Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)
Atom 편집기에서 Python 가상 환경을 구성하는 방법은 무엇입니까? 다음 글에서는 Windows에서 Atom 편집기의 Python 환경을 구성하는 방법을 소개하겠습니다. 도움이 되길 바랍니다.
Atom을 선택한 이유
Atom은 Windows 텍스트 편집기 사이에서 완전 인기를 끌었고, 더 많은 사람들이 사용하고 있다고 할 수 있습니다. 이전에 Vim을 사용해 본 적이 있기 때문에 Atom을 선택했는데, Atom의 Vim 플러그인에는 숫자를 늘리거나 줄이는 (Ctrl + A / Ctrl + X)를 포함한 모든 공통 기능이 있습니다. :
명령을 구현하기 위해 ex-mode
플러그인을 추가하면 이미 Vim 환경에 매우 적합해졌습니다. [관련 권장사항: atom 사용법 튜토리얼ex-mode
插件实现 :
命令,已经非常贴合 Vim 的使用体验了。【相关推荐:atom使用教程】
至于为什么不用 Vim 了,因为 Vim 现在更新到 8.2 了,我以前配置的 vimrc 已经搬不过来了(救救孩子,孩子已经看不懂怎么配了 TAT)
Python 开发需求
为了便于管理第三方库,推荐在 Python 开发的时候构建虚拟环境。不过日常使用时,如果不是大项目,跑个作业或者测试程序,甚至可能代码还没有报错信息长,就没必要专门开一个虚拟环境了。
这时问题就来了,我安装的 Python 根目录下没有我想要的包,所以我想用虚拟环境的编译器去跑我的代码,但是我又不想在体验稀烂的 cmd 或者 Anaconda Prompt 里面去用命令跑我的程序,那怎么才能把这个功能集成到 Atom 里面呢?
相关插件
运行程序用的 Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)
这里我的 Atom 可以跑程序的关键是 Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)
这个插件:
这个插件允许你按下 F5
或 F6
就可以执行当前的程序。其实原理很简单,就是执行了一条自定义命令:
这条命令是可以更改的。改起来也很简单,只需要知道 {file}
代表的是当前文件,而每次按下 F5
都会执行一遍这条指令就好。
很显然,这个插件无法解决虚拟环境的问题。虽然你大可以把这条指令写明成用虚拟环境的 Python 编译器执行,但是其他插件的工作环境并没有变化。结果就是你写代码的时候 pylint
在不停地告诉你这个包找不到那个包不存在,强迫症当场去世。
虚拟环境插件尝试
所以我又去找了别的插件,参考了这篇文章找到了这个 atom-python-virtualenv
.
博主在 Ubuntu 上搞好像没有问题,但我这 Windows 下却是不行的。尝试修改了很久的参数,却还是不行。最后,我翻到插件作者的说明,发现这个插件暂时不支持 anaconda 的虚拟环境!作者写了一个 To-Do list,其中有三项:
- 加入对用 pip 安装新包的支持;
- 加入对 pip 虚拟环境的支持;
- 加入对 conda 虚拟环境的支持。
也就意味着以上三者,现在都做不到。
解决方案
如果插件行不通的话,我想到的最简单的方法就是更改整个 Atom 的运行环境。Ubuntu 中 shell 的环境变量是可以继承到其子进程中的,也就是你在终端打开一个新的应用,这个应用的环境变量会继承这个终端的。在 Windows 内应该有类似的特性。
所以,我尝试从 Anaconda Prompt 中用命令启动 Atom:
PS:Atom 安装没有自定义界面,应该会默认修改好环境变量(以及强制装在 C 盘)。但如果确实出现这条命令不存在的情况,可以自行找到 Atom 安装目录,把 bin 的路径夹放进 Path 环境变量,再重启命令行就好。
这个 base 环境下是没有 opencv
的,看到这里 import cv2
是报错的,继续运行也会出现错误。
而当我在 Anaconda Prompt 中更改虚拟环境再打开 Atom 时:
我发现 pylint
]
이때 문제가 발생합니다. 제가 설치한 Python 루트 디렉토리에 제가 원하는 패키지가 없어서 가상환경의 컴파일러를 이용하여 코드를 실행하고 싶은데, 그런 현상을 경험하고 싶지 않습니다. cmd가 지저분하거나 Anaconda Prompt의 명령을 사용하여 프로그램을 실행합니다. 이 기능을 Atom에 어떻게 통합할 수 있나요? 🎜
🎜관련 플러그인🎜
🎜🎜프로그램 실행을 위한Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)🎜🎜🎜내 Atom이 프로그램을 실행할 수 있는 핵심은 플러그인Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)입니다.
