Python使用笔记

Python使用笔记

• • 开发环境配置
  • Python内建函数
  • 一些技巧
  • matplotlib画图中文显示失败

开发环境配置

1、pip更改默认源

pip configsetglobal.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

2、使用默认源

pip configsetglobal.index-url https://pypi.org/simple

3、临时更改源

pipinstallscrapy-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、Anaconda 换国内源

conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config--addchannels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

或者修改user目录下.condarc文件内容为（推荐）
channels:

• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2
  default_channels:
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  show_channel_urls: true
  channel_priority: strict
  remote_read_timeout_secs: 120
  remote_max_retries: 5
  always_yes: true

5、设置搜索时显示通道地址

conda config--setshow_channel_urlsyes

6、创建虚拟环境

conda create-nenvnamepython=3.9

7、进入虚拟环境

conda activate envname

8、退出虚拟环境

conda deactivate envname

9、conda创建虚拟环境，删除虚拟环境

conda create-nyour_env_namepython=x.x conda remove-nyour_env_name--allcondaenvremove-pyour_env_path

10、检查更新conda

conda update conda

Python内建函数

1、enumerate遍历序列的同时获取当前元素索引

fori,valueinenumerate:# 使用i值做点事情

2、字典合并

d1={'key1':vaule1,'key2':value2}d2={'key3':value3,'key4':value4}d1.update(d2)# 输出d1为{'key1': vaule1, 'key2': value2, 'key3': value3, 'key4': value4}

3、字典删除pop、字典获取get

# pop、get方法均可以返回一个默认值，代替if-else写法vaule=dic.get(key,default_value)

一些技巧

1、生成requirement依赖

pip freeze>requirements.txt

2、安装requirements.txt依赖

pipinstall-rrequirements.txt

3、查看包信息，包括安装目录

pip show tensorflow

4、查看tensorflow所有可能的包版本（无效）

pipinstallyolk3k yolk-Vtensorflow

matplotlib画图中文显示失败

1、下载字体 https://wws.lanzous.com/iZUBSga57xg
2、找到python的包matplotlib
3、将字体拷贝到 matplotlib/mpl-data/fonts下
4、清空matplotlib字体缓存rm -rf ~/.cache/matplotlib
5、mk matplotlib
6、fc-cache
7、编辑 matplotlib/matplotlibrc文件
font.familiy sans-serif
font.sans-serif: SimHei,FangSong
axes.unicode_minus: False
8、保存，重启项目
9、打包exe

pyinstaller-F-w-d

10、安装miniforge后无法直接使用pip
执行source ~/.bash_profile后再使用pip

11、cannot import name ‘config’ from ‘tensorflow’ (unknown location)
安装错误，执行pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow覆盖重新安装

12、使用git忽略.ipynb的输出，执行pip install nbstripout，然后在项目目录下执行nbstripout FILE.ipynb [FILE2.ipynb ...]
13、安装geopandas和basemap
安装顺序conda安装gdal、fiona、pyproj、shapely，然后pip安装basemap
14、vscode提示：不再支持与所选 kernel 关联的 Python 版本。请考虑选择其他 kernel。
通过conda upgrade conda，conda update jupyter升级kernel。
15、python中使用cplex，在C:\Program Files\IBM\ILOG\CPLEX_Studio221\cplex\python\3.x目录中，以管理员权限执行python setup.py install命令，将生成的build\lib中的cplex目录拷贝至conda虚拟环境中的\Lib目录下。
Linux中conda activate shm，（1） 把cplex python源码完整复制到你的家目录（可读写区域）

cp-r/opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio221/cplex/python/3.10/x86-64_linux ~/cplex_tmp_install

（2）进入home目录下的副本

cd~/cplex_tmp_install

（3） 执行安装，临时文件全部生成在你的用户目录

pipinstall.

16、pysam安装

conda config--addchannels defaults conda config--addchannels conda-forge conda config--addchannels bioconda condainstallpysam