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  • python for S60 2.0 可用的python编辑软件,经我修正后, 现在Nokia5230 测试通过, 将 pyed.py 拷贝到手机 E:\data\python\ 运行Python2.0.0 选项 Run script
  • Python安装 (1) 前置安装spark (2) 在/etc/profile配置spark环境 \#spark environment export SPARK_HOME=/opt/soft/spark234 export SPARK_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin (3) ...

    Python安装

    (1) 前置安装spark

    (2) 在/etc/profile配置spark环境

    \#spark environment
    
    export SPARK_HOME=/opt/soft/spark234
    
    export SPARK_CONF_DIR=$SPARK_HOME/conf
    
    export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
    

    (3) 安装bzip2

    [root@zjw ~]# yum install -y bzip2
    (此步不执行安装anaconda会报错)
    

    (4) 直接执行下载到linux下的Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh文件

    bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

    根据提示回车或yes 只有最后安装vcode回答no

    (5) 生成jupyter配置文件

    (我使用root用户路径是/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py)

    进入你的用户目录

    [root@zjw ~]# cd /root/anaconda3/bin/
    [root@zjw bin]# ./jupyter notebook --generate-config
    Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
    

    (6) 生成Jupyter登录密码

    [root@zjw bin]# ./ipython
    Python 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2018, 18:10:19) 
    Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
    IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
    
    In [1]: from notebook.auth import passwd
    
    In [2]: passwd()
    Enter password: 
    Verify password: 
    Out[2]: 'sha1:0a3a43e3c8b5:c0791ceb50721d9475ae53760b3d7e66b0217ebd'
    
    In [3]: quit()
    

    输入你的密码后 生成一个sha1:xxxxx 用记事本链贴好

    (7) 修改jupyter_notebook_config.py文件

    [root@zjw bin]# cd /root/.jupyter/
    [root@zjw .jupyter]# vi jupyter_notebook_config.py 
    
    c.NotebookApp.allow_root=True
    
    c.NotebookApp.ip='*'
    
    c.NotebookApp.open_browser=False
    
    c.NotebookApp.password=u'刚才生成的密码'
    
    c.NotebookApp.port=7070 #此端口为不使用pyspark的端口
    

    (8) 配置环境变量/etc/profile 并激活

    [root@zjw .jupyter]# vi /etc/profile
    [root@zjw .jupyter]# source /etc/profile
    

    环境变量:

    #anaconda3 environment
    
    export ANACONDA_HOME=/root/anaconda3
    
    export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin
    
    export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter-notebook
    
    export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=" --ip=0.0.0.0 --port=8888"
    

    (9) 执行命令

    1. 如果要环境加入pyspark 就直接执行命令 pyspark

    2. 如果只需要普通python环境 就输入命令 jupyter notebook --allow-root

    [root@zjw .jupyter]# jupyter notebook --allow-root
    [I 17:43:21.048 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/0/jupyter/notebook_cookie_secret
    [W 17:43:21.358 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
    [I 17:43:21.382 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
    [I 17:43:21.382 NotebookApp] JupyterLab application directory is /root/anaconda3/share/jupyter/lab
    [I 17:43:21.385 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /root/.jupyter
    [I 17:43:21.385 NotebookApp] 0 active kernels
    [I 17:43:21.385 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
    [I 17:43:21.385 NotebookApp] http://[all ip addresses on your system]:7070/
    [I 17:43:21.385 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
    

    (10) 再浏览器上根据命令提示的端口登录

    ip地址加上7070端口

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  • 软件资源获取: 注意:安装此软件前需先安装Spark,Spark的安装教程在我之前的博客里有,有需要的可以去看 https://pan.baidu.com/s/1WxnUBHAnQpe-VDHLvH6guA 提取码:eis2 1.安装bzip2(此步不执行安装anaconda会...

