


Python 3.4.1 のインストールで「pip install」を実行できないのに、「python -m pip install」は動作するのはなぜですか?
Pip インストール オプション: "pip install" と "python -m pip install"
質問:
私はローカルの Python 3.4.1 インストールでは「python -m pip install」のみを実行でき、「pip install」は実行できないという問題に直面しています。これら 2 つのアプローチの違いを説明していただけますか?
回答:
「pip install」と「python -m pip install」はどちらも最終的には同じ目的を果たします。つまり、pip パッケージを使用して Python パッケージをインストールします。マネージャー。ただし、実行方法には違いがあります:
- "pip install": これは、「pip」バイナリがシステム パス上に存在し、それを直接呼び出すことを前提としています。
- "python -m pip install": これは、Python プロセス内のモジュールとして "pip" モジュールを明示的に呼び出し、その "install" 関数を呼び出します。
「python -m pip install」の主な利点は、pip の実行に正確な Python バージョンを指定できることです。複数の Python がインストールされているシステムでは、「pip」バイナリが常に正しいバージョンにリンクされているとは限りません。
それらの等価性を示すには、次の点を考慮してください。
- 「pip」実行可能ファイルこれは、最終的に pip モジュールの「main」関数を使用して「python -m pip install」を呼び出すラッパー スクリプトです。
- 「python -m pip install」アプローチでは、同じ「main」関数が直接呼び出されます。
したがって、両方のコマンドは「pip/__init__.py」内の同じ main 関数を呼び出します。その結果、pip が「python」実行可能ファイルと同じ Python バージョンを使用するという仮定の下で、これらは同じように実行されるはずです。
以上がPython 3.4.1 のインストールで「pip install」を実行できないのに、「python -m pip install」は動作するのはなぜですか?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
