Virtuelle Python-Umgebungen für Anfänger
Wenn Sie neu bei Python sind, haben Sie vielleicht schon von virtuellen Umgebungen gehört, sind sich aber nicht sicher, was sie sind oder warum Sie sie brauchen. Lassen Sie es uns in einfachen Worten aufschlüsseln!
Was ist eine virtuelle Umgebung?
Stellen Sie sich eine virtuelle Umgebung wie einen Reinraum für Ihr Python-Projekt vor. Es handelt sich um einen isolierten Bereich, in dem Sie Pakete und Abhängigkeiten installieren können, ohne dass dies Auswirkungen auf die Python-Hauptinstallation Ihres Computers oder andere Projekte hat.
Warum brauchen Sie einen?
Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an zwei Python-Projekten:
- Projekt A benötigt Version 1.0 eines Pakets
- Projekt B benötigt Version 2.0 desselben Pakets
Ohne virtuelle Umgebungen gäbe es einen Konflikt! Virtuelle Umgebungen lösen dieses Problem, indem sie jedem Projekt einen eigenen separaten Raum mit eigenen Paketen geben.
So erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
Es ist überraschend einfach! Sie benötigen nur zwei Befehle:
# Create the virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate
Lassen Sie uns den ersten Befehl aufschlüsseln:
- python3 – führt Python 3 aus
- -m venv – weist Python an, das venv-Modul auszuführen
- Der letzte Venv – ist nur der Name des Verzeichnisses (Sie können ihm einen beliebigen Namen geben)
So erkennen Sie, dass es funktioniert
Wenn Ihre virtuelle Umgebung aktiv ist, sehen Sie (venv) am Anfang Ihrer Terminal-Eingabeaufforderung:
(venv) username@computer:~/project$
Pakete installieren
Sobald Ihre virtuelle Umgebung aktiv ist, können Sie Pakete mit pip:
installieren
pip install requests
Diese Pakete werden nur in Ihrer virtuellen Umgebung installiert und halten Ihr Python-System sauber.
Allgemeine Befehle
# Create virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate # Install packages pip install requests pip install -r requirements.txt # install from a requirements file # See what's installed pip list # Deactivate when you're done deactivate
Best Practices
- Erstellen Sie für jedes Python-Projekt eine virtuelle Umgebung
- Fügen Sie venv/ zu Ihrer .gitignore-Datei hinzu
- Behalten Sie eine Datei „requirements.txt“, in der Ihre Projektabhängigkeiten aufgeführt sind
- Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung, bevor Sie an Ihrem Projekt arbeiten
Zusammenfassung
Virtuelle Umgebungen mögen auf den ersten Blick wie zusätzliche Arbeit erscheinen, aber sie sind ein entscheidendes Werkzeug für die Python-Entwicklung. Sie halten Ihre Projekte isoliert, machen sie portabler und helfen, Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden.
Denken Sie daran: Wenn Sie ein neues Python-Projekt starten, sollte die Erstellung einer virtuellen Umgebung Ihr erster Schritt sein!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVirtuelle Python-Umgebungen für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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 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.
