在 Emacs 里按 =C-c C-p= 打开 Python shell，默认用的是系统 Python。如果项目有虚拟环境，shell 里就找不到项目安装的包。 Einar Mostad 写了一个函数，自动在项目目录中递归查找 Python 可执行文件，找到就用虚拟环境的，找不到就用系统的： #+BEGIN_SRC emacs-lisp (defun...

在Ascend 310P故障排查中，发现由于虚拟环境缺少systemd，导致无法获取卡信息。定制镜像并安装systemd后，成功识别npu资源。

本文介绍了在 macOS 上配置 neovim 以编辑 jupyter notebook 的步骤，包括安装 molten-nvim 插件、相关 Python 依赖、创建虚拟环境及配置 neovim。提供了详细的命令和配置，便于学习和参考。

本文讨论了如何在Python 3.10+中使用uv工具进行测试，替代tox和nox。uv简化了命令，支持指定Python版本、依赖项、并行测试和虚拟环境隔离。尽管tox仍有其价值，但uv的便利性使其成为更优选择。

在无网络的 Windows 环境中迁移 Conda 虚拟环境时，启动器 .exe 中的 Python 路径不一致可能导致工具无法启动。解决方法是确保新旧电脑的 Conda 安装路径相同；如果无法实现，可以使用 python -m 直接执行或创建 .cmd 启动器进行修复。

随着移动设备性能的提升，Android 可以运行完整的 Linux 环境，支持开发和学习。本文介绍如何在 Android 上部署虚拟 Linux，包括环境配置和常见问题解决，帮助用户构建移动 Linux 工作站。设备需满足64位处理器和4GB内存等条件。可选择 Termux + Proot（非 root）或 Linux Deploy（需 root）进行安装和配置。

本文介绍了 uv，一个快速的 Python 包和项目管理器，替代 pip 和 virtualenv。uv 提供虚拟环境管理、依赖安装和版本锁定等功能，显著提升安装速度和环境可复现性，适合 Python 项目的开发与发布。

我最近将 Django 项目从 pip 切换到 uv，发现 uv 更快且简化了依赖管理，支持多版本 Python 和虚拟环境，确保环境可复现，安装依赖和初始化项目也很方便，适合 Python 开发者。

本文介绍了在 Rocky Linux 上安装和使用 pip 的方法，包括通过 EPEL 仓库和源码安装、配置镜像源、使用虚拟环境，以及常见操作和故障排除，旨在帮助开发者高效管理 Python 依赖。

本文介绍了在 Linux 系统中使用 pip 管理 Python 包的方法，包括安装、基本用法、最佳实践和常见问题解决。强调使用虚拟环境隔离依赖，避免全局安装冲突，确保项目可复现性，并定期升级 pip 以维护依赖健康。

在Ubuntu系统中，使用pip安装Python库时可能会出现错误，提示无法在受管理的环境中安装。为避免影响系统稳定性，建议创建虚拟环境。可以使用命令`python3 -m venv myenv`创建虚拟环境，激活后即可正常安装所需库，完成后使用`deactivate`退出。