环境:windows 8.1 professional 64位 方案一:python 2.7.9.amd64.msi+pip6.0.8 1. 下载安装python 2.7.9.amd.64.msi.下载地址:https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/python-2.7.9.amd64.msi 2. 下载安装pip6.0.8.下载地址:https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 安装方法:https://pip.pypa.io/

iptyhon 是一个python交互shell,比python自带的shell要好用,更为优越是ipython notebook. 网上一搜  如何安装python notebook的教程很多,可惜都不是简单的.你会遇到很多问题,scipy,numpy安装就会最大的问题是vs的问题.其实,网上有很多大牛已经半我们搜集好了搜有的库,制作好了发行包.百度 “ python 科学计算发行包”,就可以看到很多,例如ython(x,y),Anaconda,Sage,Enthought Canopy.所以

用windows平台测试时,会受到网络条件的影响,导致测试结果不够准确,尤其是高并发的情况下,需要能够精准的测试请求的响应时长,对于网络的要求更加苛刻.在这样的情况下,可以考虑在linux服务器端安装jmeter进行测试. 下面就简要介绍下linux环境安装jmeter的步骤. 准备环境: linux平台 jmeter安装包 jdk 软件的下载可以参考上一篇windows环境安装jmeter,此处不再赘述. 一.安装jdk jdk的安装可以参考以下内容 http://jingyan.baidu.

官方安装指南 https://github.com/yyuu/pyenv#homebrew-on-mac-os-x 注意: Rebuild the shim binaries. You should do this any time you install a new Python binary. (Examples: installing a new Python version, or installing a package that provides a binary.) https:/

01.Why Anaconda? Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库,其中NumPy提供了矩阵运算的功能,SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库,而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了.Matplotlib库提供了绘图,可以实现数据的可视化,Pandas是基于NumPy的一种工具,该库提供了高效地操作大型数据集所需的工具.而这四个库都需要我们进行单独安装,Python自身并不具备这些

.ipynb文件 平时我们可能会遇到.ipynb文件,如何查看并编辑它呢?方法有很多,比如使用Jupiter notebook,google drive,ipython等等,今天介绍的是使用ipython notebook的方法来操作. 安装ipython notebook pip install ipython # 使用pip安装ipython pip install "ipython[notebook]" # 安装notebook 打开 .ipynb文件 ipython noteb

最近有一个培训机构找笔者来做一份Python的培训教材,顺带着研究了下python notebook,发现很好很强大,现把初步的安装步骤记录如下:         1.安装Python 这个是必须的,在http://www.python.org/download/ 下载最新的Python版本.按照自己的平台下载对应的版本,然后安装即可. 2. 安装IPython 直接使用:pip install ipython 下载安装最新的ipython组件 3.安装pyzmq 直接使用easy_instal

1.重建主机的Oracle用户 组 统一规范 uid gid 以保证共享存储挂接或其他需求的权限规范 userdel -r oracle groupadd -g 500 oinstall groupadd -g 501 dba useradd -g oinstall -G dba -u 500 oracle #id oracle uid=500(oracle) gid=500(oinstall) 组=500(oinstall),501(dba) 2.安装好Oracle 需要的rpm包.安装rpm

IPython从4.0开始,为了项目的独立运行,便将notebook等一系列附加组件迁移至jupyter中,从而使得IPython专注于交互式python这一功能.让我们来看看官网上的解释: “IPython is a growing project, with increasingly language-agnostic components. IPython 3.x was the last monolithic release of IPython, containing the note