


La voie du changement dans le gestionnaire de packages Python : du chaos à l'harmonie
python Le gestionnaire de paquets a traversé un voyage de changement, du chaos à l'harmonie. Au début, de nombreux gestionnaires de packages coexistaient, provoquant confusion et conflits de versions. Avec l'émergence et la maturité continue de Pip, la gestion des packages Python devient progressivement unifiée et stable.
Chaos précoce
Au début de Python, il manquait un système de gestion de paquets standardisé. Les Les développeurs ont créé leurs propres gestionnaires de paquets, ce qui a entraîné de la confusion et des problèmes de compatibilité. Certains gestionnaires de packages populaires incluent EasyInstall, Setuptools et Distribute.
La montée de Pip
En 2011, la Python Packaging Authority (PyPA) a publié le gestionnaire de packages Pip. Pip fournit un moyen unifié d'installer, de désinstaller et de gérer les dépendances pour Python. Il est basé sur setuptools et est largement adopté comme gestionnaire de paquets de facto pour Python.
Unité et stabilité
L'émergence de Pip simplifie la gestion des packages Python. Il unifie le processus d'installation et de gestion des packages, réduisant ainsi les conflits de versions et les problèmes de compatibilité. Pip a également introduit le concept d'environnements virtuels, permettant aux développeurs d'isoler différents environnements et dépendances Python.
Gestion des versions
La version Pip 10 introduit de nouvelles fonctionnalités de gestion de versions. Il introduit une nouvelle syntaxe de spécification de dépendance, appelée PEP 508, pour spécifier des plages de versions précises des dépendances. Cela améliore la stabilité et la prévisibilité des dépendances des packages.
Pipenv
Pipenv est un gestionnaire de paquets construit sur Pip. Il fournit un outil centralisé pour gérer les environnements virtuels et les dépendances. Pipenv fait cela en créant et en gérant un Pipfile qui spécifie les dépendances des packages et la configuration de l'environnement virtuel.
Autres gestionnaires de paquets
En plus de Pip et Pipenv, d'autres gestionnaires de packages existent comme Conda et Poetry. Conda est utilisé pour gérer les packages dans la distribution Anaconda, tandis que Poetry se concentre sur la création et la publication de packages Python.
Statut actuel
Actuellement, Pip est toujours le principal gestionnaire de packages pour Python, mais des outils comme Pipenv et Poetry offrent des fonctionnalités et améliorations supplémentaires. La gestion des packages Python a atteint un haut niveau de maturité, offrant aux développeurs Python une expérience de gestion des packages unifiée, stable et prévisible.
Perspectives d'avenir
Le domaine de la gestion des packages Python est en constante évolution. PyPA développe activement Pip et des outils associés pour répondre aux besoins émergents. À l’avenir, nous pourrions assister à une standardisation et une intégration plus poussées, ainsi qu’à la prise en charge de nouvelles fonctionnalités et technologies.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Les frameworks de mappage objet-relationnel (ORM) jouent un rôle essentiel dans le développement de Python, ils simplifient l'accès et la gestion des données en créant un pont entre les bases de données objet et relationnelles. Afin d'évaluer les performances de différents frameworks ORM, cet article comparera les frameworks populaires suivants : sqlAlchemyPeeweeDjangoORMPonyORMTortoiseORM Méthode de test Le benchmark utilise une base de données SQLite contenant 1 million d'enregistrements. Le test a effectué les opérations suivantes sur la base de données : Insérer : Insérer 10 000 nouveaux enregistrements dans la table Lire : Lire tous les enregistrements de la table Mettre à jour : Mettre à jour un seul champ pour tous les enregistrements de la table Supprimer : Supprimer tous les enregistrements de la table Chaque opération

Le mappage objet-relationnel (ORM) est une technologie de programmation qui permet aux développeurs d'utiliser des langages de programmation objet pour manipuler des bases de données sans écrire directement de requêtes SQL. Les outils ORM en python (tels que SQLAlchemy, Peewee et DjangoORM) simplifient l'interaction avec les bases de données pour les projets Big Data. Avantages Simplicité du code : ORM élimine le besoin d'écrire de longues requêtes SQL, ce qui améliore la simplicité et la lisibilité du code. Abstraction des données : ORM fournit une couche d'abstraction qui isole le code de l'application des détails d'implémentation de la base de données, améliorant ainsi la flexibilité. Optimisation des performances : les ORM utilisent souvent la mise en cache et les opérations par lots pour optimiser les requêtes de base de données, améliorant ainsi les performances. Portabilité : ORM permet aux développeurs de

