2017年3月4日 星期六

開啟Python IDLE 的自動補齊功能(包含套件)

IDLE是Python官方提供的一個IDE工具,可是python的強大就在於有與多套件,偏偏安裝的套件又不能夠在編輯時自動跑出語法,讓人在使用時往往還得搜尋相關的語法,浪費許多時間。
在這裡就教大家能夠開啟IDLE能夠自動補齊套件語法的功能。

Step.1 先找到Python的安裝路徑

首先我們要先找到我們Python的安裝路徑,像是我的安裝路徑是"C:\Users\XXXX\AppData\Local\Programs\Python\Python35"(我的是3.5版),每個版本不盡相同,需要自己找找看

Step.2 找到"idlelib"資料夾

再來就是進入到idlelib,idlelib資料夾通常是在"PythonXX\lib\idlelib",每個版本不盡相同,需要自己找找看。
進到idle資較夾中會看到"config-extensions.def"和"AutoComplete.py"這就是我們今天的主角了。


Step.3 修改"config-extensions.def"

打開"config-extension.def",然後找到下圖紅色框框內的地方。
然後請將其改為"enable = True",原本預設可能就是True,這邊是再多做一次確認。

修改(確認)完後按存檔。


Step.4 修改 "AutoComplete.py" 

接下來打開"AutoComplete.py",並找到下圖紅色框框內的地方。
會發現原本就已經有"import os"、"import sys"、"import string"的語法
我們要做的就是將自己想要使用的套件也一起import在下面即可
像是我這裡就是多了numpy和tensorflow的套件
修改完之後一樣存檔


Step.5 測試

做完上述步驟就可以打開IDLE來測試了,可以試試看打一半的語法,之後按Tab鍵,就會出現後續的語法選單了。



 這次的教學就到這邊,謝謝大家收看!!




2017年3月1日 星期三

Tensorflow Windows版本安裝教學(免虛擬機)


Tensorflow 終於推出Windows版本啦!!

今天就在這裡發個安裝教學吧!!
順便附上官方原文:https://www.python.org/downloads/release/python-352/
※目前只支援Win7,Win10,且只支援64bit的作業系統

Step.1:需要安裝python 3.5.2 以上版本

*如果已經安裝python的話,可以直接跳到Step.2


  1. 首先到這裡下載python的安裝檔:https://www.python.org/downloads/release/python-352/
    *可以下載executable installer會比較方便

  2. 開啟安裝介面
    Add to Path可以先打勾,安裝完的話就會自動添加python到環境變數
    *如果沒打勾的話安裝完請再到環境變數設定路徑

  3. 安裝完點擊Close關閉



  4. 確認安裝
    可以開啟命令提示字元輸入"python",如果可以進入python和出現版本訊息,代表安裝成功




Step2.使用pip安裝tensorflow

pip工具是安裝python時會自動安裝的,不須另外下載


  1. 進入命令提示字元輸入"pip --version"或"pip -V",可以查看pip版本

  2. 要安裝tensorflow需要pip  9.0.1 以上的版本,輸入"pip install --upgrade pip" 即可更新pip

  3. 更新完以後輸入"pip install --upgrade tensorflow"來安裝tensorflow
    如果想安裝GPU版的朋友請輸入"pip install --upgrade tensorflow-gpu"即可安裝GPU版

  4. 安裝結束
    *我因為沒更新pip就先安裝tensorflow才會出現下面的黃字,如果安裝成功應該會出現「Successfully installed tensorflow-1.0.0」的訊息

Step.3 測試tensorflow

  1. 進入python (於命令提示字元中輸入python) ,並輸入以下程式碼

    import tensorflow as tf                   
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 
    sess = tf.Session()                       
    print(sess.run(hello))                    


  2. 如果有出現「Hello, TensorFlow!」,就代表tensorflow能夠正確執行啦!!

安裝教學到此結束,謝謝觀看!!