    软件资源获取:

    注意:安装此软件前需先安装Spark,Spark的安装教程在我之前的博客里有,有需要的可以去看
    https://pan.baidu.com/s/1WxnUBHAnQpe-VDHLvH6guA
    提取码:eis2

    1.安装bzip2(此步不执行安装anaconda会报错)

    yum install -y bzip2
    

    2.执行我上面分享的Anaconda-Linux脚本文件

    bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
    

    注意:根据提示回车或yes 只有最后安装vcode回答no,因为我不需要安装vcode,所以就没装,可根据自己的实际情况选择。

    3.生成jupyter配置文件

    进入root根目录的anaconda的bin目录,输入以下命令

    cd /root/anaconda3/bin
    jupyter notebook --generate-config
    

    4.生成Jupyter登录密码

    在shell窗口依次输入以下命令

    ipython
    from notebook.auth import passwd
    passwd()
    

    输入你的密码后,会生成一个sha1:xxxxx长串代码,用记事本复制该代码,一定要保存该代码,后面要用到。

    5.修改jupyter_notebook_config.py文件

    首先进入root目录下的 .jupyter文件夹,该文件是一个隐藏文件夹,看不到的,直接输入命令进入就行

    cd /root/.jupyter
    //进入jupyter_notebook_config.py文件,在文件中输入以下代码
    c.NotebookApp.allow_root=True
    c.NotebookApp.ip='*'
    c.NotebookApp.open_browser=False
    c.NotebookApp.password=u'sha1:f8b903331dc8:f83872e3ec7677b40c8a89f52cb4035d0b775314'              //在u的后面写刚才生成的一长串的密码代码,密码代码写在单引号里
    c.NotebookApp.port=7070              //此端口为不使用pyspark的端口
    

    6.配置环境变量

    vi /etc/profile
    //在环境变量文件最后添加如下配置
    export ANACONDA_HOME=/root/anaconda3                //anaconda安装目录
    export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin
    export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter-notebook
    export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=" --ip=0.0.0.0 --port=8888"
    

    7.测试

    • 如果要环境加入pyspark 就直接执行命令 python,端口号8888
    • 如果只需要普通python环境 就输入命令 jupyter notebook --allow-root,端口号7070
      然后在web端输入不同的端口号可访问即说明安装完成
      在这里插入图片描述
    展开全文
  • 在树莓派上安装配置完openvino工具包之后,可以...但是如果我们用python编辑器运行同样的py程序时会提示no module named 'cv2'。然后如果将py程序打包,双击exe文件之后也是什么都不会发生。现提出一种可行的解决方案。

    前言

    以前用python编辑器运行报no module named 'cv2’一直没在意,还以为是编辑器用了python2的原因,因为python2里没有cv2,这次有需求要把程序打包问题就出来了,exe文件点了就结束了,什么也没发生。又想到以前的编辑器问题。在查询一堆资料后确定了不是打包的问题。最后意识到了是环境变量的问题。网上找了半个宇宙也没有解决方法。最后得出解决方案兜了地球一圈,但是总算是解决了,并且是一种普适的方法。现留下记录供和我遇到一样问题的朋友参考。有些东西我学习不是很深入,错误欢迎指正。另外有更方便的解决方法请务必告诉我哈哈。

    问题背景

    在树莓派上安装配置完openvino工具包之后,我可以正常在命令行运行py程序。但是如果我们用python编辑器运行同样的py程序时会提示no module named ‘cv2’。然后如果将py程序打包,双击exe文件之后也是什么都不会发生。

    问题分析

    正如我的这篇树莓派openvino配置博客
    在这里插入图片描述
    可以看到跟着官方文档的方式设置环境,采用的方法是在命令行source了一个setupvars.sh的脚本文件,它帮忙配置好了环境变量,但是很可惜,这个应该只适用于终端中使用我们的openvino工具包。所以问题出在环境变量,当使用其他python编辑器或者打包时都没有这个环境变量的设置,因此py程序无法正常运行。
    想到的第一个办法是在python里配置环境变量
    先是试了os.system(“source xxxxxxx.sh”)并没有效果,原因是这样只是在子进程配置了环境变量,不会影响父进程
    浏览了很多博客都说用os.environ配置
    但是我看不懂sh文件啊,官方那个sh文件里面不知道怎么弄的,用os.environ我是完全不知道怎么搞,也怕乱弄搞崩了
    所以我想到了下面的方法

