


Was sind die Unterschiede zwischen Pythons „venv', „virtualenv', „pyenv', „virtualenvwrapper' und „pipenv' für das Umgebungsmanagement?
Entschlüsselung der Unterschiede zwischen der Paketsuite für die Python-Umgebungsverwaltung
Die Standardbibliothek von Python 3.3 führte das venv-Paket ein, ein neuartiges Werkzeug zum Erstellen isolierte Python-Umgebungen. Es gibt jedoch eine Reihe ähnlich klingender Pakete wie pyvenv, pyenv, virtualenv, virtualenvwrapper und pipenv, die Fragen zu ihren Unterschieden aufwerfen.
Externe PyPI-Pakete
Mehrere wichtige Pakete befinden sich außerhalb der Standardbibliothek und bieten jeweils unterschiedliche Funktionen Zwecke:
- Virtualenv: Ein weit verbreitetes Tool zum Erstellen getrennter Python-Umgebungen zum Hosten von Bibliotheken. Es installiert Dateien in einem bestimmten Verzeichnis und ändert die PATH-Variable, um ein benutzerdefiniertes Bin-Verzeichnis einzuschließen. Python findet Bibliotheken relativ zu ihrem Pfad im Umgebungsverzeichnis.
- Pyenv: Konzentriert sich auf die Isolierung von Python-Versionen. Es wechselt zwischen verschiedenen Versionen, indem es die PATH-Variable manipuliert und Skripte verwendet, die anhand bestimmter Umgebungsvariablen oder Dateien bestimmen, welche Version ausgeführt werden soll. Pyenv vereinfacht den Prozess des Herunterladens und Installierens mehrerer Python-Versionen.
- Pyenv-Virtualenv: Eine Pyenv-Erweiterung, die Virtualenv nahtlos integriert und die gleichzeitige Nutzung beider Tools ermöglicht. Für Python 3.3 oder höher wird jedoch venv genutzt, sofern verfügbar.
- Virtualenvwrapper: Erweitert Virtualenv und bietet praktische Befehle zum Verwalten mehrerer Virtualenv-Verzeichnisse und zum Wechseln zwischen ihnen.
- Pyenv-Virtualenvwrapper: Noch ein Pyenv Diese Erweiterung integriert den Virtualenvwrapper elegant in Pyenv.
- Pipenv: Ziel ist es, Pipfile, Pip und Virtualenv in einem zusammenhängenden Befehlszeilentool zu optimieren. Virtualenv-Verzeichnisse werden an bestimmten Verzeichnisstandorten abgelegt, die sich von der Präferenz von Virtualenv für das aktuelle Arbeitsverzeichnis unterscheiden. Der Hauptschwerpunkt von Pipenv liegt auf der Entwicklung von Python-Anwendungen.
Standardbibliotheksmodule
In der Python-Standardbibliothek befinden sich zusätzliche relevante Pakete:
- Pyvenv: Ein Skript, das mit Python 3.3 bis 3.7 ausgeliefert wurde (entfernt in 3.8), das Virtualenv mit eingeschränkten Funktionen ähnelt.
- Venv: Ein in Python 3 vorhandenes Paket, auf das über python3 -m venv zugegriffen werden kann. Es hat den gleichen Zweck wie Virtualenv, allerdings mit einem geringeren Funktionsumfang. Venv bleibt aufgrund seiner Plattformbeschränkungen in der Beliebtheit hinter Virtualenv zurück.
Infografik-Zusammenfassung
Package | Description | External Tools | Standard Tools |
---|---|---|---|
Virtualenv | Python library environment isolation | Pyenv-Virtualenv | N/A |
Pyenv | Python version management | Pyenv-Virtualenvwrapper | N/A |
Virtualenvwrapper | Virtualenv directory manager | N/A | N/A |
Pyenv-Virtualenvwrapper | Pyenv and Virtualenvwrapper integration | N/A | N/A |
Pipenv | Pipfile, pip, and virtualenv integration | N/A | N/A |
Pyvenv | Python 3 counterpart to virtualenv (Python 2 only) | N/A | Python 3.3-3.7 |
Venv | Python 3 counterpart to virtualenv | N/A | Python 3 |
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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.

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.

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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
