virtualenv

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使用AWS Lambda Python 2.7的Enum模塊，使用Travis CI部署

我有一個從Travis CI部署的Python 2.7中的AWS Lambda處理程序。但是，當我嘗試運行該函數時，我收到了來自AWS的錯誤，稱它無法導入枚舉模塊（enum34）。有沒有簡單的方法來解決這個問題？ Travis CI應該包含Python運行的虛擬環境嗎？如果不是，我該如何包含virtualenv？另外，當我從Travis CI部署時，它似乎預先設置了一個「索引」。到handler

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Python virtualenv切換到3.5從2.7

如何從使用python 2.7的virtualenv切換到使用python 3.5的python virtualenv？

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在Pycharm

每個項目的虛擬環境我想用一個獨立的虛擬環境中Pycharm每個項目。爲此，我爲每個項目創建了一個虛擬環境。如果我需要激活/當我想通過PIP命令或其Pycharm終端自動完成的針對特定項目開放要添加或刪除的東西取消對每一個項目，這些虛擬環境，我無法找到一個明確的文件。我想是因爲當我使用pip -V然後我得到每個項目不同的虛擬環境，它可能是後一種情況。將是很好的人誰使用了虛擬環境中Pycharm，看

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Python庫部署

我已經創建了一個使用sklearn和一些其他依賴關係的python庫。我希望其他開發者能夠在他們的程序中，在非公共環境中（例如在組織中）使用它們。他們將使用這個庫來編寫他們自己的應用程序。，我有一些問題是 - 什麼是使其可用於其他開發者最好的方式？假設開發者有自己的python安裝，他們使用1.x版本的軟件包（例如sklearn等），但是我的軟件包使用2.x，會不會有問題？如果是，我如何確保他

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UnicodeDecodeError錯誤安裝的virtualenv

的virtualenv 15.0.1 的Ubuntu 16.04.1 LTS 區域設置： LANG=en_US.UTF-8 LANGUAGE=en_US.UTF-8 LC_CTYPE="C" LC_NUMERIC="C" LC_TIME="C" LC_COLLATE="C" LC_MONETARY="C" LC_MESSAGES="C" LC_PAPER="C" LC_NAME=

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bash：virtualenv：找不到命令「ON Linux」

我正在使用名爲GalliumOS的一種Lubuntu形式（針對Chromebook進行了優化）。我使用$ sudo apt-get install python-pip安裝了點子。然後，我使用pip install --user virtualenv和pip install virtualenv，然後當我試圖隨後使用virtualenv venv時，我遇到了消息bash: virtualenv:

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在django中無法擺脫「不存在的父節點」1.11

到目前爲止，我已經嘗試過任何關於這個問題的因特網給我，我仍然沒有解決它。的Python 3.6.1 - Django的1.11.2 - 的virtualenv 我有兩個應用程序account和app2一個Django項目。最近我決定隨着項目的增長將它們分成更合適的應用程序。現在我總共有8個應用程序，其中account分爲user_auth和user，然後我刪除account。爲了整理它，我將所有

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CMDER沒有找到須藤和PIP命令

所以我一直在使用常規的Windows命令提示符，並希望使用bash作爲大多數論壇在bash下達命令嘗試，這是一個有點麻煩，試圖找到翻譯到Windows。目前正在嘗試Spotify API，我想運行一個虛擬環境。我下面的Windows命令和一切罰款運行： [WINDOWS] 蟒蛇-m PIP安裝的virtualenv 這一點，不： [BASH] PIP安裝的virtualenv ，我也得到返回的b

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爲什麼激活虛擬環境後，cv2 python模塊不再可用？

這裏是先發生的情況： >>> import cv2 >>> print cv2.__version__ 2.4.8 然後我激活虛擬enviconment . venv/bin/activate ，並嘗試相同，但得到： >>> import cv2 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <m

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使用virtualenv以紗線/火花集羣模式運行python

yarn/spark上的我的python應用程序無法識別requirements.txt文件以在工作節點上創建virtualenv，並繼續使用全局環境。任何幫助解決這個將不勝感激。星火版本： /usr/bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --conf spark.pyspark.virtualenv.enabled=true -