UV kennenlernen
uv ist der neue Projektmanager, der in Rust für Python geschrieben wurde. Warum eine neue Alternative, wenn es so viele gibt? Vor langer Zeit habe ich angefangen, Pipenv zu verwenden, was schließlich unbrauchbar wurde. Dann bin ich zur Poesie übergegangen, die auch mein jetziges Unternehmen nutzt. Es ist eine Verbesserung, aber es überzeugt mich nicht.
Und es gibt in Python keine endgültige Lösung für das, was UV erreichen möchte. Eine Gebühr für Python.
Poesie ist kein Ersatz für Pypenv. Daher müssen wir weiterhin andere Tools verwenden. Außerdem ist es nicht transparent.
Ich habe angefangen, mit UV zu experimentieren und kann sagen, dass es jetzt zumindest Pyenv ersetzen kann. Vielleicht könnten Sie es anstelle von Poesie verwenden; Allerdings verwenden wir in meinem jetzigen Unternehmen Poesie und ich glaube nicht, dass wir für eine Migration bereit sind.
Warum denke ich, dass es eine Verbesserung ist? Mit uv kann ich uv run mi-script.py ausführen und es verwendet automatisch eine virtuelle Umgebung. Darüber hinaus kann ich Pakete für die Datei installieren, die in Kommentaren verwaltet werden. Zum Beispiel: uv run --with rich example.py. Abhängigkeiten und die virtuelle Umgebung werden transparent verwaltet.
Es versteht sich von selbst, dass es extrem schnell ist. Weit über den Optionen. Nicht umsonst ist es in Rust erstellt, was wiederum einen weiteren Vorteil bietet: Wir sind nicht auf eine vorherige Installation von Python angewiesen, die problematisch sein kann. uv ist eine Binärdatei, die problemlos installiert werden kann und funktioniert.
Ich werde es wann immer ich kann zum Verwalten von Projekten und als Ersatz für pip verwenden, also hoffe ich, weiterhin darüber schreiben zu können.
Nachteile? Ich habe Kommentare gesehen, die von Misstrauen gegenüber Astral, dem Unternehmen hinter UV und der Art und Weise ihrer Finanzierung, zeugen. Ebenso gefällt ihnen nicht wirklich, dass es in Rust und nicht in Python gebaut ist, was eine Schwierigkeit darstellen kann. Ich für meinen Teil bin der Meinung, dass dies keine ausreichenden Gründe sind. Einerseits ist es der Community nicht gelungen, eine rundum zufriedenstellende Lösung zu liefern. Andererseits handelt es sich um freie Software, und im Falle einer unerwünschten Bewegung seitens Astral kann ein Fork erstellt werden, auch wenn die Wartungskosten im Prinzip höher sind, da es sich um eine andere Sprache handelt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUV kennenlernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
