


Virtuelle Python-Umgebungen: Warum Sie sie brauchen und wie Sie sie verwenden
Python Virtual Environment Venv: Ihre Projektentwicklungswaffe
Wenn Sie die Python -Entwicklung lernen, haben Sie möglicherweise von "virtueller Umgebung" gehört. Zuerst mag es ein wenig mysteriös klingen, aber glauben Sie mir, dieses kleine Werkzeug wird Ihr bester Freund. Lassen Sie uns ihre Bedeutung, die Verwendung und die Möglichkeit verstehen, die sie bringt.
Was ist virtuelle Umgebung (Venv)?
Die virtuelle Umgebung ist wie der private Arbeitsbereich Ihres Python -Projekts. Es ist eine isolierte Umgebung, Sie können darin sein:
- Installieren Sie ein bestimmtes Paket des Projekts, ohne Ihre globale Python -Installation durcheinander zu bringen.
- verschiedene Versionen desselben Pakets in verschiedenen Projekten (weil Kompatibilitätsprobleme die Alpträume der Entwickler sind).
- Behalten Sie die Abhängigkeit des Projekts sauber und ordentlich auf.
Stellen Sie sich vor, Sie haben es mit zwei Python -Projekten zu tun:
- Projekt A erfordert Django 4.0.
- Projekt B braucht Django 3.2.
Ohne eine virtuelle Umgebung führt die Installation dieser beiden Versionen auf derselben Maschine zu Verwirrung.
Mit der virtuellen Umgebung können Sie nahtlos zwischen ihnen wechseln!
Quelle
Sind Sie bereit, Ihre erste virtuelle Umgebung festzulegen? Bitte befolgen Sie die folgenden Schritte:
1. Venv
installieren Die meisten Python -Installation enthält Venv, aber wenn nicht, verwenden Sie bitte die folgenden Befehle, um zu installieren:
2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
<code>sudo apt install python3-venv</code>
Geben Sie Ihr Projektverzeichnis ein und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
Hier ist der Name Ihrer virtuellen Umgebung. Sie können es nach Belieben nennen.
<code>python3 -m venv venv</code>
venv
Sie werden wissen, dass es aktiviert wurde, da Ihre Terminalaufforderung in ähnliche Inhalte geändert wird:
4. Abhängigkeitselement
<code>source venv/bin/activate</code>
installieren
Jetzt können Sie das für Ihr Projekt spezifische Paket installieren:<code>(venv) lovestaco@i3nux-mint:~$</code>
6. Deaktivieren Sie die Umgebung
Nach Abschluss der Deaktivierungsumgebung:
<code>pip install flask</code>
Sie werden zu Ihrem System Python zurückkehren! Was kann Venv tun?
Die Möglichkeit ist unendlich! Hier sind einige Ideen:
<code>deactivate</code>
zu verwenden: Versuchen Sie eine neue Bibliothek oder einen neuen Framework, ohne sich Sorgen zu machen, dass Sie Ihre Systemeinstellungen zerstören.
Test
: Verwenden Sie verschiedene Versionen von Python- oder abhängigen Elementen, um Ihren Code zu testen.Einfache Zusammenarbeit
- : Teilen Sie eine
- -Fatei mit Ihrem Team, damit jeder dieselbe Umgebung festlegen kann.
- Ihre Teamkollegen können den folgenden Befehl verwenden, um die Umgebung zu erstellen:
<code>sudo apt install python3-venv</code>
Nach dem Login kopierenNach dem Login kopieren- Bereitstellungsprojekt : Virtuelle Umgebung erleichtert die Bereitstellung Ihres Projekts auf dem Server oder Container.
Die virtuelle Umgebung ist ein einfaches und leistungsfähiges Werkzeug, und jeder Python -Entwickler sollte es verwenden.
Nur wenige Befehle können Sie die Isolation Python -Umgebung für Ihr Projekt erstellen, aktivieren und verwalten.
Denken Sie also das nächste Mal, wenn Sie ein Python -Projekt beginnen, eine virtuelle Umgebung.
Ich habe ein sehr bequemes Werkzeug namens Liveapi entwickelt.
liveapi hilft Ihnen dabei, die Dokumentation der gesamten Back -End -API in wenigen Minuten abzuschließen.
Verwenden von LiveAPI können Sie schnell ein interaktives Transaktions -API -Dokument erstellen, sodass Benutzer die API direkt vom Browser ausführen können.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVirtuelle Python-Umgebungen: Warum Sie sie brauchen und wie Sie sie verwenden. 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.

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
