pycharm

一、背景 PyCharm执行Python时，找不到自己安装的package，例如pandas、numpy、scipy、scikit等，在执行时报如下错误 ImportError: No module named xlrd ： 二、问题示例： 　　新建的项目，执行时报错 ImportError: No module named xlrd ：实际在电脑终端执行可成功，在python3.8的目录下已安装此三方库。因此需要更改项目的python调用目录。 　　 三、问题解决 （1）pycharm添加Python interpreter； （2）给添加的Python interpreter添加自已安装的package路径。 1、pycharm添加Python interpreter 打开项目设置（pycharm–>preference） 添加完成以后，直接保存即可。 四：查看效果 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4257651/blog/4303647

1 引言 进行Python开发时，多个项目可能使用到不同的依赖，例如A项目需要1.8版本的Django，而B项目需要2.0版本的Django，这时候如果没有使用虚拟环境，就需要来回卸载和安装Django，十分不便。虚拟环境的出现可以很好的解决这一问题。 本篇博文主要绍Python的虚拟环境管理方法，包括virtualenv、virtualenvwrapper、pycharm等。需要说明的是，在使用前面提到的几种方法之前，必须确保系统中已经至少安装有一个Python版本。 2 virtualenv （1 安装 virtualenv的安装与Python普通第三方包安装一样，都可以通过pip来安装： pip install virtualenv （2）创建虚拟环境 创建一个名为firstenv的虚拟环境： virtualenv firstenv 上图中最后一行出现“done”的字样说明虚拟环境安装成功，此时，在当前文件夹会出现一个与刚新建的虚拟环境同名的文件夹： 在firstenv文件夹内部的有一个铭文Scripts的子文件夹，这个文件夹存放了Python环境必备的一些可执行文件： 看到这里你应该明白了，virtualenv所谓的虚拟环境就是在当前文件夹中以真实环境为模板，另外存储一套编译工具，实现与正式环境的隔离。 那么，刚新建号的环境该怎么使用呢？ （3）进入-退出虚拟环境

问题 　　用python的pymssql模块读取旧业务系统后台SQL Server 2000数据库展示数据为乱码 开发环境 操作系统：windows 8 数据库 MS SQL Server 2000，默认配置 python 2.7.6 pymssql 2.1.1 开发工具：PyCharm 4.0 业务逻辑 　　数据库的[rooms]表记录一些功能房间列表，与其他接口数据进行对比，然后输出对比结果。 　　 rooms表结构 ： CREATE TABLE [rooms] ( [id] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , [name] [varchar] (50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL , PRIMARY KEY CLUSTERED ([id] ON [PRIMARY] , UNIQUE NONCLUSTERED ([des]) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] GO 　　 模拟代码 # -*- coding: utf-8 -*- import pymssql rooms=None with pymssql.connect(host='192.168.1.100',database='builds', user='sa',password='password', # charset='utf8',

需要用到pyinstaller模块； 打包命令： pyinstaller -F -w -icon=logo.ico <程序入口文件名>.py 相关参数列表： -F : 打包成单个可执行文件； -w : 打包之后运行程序,只有窗口不显示命令行； -c : 打包之后运行程序,显示命令行； -icon=图标路径（如：pyinstaller -F --icon=logo.ico main.py） -D : 创建一个目录，里面包含exe以及其他一些依赖性文件 用cmd或者在pycharm的Terminal窗口,切换到项目根目录，执行： pyinstaller -w <程序入口文件名>.py 或执行： pyinstaller -F <程序入口文件名>.py 在用 pyinstaller打包时，若报超出递归深度异常： RecursionError: maximum recursion depth exceeded…... 解决方法： 因为Python的默认递归深度是 1000 ，超过即会报错。 所以在 <程序入口文件名>.spec 文件头添加下面语句： import sys sys.setrecursionlimit(5000) #设置递归深度 再运行spec文件： pyinstaller <程序入口文件名>.spec 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net

Python 使用习惯是指那些经常被使用的语法、语义和结构，这样写更加符合 Python 风格（pythonic），看起来更像一个地道的 Pythonista. 1. if not x 直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空 x = [1,3,5] if x: print('x is not empty ') if not x: print('x is empty') 2. enumerate 枚举 直接使用 enumerate 枚举容器，第二个参数表示索引的起始值 x = [1, 3, 5] for i, e in enumerate(x, 10): # 枚举 print(i, e) 10 1 11 3 12 5 3. in x = 'zen_of_python' if 'zen' in x: print('zen is in') 4 zip 打包 keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 3, 5] for k, v in zip(keys, values): print(k, v) a 1 b 3 c 5 5 一对 ‘’’ print('''"Oh no!" He exclaimed. "It's the blemange!"''') 6 交换元素 直接解包赋值，更加符合 Python 风格： a, b = 1, 3 a,

