Python的第三方库是一些由社区开发者或者组织提供的扩展Python功能的模块或者包。它们可以帮助你实现一些Python本身不具备或者不方便的功能，拓展python的可玩性。比如：网络编程：requests,urllib,scrapy,socket等数据分析：numpy,pandas,scipy,matplotlib等机器学习：scikit-learn,tensorflow,pytorch等图形界面：tkinter,PyQt,wxPython等图像处理：PIL,opencv,skimage等Web开发：Django,Flask,Tornado等游戏开发：pygame,coco
error:Command"gcc-pthread-B/opt/module/miniconda3/compiler_compat-Wno-unused-result-Wsign-compare-DNDEBUG-fwrapv-O2-Wall-fPIC-O2-isystem/opt/module/miniconda3/include-fPIC-O2-isystem/opt/module/miniconda3/include-fPIC-Ibuild/src.linux-x86_64-3.10/numpy/core/src/common-Inumpy/core/include-Ibuild/src.
项目场景：使用docker-compose创建django容器问题描述>[5/5]RUN/bin/bash-c'source~/.bashrc&&python3-mpipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple':0.954Lookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple15.98WARNING:Retrying(Retry(total=4,connect=None,read=None,redirect=None,status=None
在服务器上安装langchain+chatglm-6b的环境包requirements时遇到报错： git clone--quiethttps://github.com/facebookresearch/detectron2.git/tmp/pip-install-wdn8vazx/detectron2_09a41306c6a04abaa4ec763689775b94 fatal:unabletoaccess'https://github.com/facebookresearch/detectron2.git/':Failedtoconnecttogithub.comport443:Conne
我正在努力查看所有这些组件是如何连接的-安装了什么等等。我的安装是一团糟。python的几个装置（我不知道哪个是本地的-可以删除哪一个）。当我创建一个新的Virtualenv时（mkvirtualenvvenv）并激活它。如果我写pip3installdjango，然后给我错误：Couldnotfindanactivatedvirtualenv(required).这告诉我，虚拟的指向python2.7（而不是python3）和pip（而不是pip3）。我只是用所有这些废话了。如何删除所有我可以删除的东西，以便我可以新鲜？我想安装所有版本：pipPIP3easy_installPython（除
这里看看发生了什么当我运行上述命令CMD时，我在安装时会出现错误。如您在上图中所见。s.connect（（Base64.b64decode（RIP），17620）我获得语法错误：第191行中的无效令牌而且它还给我带来了其他一些模块的问题。s.connect（（Base64.b64decode（RIP），17620）我获得语法错误：第191行中的无效令牌看答案（我使用jupyter笔记本遇到了本人）当您使用Python3时，您不需要安装URLLIB，因为它是核心的一部分https://github.com/python/cpython/tree/3.6/lib/urllib/它的子模块进行了重组
目录conda与虚拟环境相关命令查看conda基本信息查看当前存在哪些虚拟环境创建虚拟环境克隆虚拟环境删除指定虚拟环境删除指定虚拟环境中某个包设置国内镜像添加Anaconda的TUNA镜像添加USTC仓库镜像设置搜索时显示通道地址Conda附加库查看channels恢复默认镜像（即删除手动配置的全部镜像通道）删除指定channelcondaconfigchannels方法一方法二方法三其他一些经验1.conda中升级python的大版本和小版本2.从python官网下载安装，并安装该环境中的包3.pip的镜像加速下载Pycharm中配置不同python解释器到项目或console配置控制台的解
Anaconda安装和换源，CUDA+Pytorch一、Anaconda安装1.1、下载方法1.2、一些使用帮助1.3、安装方法二、conda的基本使用命令2.1、conda的初始化2.2、conda创建虚拟环境、2.3、conda列出所有虚拟环境2.4、conda激活虚拟环境2.5、退出虚拟环境2.6、conda删除虚拟环境三、conda换源3.1、查看anaconda的已经存在源3.2、添加清华大学镜像源3.3、设置搜索时显示的通道地址3.4、删除已存在的镜像源3.5、临时换源四、安装CUDA+CUDNN4.1、查看电脑4.2、根据显卡的算力和架构确定CUDARuntime版本4.3、Py
转自两位，仅整合Ubuntu22.04换国内源清华源阿里源中科大源163源_ubuntu22阿里源_nudt_qxx的博客-CSDN博客ubuntu换镜像源（ubuntu换源）_乌班图镜像源_Fighting_1997的博客-CSDN博客#备份镜像源设置文件sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak#编辑镜像源设置文件sudogedit/etc/apt/sources.list 清华源：#默认注释了源码镜像以提高aptupdate速度，如有需要可自行取消注释debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c
pip使用中科大源、清华源或修改默认源为中科大源、清华源、豆瓣源、华为源pip临时使用中科大源、清华源、豆瓣源永久使用中科大源、清华源、豆瓣源删除中科大源、清华源、豆瓣源condawindows下先查看默认源conda修改默认源换回默认源删除上面的某一个默认源链接Ubuntu下查看默认源打开配置文件写入配置pip临时使用中科大源、清华源、豆瓣源、华为源(https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%B8%85%E5%8D%8E%E6%BA%90&spm=1001.2101.3001.7020)(windows、ubuntu下均可)1、下载某一个文件的时候，临时使用中科
