Pythonの仮想環境の理解

このチュートリアルでは、Python仮想環境を紹介し、それらの重要性とそれらの使用方法を説明しています。

仮想環境とは？

​​ 仮想環境は、プロジェクトに孤立したスペースを提供し、依存関係を分離します。これにより、異なるプロジェクトのライブラリバージョン間の競合が防止されます。 たとえば、プロジェクトAはライブラリXバージョン1.0を使用する場合があり、プロジェクトBはバージョン2.0 - 仮想環境を使用します。

仮想環境がどのように機能するか

仮想環境は、プロジェクト内のディレクトリです。 モジュール（Python 3に含まれる）は、作成に推奨される方法です。 開始する前に、Pythonがインストールされていることを確認してください。 以下は、

（アナコンダのパッケージマネージャー）を使用して仮想環境を作成することを示しています：

venv たとえば、condaPython 3.10を使用して「env」という名前の環境を作成するには、

conda create -n env_name [python=version]

環境をアクティブにします：

conda create -n env python=3.10

端末プロンプトは変化し、アクティブな環境を示します（例：

）。 Pandas、Numpy、Jupyterノートブックなどのパッケージをインストールします

conda activate env

環境のパッケージリストを保存するには、

を使用してください (env) earth@Yoga:~/$

この

conda install pandas numpy jupyter notebook

ファイルは共有できます。他の人は、

を使用して環境を再現できます

conda env export > environment.yaml

結論environment.yaml

このチュートリアルは、Python仮想環境の基本をカバーし、

conda env create -f environment.yaml

でそれらの重要性と実用的な使用を強調しました。 データサイエンスプロジェクトのための複数の環境の管理とパッケージのインストールを検討しました。 以下のコメントで、仮想環境であなたの経験を共有してください！

以上がPythonの仮想環境の理解の詳細内容です。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。