使用python和vb控制cst进行自动化仿真之（一）：环境配置 做微波的童鞋会经常用到cst进行仿真。我有个朋友最近一个课题需要使用cst仿真大量数据，这些数据对应的一部分结构参数要求随机生成，这样就没办法使用扫参。cst自带了vb(visual basic)编程环境，可以使用vb脚本编程控制cst实现自动仿真。得到这些数据后，会被用到pytorch中作为神经网络的训练数据。 cst2020 提供了python编程接口，也提供了在pyhon环境中执行vb脚本的接口，如此一来，数据获取和训练都可以在pyhon中进行。不仅非常方便，而且将来可以实现模型参数的自动优化。（cst2020破解版安装包获取以及破解教程可以参考这个链接： https://www.bilibili.com/read/cv4982729/ ） 1.cst参考文档 每个版本的cst都带了非常非常全的参考文档，我们想知道的都在里面。打开cst自带的help文档，找到 automation and scripting，就可以看到关于python控制接口的详细介绍。 2.创建 python3.6虚拟环境 cst2020的python包是基于python3.6的，为了能够在pycharm中同时使用cst的接口和完整的python接口，需要先使用conda创建一个python3.6的虚拟环境（请事先安装好conda）。 打开

github开源项目辅助工具Git 本文目的是介绍可以将pycharm项目和github进行远程连接的辅助工具，方便将项目上传到github中！ 1、Git下载 Git官方网站的下载速度很慢，所以采取镜像下载。 下载传送门： Git 我下载的是2.26.2版本的 下载到E盘解压 生成便捷键 2、pycharm关联 File-setting-Git添加cmd/git.exe，然后test,ok 可以在setting-github中添加github账户 3、从github中克隆项目到pycharm 找到项目URL 复制到这里 4、使用Git将本地项目上传到github 教程： 廖雪峰Git教程 (1)首次使用用户说明 github用户名和邮箱 创建一个文件夹，默认安装在Git下 (2)使本地库变成Git仓库：git init 在git.bash输入该语句时，会在创建的文件夹下多出一个.git文件夹（注意：不要随意删改该文件夹下的东西） (3)添加文件 将要上传的文件直接复制到test-project文件夹下，然后命令行输入：git add .（注意：add和 . 之间有一个空格） （4）提交文件 用git commit 命令告诉Git要把文件提交到仓库 （5）github建立远程仓库 在github上新建远程仓库，命名test-project，在建立的过程中没有勾选README选项

知识不分边界...... 人，为什么要读书？举个例子: 当看到天边飞鸟，你会说：“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。”而不是：“卧靠，好多鸟。”; 当你失恋时你低吟浅唱道：“人生若只如初见，何事秋风悲画扇。”而不是千万遍地悲喊：“蓝瘦，香菇！” 今天回家早，陪俩小爷在楼下遛弯，忽然听见一阵马达轰鸣声，嗖~~闪一辆跑车，大大问；“爸爸，这是什么车啊？” 我：“红色的车…”小小说：“爸爸肯定不认识，我也知道是红色的车。”气氛有些冷场… 别人看车关注牌子，我看车关注宽敞不，睡着舒服不？可不管怎样不能在孩子面前丢份啊，我决定学习学习车标！ 车标网 在网上找了半天车标的数据，最后看到了这个网站：车标网： http://www.chebiaow.com/logo。 网站将车系按照字母从A-Z进行了排序，然后点击每个车标进入详细信息，那Audi做例子： 有用的数据是哪些？品牌名称，车标，成立时间，主要车型，官网… 那么今天的爬虫练习呼之欲出，获取车标网下所有的汽车品牌及车标，并入库保存… 数据库操作指南 针对简单的数据，我习惯用python自带的sqlite3进行数据库的存储，简单方便….那么如何管理我们的数据库呢？推荐使用DBUtils!在往期的文章 决战高考，帮你秒变成语之王中，有对DBUtils的详细介绍，这里就不再赘述了… 但本次有一个知识点，我们需要将车标图片，存储在数据库中

一.在学习Django+接口自动化测试，用Jenkins做定时任务，cmd运行脚本时提示 "找不到xx模块": 　　　1.原因：Pycharm单独运行脚本时没问题，cmd运行找不到模块。是因为pycharm自动将项目所在根目录加入到sys.path中了。 　　　2.解决办法：用sys.path.append添加路径到环境变量，如下图： 　　　　 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4296417/blog/4313897

　　对于已经掌握Java的人来说，学习新的编程语言似乎已经成为了非常简单的事情。尤其是从事Java的人员，很多人都想要转行学习Python，那么Java转行学Python难不难?其实相对于来说是比较简单的，也是非常快速的毕竟自身具有一定的基础。 　　Java和Python之间有何区分呢?从几方面为大家介绍一下。 　　从语法上面的区分：Python版本的冒泡排序实现逻辑和Java版本冒泡排序实现逻辑几乎是相同，仅仅只有语法上有一定的区别。 　　从定义函数的区别：Python是没有太多的装饰，Java需要声明public或者private，Java必须声明返回值，而Python是不需要;在定义变量上，Java必须显示声明变量，而Python是不需要的;在循环体上，Java需要一个索引位置去依次获取数组中的元素，Python直接遍历数组的对象;在分支选择结构上几乎没有什么不同。 　　从开发工具的区分：用Java使用的是IDEA，Python采用的工具是pycharm，这两个工具无论从外观上还是功能上基本相同，所以对于从Java转Python基本上可以说是无缝对接的。 　　从框架里面的区分：对于Java来说，有太多成熟的框架，常用的web框架、Spring全家桶;Python同样也有web框架，还有使用比较多的就是django框架，开发项目整体流程基本大同小异。