Ich habe angefangen, das Python-Framework Django zu berühren, aber ich hatte einige Probleme und habe es durcheinander gebracht, also werde ich es schreiben, um es zu organisieren. Bitte weisen Sie auf Fehler hin.
Dieses Mal werde ich die Umgebungskonstruktion beschreiben, die ich gemacht habe.
Die Erfahrungswerte des Autors sind wie folgt.
Bisher habe ich hauptsächlich PHP berührt und das Framework Laravel verwendet.
Django Start: 1_Environment Construction Django Start: 2_Create Project Django-Start: 3_Apache-Integration Django-Start: 4_MySQL-Integration
Die folgende Umgebung wurde mit Vagrant erstellt. Ich möchte den Aufbau der virtuellen Umgebung in naher Zukunft zusammenfassen.
Erstens hat Python Python 3 und Python 2. Einige sind nicht kompatibel. Daher ist es notwendig, die Python-Version für jedes Projekt zu wechseln.
Wenn Sie es einzeln neu installieren, ist es problematisch und unvermeidlich. Deshalb verwenden wir das Versionsverwaltungstool Pyenv.
Sie können die Python-Version angeben, die für jedes Verzeichnis verwendet werden soll. Es ist bequem. Als ich tatsächlich darüber nachdachte, Python zum ersten Mal zu verwenden, fiel es mir schwer, zwischen dem Systemstandard Python2 und dem installierten Python3 zu wechseln, daher besteht kein Zweifel.
Ich werde grob gehen.
cd /usr/local/bin
git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ./pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="/usr/local/bin/pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
pyenv --version
pyenv 1.0.7-12-g235eea3
Laden Sie die Quelle mit git herunter und geben Sie sie über den Pfad. Wenn Sie die Version am Ende bestätigen können, können Sie sie ordnungsgemäß verwenden.
Mit pyenv erhalten Sie nicht nur verschiedene Python-Versionen, sondern auch eine Python-Umgebung, die eine Bibliothek enthält. Anaconda scheint eine typische Python-Bibliothek zu enthalten. Ich habe dies hinzugefügt, weil ich es später für maschinelles Lernen verwenden möchte. Derzeit ist der wahre Wert unbekannt.
Überprüfen Sie zunächst die Version von Anaconda, die mit pyenv installiert werden kann.
pyenv install --list | grep anaconda
Es wird ungefähr eine Menge herauskommen, also kopieren und installieren Sie die Version, die Sie mögen.
pyenv install anaconda3-4.3.0
pyenv rehash
pyenv global anaconda3-4.3.0
Deklarieren Sie die Verwendung dieser Python, wenn Sie den Befehl python in alle Verzeichnisse mit pyenv global eingeben.
Stellen Sie sicher, dass Anakonda eingestellt ist.
pyenv version
anaconda3-4.3.0 (set by /usr/local/bin/pyenv/version)
Das können Sie übrigens auch hier überprüfen.
python -V
Python 3.5.2 :: Anaconda custom (x86_64)
Installieren Sie es jetzt, damit Sie Django verwenden können. Pip wird in Python für die Paketverwaltung verwendet. Wenn Sie jedoch anaconda verwenden, können Sie Pakete auch mit dem Befehl conda verwalten. Sie können es mit pip installieren, aber ich werde conda verwenden, weil es eine große Sache ist. Nun, Pakete, die nicht mit conda installiert werden können, werden schließlich mit pip installiert, daher bin ich mir nicht sicher, ob es sinnvoll ist, sie richtig zu verwenden.
conda install -c https://conda.anaconda.org/anaconda django
Stellen Sie sicher, dass Django installiert ist.
python -m django --version
1.10.5
Sie können jetzt Django verwenden. Nächstes Mal werde ich ein Django-Projekt starten.
[Erstellen einer Python-Umgebung mit CentOS7 pyenv](http://blog.umentu.work/centos7-pyenv%E3%82%92%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%97%E3 % 81% 9Fpython% E7% 92% B0% E5% A2% 83% E6% A7% 8B% E7% AF% 89 /) Aufbau einer Python-Umgebung für diejenigen, die Datenwissenschaftler 2016 werden möchten
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