Pip と Easy_install: Pip が Python パッケージ マネージャーとして推奨されるのはなぜですか?
Pip vs. Easy_Install: 議論の掘り下げ
上で引用したツイートは、Python ユーザーの間で熱烈な議論を引き起こし、その前身である easy_install よりも pip を強く好むことを反映しました。 。どちらのツールもパッケージ管理の目的を果たしますが、この優先順位の背後にある理由は表面的な違いにとどまりません。
pip のオリジナル作成者である Ian Bicking は、easy_install に対するいくつかの重要な利点を概説しました。
- 完全なダウンロード: Pip はインストール前にすべてのパッケージの依存関係をダウンロードし、部分的なダウンロードのリスクを排除します。
- ユーザー インターフェイスの改善: Pip は包括的な出力メッセージとエラー メッセージを提供し、使いやすさを向上させます。
- 依存関係の追跡: Pip はインストールの理由を注意深く記録します。パッケージのインストール、トラブルシューティングの簡素化と確実な実行一貫性。
- 簡潔でまとまりのあるコードベース: Pip のコードベースは、使いやすさとプログラムによる対話を考慮して設計されています。
- 柔軟なインストール オプション: Pip はパッケージを許可します保持しながら平らに(卵アーカイブなしで)設置します
- バージョン管理サポート: Pip は Git、Mercurial、Bazaar とシームレスに統合します。
- パッケージのアンインストール: Pip により、メタデータを簡単に削除できます。インストールされたパッケージ。
- 要件管理: Pip は、固定パッケージ セットの定義と再作成を簡素化します。
これらの技術的な利点に加えて、pip は、積極的なメンテナンスと継続的な機能開発により支持を集めています。その人気により、広範なコミュニティ サポートと膨大な数のリソースが得られ、Python コミュニティにとって頼りになるパッケージ マネージャーとなっています。
以上がPip と Easy_install: Pip が Python パッケージ マネージャーとして推奨されるのはなぜですか?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。

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。