    解决方法

    原理主要是间接的方法。
    我假设要执行的是main.py,新建一个control.py,还要一个修改过的官方sh脚本文件【现在不用了】,下面详细说明

    Step1 修改官方的环境变量配置文件【直接见更新改动这一步不用了】

    打开setupvars.sh,在最后加入一条

    python3 /你的/py/路径/main.py
    

    在这里插入图片描述
    将文件另存为
    我另存为了setupvars1.sh,放在你喜欢的地方。我就直接和原来的放一起了

    Step2 编写control.py

    其中代码如下

    import subprocess
    cmd = "source /home/pi/Downloads/inference_engine_vpu_arm/bin/setupvars1.sh" #根据你自己改的sh文件灵活更改
    subprocess.call(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,executable="/bin/bash")
    

    这里参考了https://www.mobibrw.com/2017/8141
    用subprocess库的call方法(试过和参考大文章一样用popen,打包的时候可能会出现问题,程序运行一切正常,但我的main.py里面tkinter界面没显示出来。不过我无意间发现在control.py用tkinter的messagebox先弹出一下提示框,main.py的tkinter界面就能显示了,不知道怎么回事。但是反正我不需要用popen就没有深入研究了)
    其中如果executable="/bin/bash“没有会报错说找不到source,因为subprocess.Popen执行Shell命令的时候默认调用/bin/sh,而sh里面没有source,bash才有

    恭喜完成

    这样就完成了一个间接运行要执行的main.py
    通过control.py 运行 改过的加入了运行main.py命令的sh文件
    这就达到了相当于在命令行先配置了环境变量然后输入python3 main.py的效果
    对control.py你想干啥都行了
    我解释一下为什么要做Step1,而不是在Step2分两步先source官方的sh脚本再python3 main.py。因为如果分两步就是两个子进程第一步的环境配置影响不到第二步的子进程环境。

    更新改动

    参考了这篇博客
    https://blog.csdn.net/xiojing825/article/details/78207862
    之前我不知道subprocess.call可以执行多条命令,现在知道了,所以不需要step1那一步改官方的sh了
    直接写一个control.py具体如下

    import subprocess
    cmd1 = "source /home/pi/Downloads/inference_engine_vpu_arm/bin/setupvars.sh"
    cmd2 = "python3 /你的/py/路径/main.py"
    cmd = cmd1 + " && " + cmd2
    subprocess.call(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT,executable="/bin/bash")
    

    这样就非常简单了哈哈
    //希望这能帮到你

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  • python开发软件有哪些?Python编程软件

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 15:33:16
    Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。...

    Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

    一、Python代码编辑器

    1. SublimeText

    Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器,支持Python代码编辑,同时兼容所有平台,并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受编程人士的喜爱!2. Vim

    Vim和Vi是一种模型编辑器,它将文本查看从文本编辑中分离,VIM在原始VI之上做了诸多改进,包括可扩展模型和就地代码构建,VIMScripts可用于各种Python开发任务!

    3. Atom

    Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”,可以兼容所有平台,拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场,使用Electron构建,其运行时安装的扩展插件可支持Python语言!

    4. GNU Emacs

    GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器,使用强大的Lisp编程语言进行定制,并为Python开发提供各种定制脚本,是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器,一直萦绕在UNIX周围。

    5. Visual Studio Code

    Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器,可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置,对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件,只需快速点击按钮即可成功安装,且可自动识别Python安装和库。

    二、Python集成开发环境

    1. PyCharm

    PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境,同样拥有付费版和免费开源版,PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中,还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

    PyCharm直接支持Python开发环境,打开一个新的文件然后就可以开始编写代码,也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序,它还支持源码管理和项目,并且其拥有众多便利和支持社区,能够快速掌握学习使用!

    2. Eclipse + PyDev

    PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件,支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等,在Eclipse中安装PyDev非常便捷,只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev,点击安装,必要的时候重启Eclipse即可,对于资深Eclipse开发者来说,PyDev可以很轻松上手!

    3. Visual Studio

    Visual Studio是一款全功能集成开发平台,提供了免费版和付费版,可以支持各种平台的开发,且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程,并且支持Python智能感知、调试和其他工具,值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台!

    4. Spyder

    Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境,它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的,Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能,如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器,其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能,十分适合使用Python的数据科学家们。

    5. Thonny

    Thonny是针对新手的一款集成开发环境,适用于全部主流平台,默认情况下,Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装,十分方便新手使用!

    以上是比较常用的几款Python代码编辑器Python集成开发环境,Python开发人员、正在学习Python开发以及想从事Python开发工作人员可以尝试使用一下,选择自己最顺手的开发工具,对以后的工作可以起到事半功倍的效果!

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