确定当前Python环境中的site-packages目录位置

# -*- coding:utf-8 -*- ''' 1, 从网站上下载spark 2, py4j和pyspark这两个库放到Python环境中, ''' import os os.environ['SPARK_HOME'] = r'E:\Dev\spark-1.4.0-bin-hadoop2.6' from pyspark import SparkContext, SparkConf appName ="jhl_spark_1" #你的应用程序名称 #Master URLs, 参见h

运行Python程序,我们比较常用的是直接在Windows命令提示窗口或者Linux终端或shell窗口中,直接:Python *.py,或者在Linux环境下,在投不中,加入: #!/usr/bin/env python 然后 ./*.py 直接运行 但是进入Python后,该怎么运行呢? 这里就简单介绍一下,这里先简单介绍下os的部分功能. import os; #在Python环境中,引入环境,是必须的:具体可以查看Python中的os os.getcwd(); #得到当前工作目录 os.

安装或使用cx_Oracle时,需要用到Oracel的链接库,如libclntsh.so.11.1,否则会有各种各样的错误信息. 安装Oracle Instant Client就可得到这个链接库,避免安装几百兆之巨的Oracle Client. 软件下载地址: cx_Oracle的主页:http://cx-oracle.sourceforge.net/ 必需的Oracle链接库的下载地址: 常见的错误和解决方法: 一.win32二进制安装 在windows下安装cx_Oracle-5.0-11g

整型数据在Python3中是没有大小和范围的限制 1 num = 10**100 #表示 10 的 100 次方 2 print(num) 此时输出为正确的答案,10的100次方,即在Python3中,整型是不会溢出的 整型数据在Python2中是有范围的限制 1 num = 10**100 2 print(num) 此时输出为一个错误答案(数据最后一位为 L ),即在Python2中,整型数据过大会溢出 原文地址:https://www.cnblogs.com/ztao4802/p/10080

PyCharm配置Anaconda Anaconda的安装在网上已经有了,这里主要讲之前已经安装了已经配置好Python环境变量以及PyCharm的情况下,使用Anaconda. 即在PyCharm中出现了“ModuleNotFoundError No module named 'requests'”错误 在已经配置好PyCharm的情况下,我们要使用Anaconda,需要将原来的编译器(删去),环境可以更换也可以就用原来的. 在PyCharm左上角File(文件)中点击setting(设置)=

人生苦短,我用Python 一.升级到python2.7 开发环境的系统是centos 6.0, 默认的python版本是2.6.6, 由于线上环境是python2.7,为了防止版本差异产生的问题,所以要升级python,在centos下升级python有是那种方式 yum安装,最简单,但是官方下载源版本更新慢,所以需要自行更改开发机的下载源,如网易的 rpm安装 源码安装 这里只介绍源码更新的过程,因为源码安装,个性化定制的东西很多,比较可控吧 安装python,需要先下载一会儿编译期间或者开

virtualenv可以使多个Python相互独立,互不影响,它能够: 1. 在没有权限的情况下安装新套件2. 不同应用可以使用不同的套件版本3. 套件升级不影响其他应用 安装 sudo apt-get install python-virtualenv 然后建立一个测试目录 mkdir py/django_pro -p cd py/django_pro/ virtualenv web01 cd web01 source bin/activate 退出虚拟环境: deactivate 此时我们会

本文讲述用C#调用Ironpython运行环境,解析并运行动态pyhton脚本.这种情况应用在那些需要滞后规定行为的场合,例如,动态计算项(计算引擎),用户可以自定义计算内容.计算公式等. 本文的代码适用于IronPython 2.7(需要下载及安装)及C#4.0,由于IronPython早期版本提供的Hosting API不同,对于网上搜索得到的代码,如果是早期版本代码(多数如此),并不能编译通过,所以本文强调代码的版本问题. 本文代码需要引用两个命名空间IronPython和Microsof

xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上.在数据科学方面,有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛,其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案.在工业界规模方面,xgboost的分布式版本有广泛的可移植性,支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行,并且保留了单机并行版本的各种优化,使得它可以很好地解决于工业界规模的问题. 本文就主要介绍一下xgboost在pyt