:🎜🎜
F5
또는 F6
을 눌러 현재 프로그램을 실행할 수 있습니다. 실제로 원리는 매우 간단합니다. 사용자 정의 명령을 실행하기만 하면 됩니다: 🎜🎜
{file}
이 현재 파일을 나타내고 이 명령은 F5
를 누를 때마다 실행된다는 것만 알면 됩니다. 🎜🎜분명히 이 플러그인은 가상 환경의 문제를 해결할 수 없습니다. 가상 환경에서 Python 컴파일러를 사용하여 실행되도록 이 명령을 작성할 수 있지만 다른 플러그인의 작업 환경은 변경되지 않습니다. 그 결과 코드를 작성할 때 pylint
는 이 패키지를 찾을 수 없으며 해당 패키지가 존재하지 않는다는 메시지를 계속해서 알려주고, 그 자리에서 강박 장애로 사망하게 됩니다. 🎜🎜🎜가상환경 플러그인 체험🎜🎜🎜그래서 다른 플러그인을 찾아보다가 이 글을 참고해서 atom-python-virtualenv
를 발견했습니다.🎜🎜블로거가 그렇게 보이도록 만들어 놓았습니다. Ubuntu에서는 문제가 없지만 Windows에서는 작동하지 않습니다. 오랫동안 매개변수 수정을 시도했지만 여전히 작동하지 않았습니다. 마지막으로 플러그인 작성자의 지침을 참고하여 이 플러그인 🎜이 현재 아나콘다의 가상 환경 🎜을 지원하지 않는다는 사실을 발견했습니다! 작성자는 다음 세 가지 항목이 있는 할 일 목록을 작성했습니다. 🎜- pip를 사용하여 새 패키지 설치에 대한 지원 추가
- pip 가상 환경에 대한 지원 추가 Conda 가상 환경에 대한 지원을 추가합니다.
🎜Solution🎜
🎜플러그인이 작동하지 않으면 제가 생각하는 가장 쉬운 방법은 전체 Atom 실행 환경을 바꾸는 것입니다. Ubuntu에서 쉘의 환경 변수는 하위 프로세스로 상속될 수 있습니다. 즉, 터미널에서 새 애플리케이션을 열면 이 애플리케이션의 환경 변수가 터미널에서 상속됩니다. Windows에도 비슷한 기능이 있어야 합니다. 🎜🎜그래서 Anaconda Prompt의 명령으로 Atom을 시작하려고 했습니다: 🎜🎜
🎜PS: Atom 설치를 위한 사용자 정의 인터페이스가 없으며 환경 변수는 기본적으로 수정되어야 합니다(그리고 강제로 C 드라이브에 설치되어야 합니다). 하지만 이 명령이 없으면 직접 Atom 설치 디렉터리를 찾아서 bin 경로 폴더를 Path 환경 변수에 넣은 다음 명령줄을 다시 시작하면 됩니다. 🎜🎜이 기본 환경에는
opencv
가 없습니다. 여기에 import cv2
가 표시되면 오류가 보고되며 계속하면 오류가 발생합니다. 그것을 실행하십시오. 🎜🎜

pylint
의 오류 보고서가 사라지고 프로그램이 정상적으로 실행되는 것을 확인했습니다. 🎜좋아요! 이 방법은 가상 환경을 핫 스위칭할 수는 없지만 원래 소규모 프로젝트를 작성하는 데 사용되므로 기본적으로 가상 환경을 전환할 필요가 없습니다.
여기에서는 conda 가상 환경을 예로 들어보겠습니다. 사실 pip 가상 환경도 마찬가지입니다. 먼저 쉘의 환경 변수를 변경한 후, 해당 항목에서 atom
명령을 실행하면 됩니다. Atom을 여는 쉘입니다. atom
命令打开 Atom 就完成了。
进一步,如果还是感觉这个解决方案需要每次启动都切换环境太麻烦,那么还可以把这两条命令封装起来,变成一个 bat 脚本文件。具体来说,新建一个文本文档,将以下命令
start /k cmd "conda activate <your env> && atom"
输入,并将文档连同其扩展名重命名成一个 bat 文件,例如 atom_venv.bat
。你可以把这个文件放在桌面,那么下次你希望启动虚拟环境为 <your env></your>
的 Atom,那么只需要把命令里的 <your env></your>
换成你的环境名就好。
这条命令会打开一个新的命令行窗口,并分别执行引号内 &&
rrreee 명령을 입력한 후 확장자와 함께 문서 이름을 atom_venv.bat
와 같은 bat 파일로 바꿉니다. 이 파일을 바탕화면에 올려놓고 다음에 <your env></your>
라는 가상 환경에서 Atom을 시작하고 싶다면 <your env>를 환경 이름으로 바꾸세요. </your>
이 명령은 새 명령줄 창을 열고 따옴표로 묶인 &&
앞뒤의 두 명령을 실행합니다. 관심이 있는 경우 관련 스크립팅 정보를 확인할 수 있습니다. XD
완료
내가 이전에 사용했던 Vim을 포함하여 Atom에는 공통적인 문제가 있습니다. 즉, Windows에 대한 지원이 Linux만큼 좋지 않다는 것입니다. 이 또한 매우 무력한 일입니다. 두 운영 체제의 원래 대상 그룹도 다르고 디자인 컨셉도 매우 다릅니다. 장황한 내용이 많네요 ㅎㅎ 사실 대부분의 사람들은 이런 말도 안되는 내용을 읽을 시간이 없을 것 같아서 해결 부분에서는 최대한 간결하고 명확하게 설명하려고 노력했습니다. 하지만 나는 여전히 말도 안되는 말을하고 주제에 맞지 않는 다른 말을하고 싶습니다. 여기 있어주셔서 감사합니다. 🎜🎜【관련 추천: "🎜atom tutorial🎜"】🎜
위 내용은 Atom Python 가상 환경 구성 방법(Win 환경)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점
