初心者向けの Python 仮想環境
Python を初めて使用する場合は、仮想環境について聞いたことはあっても、それが何なのか、またなぜ必要なのかはよくわからないかもしれません。簡単に説明しましょう!
仮想環境とは何ですか?
仮想環境は、Python プロジェクトのクリーンルームのようなものだと考えてください。これは、コンピューターのメインの Python インストールや他のプロジェクトに影響を与えることなく、パッケージや依存関係をインストールできる隔離されたスペースです。
なぜ必要なのでしょうか?
2 つの Python プロジェクトに取り組んでいることを想像してください:
- プロジェクト A にはバージョン 1.0 のパッケージが必要です
- プロジェクト B には同じパッケージのバージョン 2.0 が必要です
仮想環境がなければ、競合が発生するでしょう。仮想環境は、各プロジェクトに独自のパッケージを含む独自の個別のスペースを与えることで、この問題を解決します。
仮想環境を作成する方法
意外と簡単!必要なコマンドは 2 つだけです:
# Create the virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate
最初のコマンドを詳しく見てみましょう:
- python3 - Python 3 を実行します
- -m venv - Python に venv モジュールを実行するように指示します
- 最後の venv - は単なるディレクトリの名前です (任意の名前を付けることができます)
機能していることを知る方法
仮想環境がアクティブになると、ターミナル プロンプトの先頭に (venv) が表示されます。
(venv) username@computer:~/project$
パッケージのインストール
仮想環境がアクティブになったら、pip を使用してパッケージをインストールできます。
pip install requests
これらのパッケージは仮想環境にのみインストールされ、システムの Python をクリーンな状態に保ちます。
共通コマンド
# Create virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate # Install packages pip install requests pip install -r requirements.txt # install from a requirements file # See what's installed pip list # Deactivate when you're done deactivate
ベストプラクティス
- Python プロジェクトごとに仮想環境を作成します
- venv/ を .gitignore ファイルに追加します
- プロジェクトの依存関係をリストしたrequirements.txtファイルを保管してください
- プロジェクトに取り組む前に仮想環境をアクティブ化します
まとめ
仮想環境は最初は余分な作業のように思えるかもしれませんが、Python 開発にとって重要なツールです。これらはプロジェクトを分離し、移植性を高め、依存関係の競合を回避するのに役立ちます。
覚えておいてください: 新しい Python プロジェクトを開始する場合は、最初のステップとして仮想環境を作成する必要があります!
以上が初心者向けの Python 仮想環境の詳細内容です。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
