Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

VirtualEnv в разных операционных системах

В настоящее время я работаю над школьным проектом по анализу данных. Мы используем OS X, Ubuntu и Windows, поэтому хотели бы знать, как использовать один и тот же код на всех платформах. Мы создали виртуальную среду и установили все необходимые внешние библиотеки, и когда мы меняем папку на другую операционную систему, мы запускаем:

virtualenv path/to/virtualenvFolder --alwayscopy --download

Но большинство библиотек не работают или выдают такие ошибки, как "отказано в доступе...", даже с помощью sudo. Есть ли хороший способ передать код Python и внешние библиотеки в папку для нескольких операционных систем?

python python-2.7 virtualenv
06.11.2016

  • Virtualenvs не предназначены для переноски. Вам нужно создать новую виртуальную среду на новой машине и установить в ней требования (например, pip freeze >> requirements.txt на старой машине, затем pip install -r requirements.txt на новой). 06.11.2016

Ответы:


1

Вы действительно не дали много информации здесь. Но похоже, что вы включаете свой virtualenv и его установленные библиотеки в код, которым вы делитесь между системами. Вы не должны этого делать.

Делитесь только кодом проекта; каждый пользователь должен установить свои собственные копии зависимостей напрямую. Вы должны включить в проект файл requirements.txt, в котором все это перечислено, и каждый разработчик может запускать pip install -r requirements.txt в своем собственном virtualenv.

06.11.2016
  • Спасибо. Я подумал, что мы можем установить все внешние библиотеки в папку, чтобы нам не нужно было устанавливать каждую внешнюю библиотеку на каждый компьютер. 06.11.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..