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管理 pipenv 的 venv 路径

管理 pipenv 的 venv 路径

使用pipenv管理虚拟环境时，默认会将虚拟环境安装在项目根目录下的.venv文件夹中。可以通过以下代码示例获取该路径：

import os

# 获取当前项目根目录
project_root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 获取venv路径
venv_path = os.path.join(project_root, '.venv')

print(venv_path)

运行以上代码，将会输出虚拟环境的路径。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见，您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈，火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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管理 pipenv 的 venv 路径-优选内容

基础使用
"files": [ "examples/shared/venv/venv.tar.gz", // Python virtual environent "examples/tensorflow-single" // 训练脚本资料夹路径 ], "role": [ { "roleName": "main", "num": 1, // 单点训练 "vcores": 1, "memoryMb": 512, "jvmMemoryMb": 512, "command": "./tensorflow-single/main.sh venv.tar.gz", // 训练指令 "successPercent": 100, "failover": { ...
最佳实践
专门定义一个default_args来管理变量也是一种很好的实践,它们作用于该 DAG 的全局,所有的 Operator 都可以复用,排版会更简洁更易读。 2.2 任务间通信在 EMR Airflow 中,DAG 中定义的任务是分散在集群中不同节点上... 然后通过XCom将该文件的路径信息传给下游使用。 在与其他组件交互的过程中可能涉及到一些认证信息,这些信息不应该编码在 DAG 当中,最好将其配置在 Airflow Connections 中,Airflow 会承诺连接信息的安全可靠,然后在...

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