Comprendre les modèles de conception Java : une introduction aux 7 modèles de conception couramment utilisés, des exemples de code spécifiques sont nécessaires. Les modèles de conception Java sont une solution universelle aux problèmes de conception de logiciels. Ils fournissent un ensemble d'idées de conception et de principes comportementaux largement acceptés. Les modèles de conception nous aident à mieux organiser et planifier la structure du code, rendant le code plus maintenable, lisible et évolutif. Dans cet article, nous présenterons 7 modèles de conception couramment utilisés en Java et fournirons des exemples de code correspondants. Patte Singleton

Le framework Yii est un framework de développement PHP hautes performances, hautement évolutif et hautement maintenable, très efficace et fiable lors du développement d'applications Web. Le principal avantage du framework Yii réside dans ses fonctionnalités et méthodes de développement uniques, tout en intégrant également de nombreux outils et fonctions pratiques. Concept de base du framework Yii, le modèle MVC, Yii adopte le modèle MVC (Model-View-Controller), qui est un modèle qui divise l'application en trois parties indépendantes, à savoir le modèle de traitement de logique métier et le modèle de présentation de l'interface utilisateur. .

Le mappage objet-relationnel (ORM) est une technologie qui permet de construire un pont entre les langages de programmation orientés objet et les bases de données relationnelles. L'utilisation de pythonORM peut simplifier considérablement les opérations de persistance des données, améliorant ainsi l'efficacité et la maintenabilité du développement d'applications. Avantages L'utilisation de PythonORM présente les avantages suivants : Réduire le code passe-partout : ORM génère automatiquement des requêtes SQL, évitant ainsi d'écrire beaucoup de code passe-partout. Simplifiez l'interaction avec la base de données : ORM fournit une interface unifiée pour interagir avec la base de données, simplifiant ainsi les opérations sur les données. Améliorer la sécurité : ORM utilise des requêtes paramétrées, qui peuvent empêcher les vulnérabilités de sécurité telles que l'injection SQL. Promouvoir la cohérence des données : ORM assure la synchronisation entre les objets et les bases de données et maintient la cohérence des données. Choisissez ORM pour avoir

Pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données en python, spécialement conçue pour traiter des données structurées (telles que des tableaux). Il fournit des fonctionnalités riches qui facilitent l’exploration, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données. Pour les débutants dans le domaine de l’analyse des données et de la science, maîtriser Pandas est crucial. Structures de données Pandas utilise deux structures de données principales : Série : tableau unidimensionnel, similaire aux tableaux NumPy, mais contient des étiquettes (index). DataFrame : un tableau bidimensionnel contenant des colonnes étiquetées et des décimales. Importation et exportation de données Importer des données : utilisez des fonctions telles que read_csv(), read_excel() et d'autres fonctions pour importer des données à partir de CSV, Excel et d'autres fichiers. Exporter des données : utilisez to_

Python et Jython sont des langages de programmation populaires, mais ils sont optimisés pour différents cas d'utilisation et présentent des avantages et des inconvénients uniques en matière de développement multiplateforme. Avantages de Python : bibliothèques étendues et support communautaire Facile à apprendre et à utiliser, adapté aux débutants Très portable, peut fonctionner sur plusieurs plates-formes Prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, y compris la programmation orientée objet, fonctionnelle et impérative Inconvénients : Performances inférieures, ne convient pas au traitement informatique intensif tâches Consommation élevée de mémoire Peut nécessiter des outils et une configuration supplémentaires sur certaines plates-formes Avantages de Jython : Entièrement compatible avec Python, peut utiliser toutes les bibliothèques et outils Python Exécuté sur la machine virtuelle Java (JVM), offrant une intégration transparente avec l'écosystème Java plus performante que Py

Tkinter est une bibliothèque puissante pour créer des interfaces utilisateur graphiques (GUI) en python. Il est connu pour sa simplicité, sa compatibilité multiplateforme et son intégration transparente avec l'écosystème Python. En utilisant Tkinter, vous pouvez ajouter une interface conviviale à votre projet, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et simplifiant l'interaction avec votre application. Création d'une application GUI Tkinter Pour créer une application GUI à l'aide de Tkinter, effectuez les étapes suivantes : Importez la bibliothèque Tkinter : importtkinterastk Créez la fenêtre principale de Tkinter : root=tk.Tk() Configurez la fenêtre principale : Définissez le titre, la taille et la position de la fenêtre. , etc. Ajouter des éléments GUI : Utilisation de Tki
