


Comment spécifier une source GitHub dans votre fichier exigences.txt ?
Déclarer directement une source GitHub dans Requirements.txt
Dans le développement de logiciels, la gestion des dépendances est cruciale pour la stabilité et la reproductibilité du projet. pip, un gestionnaire de packages populaire pour Python, joue un rôle essentiel dans ce processus. Lorsqu'une bibliothèque est installée à partir d'un référentiel GitHub distant, il peut être difficile de la spécifier dans le fichier exigences.txt. Ce fichier garantit que les versions correctes des dépendances sont installées lors de la configuration du projet.
Pour surmonter ce défi, il est important de comprendre la syntaxe correcte pour spécifier les sources GitHub dans Requirements.txt. Le format typique d'un fichier Requirements.txt inclut les noms et les versions des packages, tels que :
package-one==1.9.4 package-two==3.7.1 package-three==1.0.1 ...
Cependant, lors de la spécification d'une source GitHub, la convention de nom du package et de version n'est pas requise. Au lieu de cela, la syntaxe suit le format suivant :
package-name @ git+git://github.com/username/reponame@specific-specifier
Le spécificateur spécifique peut être un hachage de validation, un nom de branche, une balise ou une version, selon vos besoins. Voici quelques exemples :
-
Hash de validation (41b95ec) :
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@41b95ec
Copier après la connexion -
Nom de la branche (principal):
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@main
Copier après la connexion -
Tag (0.1):
package-two @ git+https://github.com/owner/[email protected]
Copier après la connexion -
Libération (3.7.1) :
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@releases/tag/v3.7.1
Copier après la connexion
Il est important de noter que dans certaines versions de pip, il peut être nécessaire de mettre à jour la version du package dans la configuration du package. fichier py. Cela garantit que pip reconnaît correctement l'exigence et installe la version mise à jour.
En suivant ces directives, les développeurs peuvent spécifier les sources GitHub directement dans leurs fichiers Requirements.txt, facilitant la gestion des dépendances et garantissant l'intégrité de leurs projets logiciels.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
