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Python の setup.py コマンドについて: 開発とインストール
Python では、setup.py スクリプトはパッケージの管理と開発において重要な役割を果たします。これにより、Python プロジェクトを構築、配布、インストールできます。そのコマンドの中で、develop と install は、その使用法に関して疑問を引き起こすことがよくあります。
Setup.py detect:
外部ソースから指摘したように、setup.py detect はインストールされたパッケージのソース ディレクトリからサイト パッケージの場所へのシンボリック リンク。これにより、パッケージの実行時にソース コードに加えられた変更を即座に反映できます。これは、再インストールせずにコードを反復処理できるため、アクティブな開発に特に役立ちます。
Setup.py install:
対照的に、setup.py install は従来のパッケージのインストール。 Python スクリプトとモジュールを site-packages ディレクトリにコピーし、他の Python プログラムで使用できるようにします。これは、積極的に開発または変更する予定がない、完成済みのパッケージまたはサードパーティのパッケージを展開する場合に推奨されるアプローチです。
使用上の推奨事項:
要約すると、次のとおりです。これらのコマンドの推奨使用ガイドライン:
- 新規インストールの場合: 開発が完了したら、python setup.py install を使用してパッケージをインストールします。
- アクティブな開発の場合: setup.py install でパッケージをインストールした後、python setup.pydevelopment を使用してシンボリック リンクを作成し、再インストールせずに便利なコード変更と即時効果を有効にします。
注:
依存関係管理に関する潜在的な問題のため、パッケージのインストールでは setup.py の直接呼び出しは推奨されないことに注意してください。いずれかの pip install を使用することをお勧めします。通常のインストールの場合、または pip install -e 。開発用インストール用。
以上があなたが提供したコンテンツに適合する、質問ベースの記事のタイトルをいくつか示します。 **オプション 1 (主要な違いに焦点を当てる):** * **Python setup.py: 開発とインストール - いつどちらを使用するか?** **オプションの詳細内容です。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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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。
