


Utilisez la commande pip pour gérer rapidement les bibliothèques dépendantes des projets Python
Démarrage rapide : utilisez les instructions pip pour gérer les bibliothèques dépendantes des projets Python
Introduction :
Lors du développement de projets Python, nous utilisons souvent diverses bibliothèques tierces pour faciliter le développement de code. Pour gérer ces bibliothèques dépendantes, pip est un outil très pratique et couramment utilisé. Cet article expliquera comment utiliser la commande pip pour gérer les bibliothèques dépendantes des projets Python et fournira des exemples de code spécifiques.
1. Introduction à pip
Pip est un système de gestion de packages tiers pour Python, qui fournit des opérations telles que l'installation, la désinstallation et la mise à jour des packages Python. Il est livré avec Python version 2.7.9 et ultérieure, donc dans la plupart des cas, nous n'avons pas besoin d'effectuer d'installation supplémentaire.
2. Installer des packages de dépendances
Dans les projets Python, nous utilisons généralement des bibliothèques tierces pour fournir des fonctions supplémentaires. Il est très simple d'installer ces bibliothèques dépendantes à l'aide de pip. Il vous suffit d'exécuter les instructions suivantes dans la ligne de commande :
pip install package_name
où package_name est le nom de la bibliothèque tierce à installer.
Par exemple, en supposant que nous souhaitions installer pandas, une bibliothèque pour l'analyse des données, il nous suffit d'exécuter la commande suivante :
pip install pandas
3. Mettre à niveau les packages de dépendances
Parfois, nous devons mettre à jour les versions des packages de dépendances existants pour obtenir le dernières fonctionnalités ou corrections de bugs. La mise à niveau des packages dépendants à l'aide de pip est également très simple. Il vous suffit d'exécuter la commande suivante :
pip install --upgrade package_name
Parmi elles, package_name est le nom de la bibliothèque dépendante à mettre à niveau.
Par exemple, nous souhaitons mettre à niveau la bibliothèque pandas précédemment installée vers la dernière version :
pip install --upgrade pandas
4. Afficher les packages de dépendances installés
Si vous souhaitez afficher les packages de dépendances installés et leurs versions dans l'environnement actuel, vous pouvez utiliser la commande suivante :
pip list
Cette commande listera les noms et numéros de version de tous les packages dépendants installés dans l'environnement actuel.
5. Désinstaller les packages de dépendances
Dans certains cas, nous devrons peut-être désinstaller un package de dépendances installé. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour désinstaller :
pip uninstall package_name
où package_name est le nom de la bibliothèque dépendante à désinstaller.
Par exemple, nous souhaitons désinstaller la bibliothèque pandas précédemment installée :
pip uninstall pandas
6. Utilisez le fichier Requirements.txt pour gérer les packages dépendants
Dans le développement réel d'un projet, nous enregistrons généralement toutes les bibliothèques dépendantes et leurs numéros de version dans un nom dans le fichier Requirements.txt pour faciliter la gestion. Utilisez pip pour installer les bibliothèques dépendantes par lots basés sur ce fichier.
Tout d'abord, nous devons créer un fichier conditions.txt pour enregistrer les bibliothèques dépendantes du projet et leurs versions au format suivant :
package_name==version
Par exemple, créez un fichier conditions.txt avec le contenu suivant :
pandas==1.2.3 numpy==1.21.0 matplotlib==3.4.3
Ensuite, sur la ligne de commande Exécutez la commande suivante pour installer par lots les bibliothèques dépendantes répertoriées dans le fichier exigences.txt :
pip install -r requirements.txt
7. Utiliser l'environnement virtuel
L'environnement virtuel est un outil créé pour résoudre les conflits de dépendances entre les projets Python. Vous pouvez utiliser virtualenv ou venv pour créer un environnement virtuel et gérer indépendamment les bibliothèques de dépendances du projet dans l'environnement virtuel.
Tout d'abord, utilisez la commande suivante pour créer un environnement virtuel :
python -m venv myenv
Parmi elles, myenv est le nom de l'environnement virtuel, qui peut être défini en fonction de la situation réelle.
Ensuite, activez l'environnement virtuel et utilisez la commande suivante :
source myenv/bin/activate # Linux/MacOS myenvScriptsctivate # Windows
Après avoir activé l'environnement virtuel, toutes les commandes pip s'exécuteront dans l'environnement virtuel.
Les instructions d'utilisation de pip pour installer, mettre à niveau et désinstaller les packages dépendants sont les mêmes que celles présentées précédemment, et vous pouvez simplement les exécuter dans un environnement virtuel.
8. Résumé
Cet article explique comment utiliser les instructions pip pour gérer les bibliothèques de dépendances des projets Python, notamment l'installation des packages de dépendances, la mise à niveau des packages de dépendances, l'affichage des packages de dépendances installés, la désinstallation des packages de dépendances et l'utilisation du fichier requis.txt pour gérer les packages de dépendances. et Utiliser des environnements virtuels pour gérer les dépendances du projet. En maîtrisant ces opérations de base, vous pouvez mieux gérer et maintenir les dépendances des projets Python et améliorer l'efficacité du développement.
Références :
- documentation pip : https://pip.pypa.io/en/stable/
- documentation virtualenv : https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
- documentation venv : https : //docs.python.org/3/library/venv.html
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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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

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.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

VS Code est le code Visual Studio Nom complet, qui est un éditeur de code multiplateforme gratuit et open source et un environnement de développement développé par Microsoft. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation et fournit une mise en surbrillance de syntaxe, une complétion automatique du code, des extraits de code et des invites intelligentes pour améliorer l'efficacité de développement. Grâce à un écosystème d'extension riche, les utilisateurs peuvent ajouter des extensions à des besoins et des langues spécifiques, tels que les débogueurs, les outils de mise en forme de code et les intégrations GIT. VS Code comprend également un débogueur intuitif qui aide à trouver et à résoudre rapidement les bogues dans votre code.
