": "^3.3.9",
        "webpack-dev-server": "^3.8.1"
      }
    }
    
    //.babelrc 
    {
        "presets": ["@babel/preset-env"],
        "plugins": []
    }
    
    //webpack.config.js
    const path = require('path')
    const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin')
    
    module.exports = {
        // mode 可选 development 或 production ,默认为后者
        // production 会默认压缩代码并进行其他优化(如 tree shaking)
        mode: 'development',
        entry: path.join(__dirname, 'src', 'index'),
        output: {
            filename: 'bundle.js',
            path: path.join(__dirname, 'dist')
        },
        module: {
            rules: [
                {
                    test: /\.js$/,
                    loader: ['babel-loader'],
                    include:  path.join(__dirname, 'src'),
                    exclude: /node_modules/
                },
            ]
        },
        plugins: [
            new HtmlWebpackPlugin({
                template: path.join(__dirname, 'src', 'index.html'),
                filename: 'index.html'
            })
        ],
        devServer: {
            port: 3000,
            contentBase: path.join(__dirname, 'dist'),  // 根目录
            open: true,  // 自动打开浏览器
        }
    }
    
    
    //webpack.prod.js
    const path = require('path')
    const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin')
    
    module.exports = {
        mode: 'production',
        entry: path.join(__dirname, 'src', 'index'),
        output: {
            filename: 'bundle.[contenthash].js',//contenthash可以让网页加载更快,具体在性能优化章节那边会讲到
            path: path.join(__dirname, 'dist')
        },
        module: {
            rules: [
                {
                    test: /\.js$/,
                    loader: ['babel-loader'],
                    include:  path.join(__dirname, 'src'),
                    exclude: /node_modules/
                },
            ]
        },
        plugins: [
            new HtmlWebpackPlugin({
                template: path.join(__dirname, 'src', 'index.html'),
                filename: 'index.html'
            })
        ]
    }
    
    

    linux常用命令

    • 公司的线上机器一般都是linux(参考阿里云)
    • 测试机也需要保持一致,用linux
    • 测试机或者线上机出了问题,本地又不能复现,需要去排查
    ssh work@ip地址
    ls
    ls -a
    ll
    mkdir abc
    ll abc
    rm -rf abc
    cd dist
    mv index.html ../index1.html
    cp a.js a1.js
    rm a1.js
    touch d.js
    vi d.js//i进入编辑模式,esc退出编辑模式,:w保存,:q退出,:q!强制退出
    vim d.js
    clear
    cat package.json
    head package.json
    tail package.json
    grep “babel” package.json
    vimtutor
    
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  • 无论你从事的是Donet,还是Java;无论你是架构师,还是编码的开发人员。...不管是VS,还是Eclipse、MyEclipse、NetBeans,亦或是其他的开发工具,大家都会根据自己的性格与习惯,个性化的设置自己的开发工具。

    无论你从事的是Donet,还是Java;无论你是架构师,还是编码的开发人员。可以这么说,几乎每个程序员,都或多或少的有自己的编程习惯。不管是VS,还是Eclipse、MyEclipse、NetBeans,亦或是其他的开发工具,大家都会根据自己的性格与习惯,个性化的设置自己的开发工具。

    我们使用这些工具,可以快速的进行软件开发,但是我想问的是:对于这些工具是怎么样工作的,你都了解吗?我想未必。

    VB

    之前,我做过一年Visual Basic的开发。VB很简单,语法检查不严格,尽管写的代码非常不规范,但是它能运行出结果!大家都知道,VB语言是有缺陷的,不规范、甚至不合理的代码通常情况下能够正常运行,对于企业级开发,这是非常危险的事情。不便于阅读,不便于管理(当然,不完全面向对象是它另一个软肋)。同时,这种语法检查的不严格,也正是VB的一大优点:编程门槛低,好入门。我想也许就是VB语言延续至今的一个很重要的原因。

    现在回想起来,那时使用的VB开发工具,其实是最复杂的。编码、测试、运行,一个VB开发工具就全包了。这时,或许你就知道,安装一个VB的开发环境,为什么需要花费那么长时间。因为它不仅仅是一个IDE,更是要准备一个编译、运行的环境。


    Donet

    相比而言,Visual Studio这款软件就堪称完美了。之所以称它为完美,是因为它几乎做了所有能做的事情:

    开发中各种控件的支持、各种方式的调试、编译、以及它的运行,以及与UML相关功能相结合,等等。可以说,VS也是一个大熔炉。恰到好处的融汇了各种。不得不感叹微软巧夺天工的设计。这种设计,大大的便利了开发人员的开发。程序员只需要遵守相关的规范,就可以及大可能的编写业务相关的代码。像环境变量配置、插件配置、编程规范统一等等,微软都已经做好了,程序员需要做的就是遵守规范,只要你忍受的了微软的条条框框,它就是你最得力的开发工具。

