紫外線を知る
uv は、Python 用の Rust で書かれた新しいプロジェクト マネージャーです。利用できるものはたくさんあるのに、なぜ新しい代替品を使うのでしょうか?ずっと前に私は Pipenv を使い始めましたが、最終的には役に立たなくなりました。その後、詩に移行し、現在の会社でも詩を使用しています。改善されたとはいえ、私には納得できません。
そして、Python には、uv が達成したいことに対する決定的な解決策はありません。 Python の料金。
詩は pypenv に代わるものではありません。したがって、他のツールを引き続き使用する必要があります。また、透明ではありません。
私は uv の実験を開始しており、少なくとも pyenv を置き換えることができると言えます。詩の代わりに使ってもいいかもしれません。しかし、現在の会社では詩を使用しており、移行の準備ができていないと思います。
なぜそれが改善だと思うのですか? uv を使用すると、uv run mi-script.py を実行でき、自動的に仮想環境が使用されます。それだけでなく、コメント内で管理されているファイルのパッケージをインストールすることもできます。例: uv run --豊富な example.py を使用します。依存関係と仮想環境は透過的に管理されます。
言うまでもなく、非常に速いです。オプションよりはるかに上です。これは Rust で作られているため、問題が生じる可能性がある以前の Python のインストールに依存しないという別の利点もあります。 uv は、インストールしても問題なく動作するバイナリです。
私はできる限りプロジェクト管理に、また pip の代わりとしてこれを使い始めるつもりなので、それについて書き続けたいと思っています。
デメリットは? uvの背後にある会社であるastralとその資金調達方法に対する不信感を語るコメントを見たことがあります。同様に、彼らはそれが Python ではなく Rust で構築されていることをあまり好きではなく、それが困難になる可能性があります。私としては、それらは十分な理由ではないと考えています。一方で、コミュニティは完全に満足のいく解決策を提供できていません。一方で、これはフリーソフトウェアであり、アストラル側で望ましくない動きがあった場合には、別の言語であるため原則としてメンテナンスコストが高くなっても、フォークを作成することができます。
以上が紫外線を知るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
