基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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开发Python脚本 数据开发支持对Python脚本进行在线开发、调试和执行，开发完成的脚本可以在作业中调度运行（请参见开发Pipeline作业）。 Python脚本开发的样例教程请参见开发一个Python脚本。 前提条件 已新增Python脚本，请参见新建脚本。 已新建主机连接

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Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 执行下列命令： systemctl status cloud-init systemctl status cloud-init-local systemctl status cloud-config systemctl status

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Ubuntu 配置ubuntu源成功，apt-get无法安装某个工具 配置ubuntu源成功，apt-get update报GPG error 配置ubuntu源成功，运行 sudo apt-get update, 仍然访问其他镜像源 父主题： 使用配置

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ARM：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，按如下要求修改参数： GRUB_CM DLI NE_LINUX参数为consoleblank=600 console=tty0 console=ttyAMA0,115200

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Ubuntu 18.04/Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6 请使用ubuntu-xx.xx.x-server-amd64.iso格式的ubuntu ISO，请勿使用ubuntu-xx.xx.x-live-server-amd64.iso格式的。

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如果安装成功，则回显Cloud-Init组件安装信息。 [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init cloud-init stop/waiting [root@ubuntu:~]# initctl status cloud-init-local cloud-init-local

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Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyC

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error:

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Python开发环境配置 使用 图像搜索 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境，步骤如下： 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。

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Python开发环境配置 环境配置 使用图像识别Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。

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x86：Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”，在GRUB_CMDLINE_LINUX字段内容的后面添加如下信息： consoleblank=600 console=tty0 console=ttyS0,115200

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2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1

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Ubuntu漏洞修复是否需要订阅Ubuntu Pro? Ubuntu操作系统官方维护情况如下： Ubuntu 14.04及以下版本，官方已停止维护，由于官方不出补丁所以无法修复，建议使用正在维护的操作系统。 Ubuntu 16.04~Ubuntu 22.04，部分补丁不支持免费更新，需要订阅Ubuntu

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04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6、python3.7的运行环境搭载的PyTorch版本为1.0。 python2.7、python3.6、python3.7、pytorch1.4-python3.7、pytorch1.5-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。

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测试通过后，单击“确定”，创建数据连接。 开发Python脚本 在“数据开发 > 脚本开发”模块中创建一个Python脚本，脚本名称为“python_test”。 图2 创建Python脚本 选择Python版本（以Python3为例），并选择主机连接，根据实际需要输入参数。 配置的参数是指执行Python脚本时，

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准备Spark应用Python开发环境 操作场景 Python开发环境可以搭建在Windows环境下，而运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。 操作步骤 对于Python开发环境，直接使用Editra编辑器（或其他编写Python应用程序的IDE）即可。 下载客户端样例配置程序到本地开发环境。

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会创建失败。 创建开发环境并使用 镜像注册成功后，即可在ModelArts控制台的Notebook页面，创建开发环境时选择该 自定义镜像 。 图7 创建开发环境 打开开发环境，即可看到Dockerfile中创建的conda环境pytorch_1_8。 图8 打开开发环境 单击图中的p

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n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。

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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install

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