    它完美的就像《火影》里的佐助。注定了天之骄子的destiny。大家可以点此更多了解:Microsoft Visual Studio


    Java

    与VS相比,Java就没有一个这么完美的工具了。起码现在是没有。那将来会不会有呢?我想不会,像Eclipse,它拥有的就是一种残缺的美。MyEclipse应该是仿照VS在Eclipse基础上做的,但是我想更多人选择的会是Eclipse。

    Java的开发就不是一个工具就能解决的了。大家都知道:最基本的,首先需要安装JDK(Java Development Kit)Java开发工具包和Jre(Java Runtime Environment)Java运行环境,以及需要用户手动配置相应的环境变量。尽管如此还不够,因为这样还是仅仅能够进行简单的J2SE开发。像企业级开发,就需要在Eclipse的基础上安装一些插件呀,与各种框架进行集成了呀,必须有相应的应用服务器呀。它就需要用户手动做很多。

    所以,我对Eclipse的最初认识就是:它并没有像VS一样那么面面俱到,实现那么丰富的功能。它提供的仅仅是一个开发环境以及不完整的调试环境(像远程调试、WebService等开发的调试,Eclipse自身是非常吃力的,需要其他插件来集成)。

    但是,随着工作经历的增长,你会越来越发现Eclipse的牛X。Eclipse是绿色的,无需安装,拷过来就能用。同时,它能轻松的集成各种插件、集成各种框架、集成各种你想得到、想不到的工具。

    Eclipse就像是《火影》里的鸣人,看似笨拙,自己没啥功能;实则大巧若拙,以他人集成就会变成一把利器。


               

                                                 (好好想一想,实际中,Donet与Java确实像是鸣人跟佐助一样~~~~)


    我们来看看,Eclipse是怎样辅助我们工作的:

    上面已经提到的,使用Eclipse可以依据JDK,进行一般J2SE的开发。编译后的程序根据JRE中的java虚拟机就能够运行;

    Java的开发中,开发环境与运行环境是分开的,这点你必须要弄明白!所以,Eclipse提供了多种引入依赖包的方式:

    在开发环境中,像一个项目中的Jre、junit依赖包,或者你自己手动建立的User Library引用包,这些依赖的jar在打包时是不会打进项目jar或者war里面的,它们起到的作用只有一个:辅助开发。它们运行时的运行环境,就需要有它的运行环境里面有相应的依赖包。拿Jboss来举例,开发环境中引入的各种依赖,如果运行时还需要这些依赖(比如测试的包可以不引入),那么在jboss的lib或者热部署目录就需要有这些包!

    对于一个web项目,我们可以将依赖包考入项目的lib目录下,那么在打包的时候,这些依赖包就会一起打入jar中。

    如果我们用Maven管理项目,Maven有自己的一套打包规则。这些规则要区别于Eclipse开发环境中引入的各种依赖,具体的说,与Eclipse开发环境中引入的依赖,只有横向关系没有纵向关系。也就是说,他们仅仅是在开发时,方便开发人员引入对应的引用。

    Maven打包时,会根据Pom里面引入依赖设置的scope(这里不详细介绍,具体内容大家可以自己百度搜索,也可以关注我的后续介绍Maven的系列文章)属性,根据这个值,Maven会选择性将依赖打入Jar的依赖包或者不打入Jar的依赖包。同样,如果不打入Jar的依赖包,运行环境需要的话,就需要运行环境里面有相应的Jar包。


    说了这么多,你一定想要问一句:Java开发,为什么需要将开发环境与运行环境分开呢?

    解耦合。Java世界中,没有一家像微软一样“一言堂”的公司,为了和好的调和大家,Eclipse这种利用跟他人合作,放大自己光芒的方式,确实更高一筹。将开发环境与运行环境分开,无疑是为了解耦合。耦合解开了,世界也就和谐了。


    其实,Eclipse就是一个老好人,另一个证据就是:我们可以到Mule的官网档一个开发环境下来,我们会发现,它就是一个Eclipse,在纯粹的Eclipse的基础上,安装了一些插件,做了一些Mule所需要的自己的配置。


    其实,本文想要表达的意思就是讲解一下java开发的环境,以及它运行时,内部是如何工作的。

    同时,也告诉大家:越是在我们身边的熟悉的东西,我们越是不一定了解它。实际的工作效率却往往相反,我们越是了解它,越会提高我们的工作效率,工作起来也轻松。

    展开全文
  • 开发环境

    2019-07-19 13:12:06
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