Python 3 を MacOS のデフォルトのインタープリターにする
Mac への Python 3 のインストール
こちらの公式 Python インストーラーまたは Homebrew を使用して Mac に Python 3 をすでにインストールしている場合は、このセクションをスキップできます。
Python 3 がインストールされていない場合は、自作コマンドを使用して簡単に実行できます:
brew install python
これにより、 HomeBrew から入手できる Python 3 最新の Python 3 バージョンを入手します。同様に、Python 3 インストーラーを使用してインストールすることも、必要に応じて MacAdmins Python バージョンを使用してインストールすることもできます。
MacOS で Python 3 をデフォルトにする方法
デフォルトの Zsh シェル (または Oh My Zsh) を使用し、それに応じて .zshrc を変更すると仮定しますが、まだ bash を使用している場合は、次に、エイリアスを .bashrc に追加する必要があります。
- ターミナルから、任意のテキスト エディターで zshrc を開きます。便宜上、nano を使用します:
nano ~/.zshrc
- 次のエイリアスを .zshrc ファイルの最後に追加します:
alias python=/usr/local/bin/python3
- Control-O を押してから Control-X を押して編集内容を保存し、nano を終了します
これで、Python バージョンをチェックすることでエイリアスが有効であることを確認できます:
$ python --version<br>Python 3.9.8
これは、python コマンドが python3 にエイリアス化されているため、入力したときと同じ応答が返されます:
python3 --version
これは単なるエイリアスであることを忘れないでください。 。元の Python 2.7.x バージョンを Mac にインストールし続ける場合は、
#/usr/bin/python
# のようにフル パスを指定することで、そのバージョンにアクセスして使用できます。
非推奨したがって、何らかの特別な理由で Python 2.7.x に依存している、または依存していた場合は、プログラムを Python 3 との互換性のために更新するか、古い非推奨の Python 2.x バージョンを維持する必要があります。 (これには Homebrew などを使用できます)、またはすべてを書き換えて完全に別の言語に移行します。Python 2.7 は、このアップデートで macOS から削除されました。開発者は Python 3 または代替言語を使用する必要があります。 (39795874)
以上がPython 3 を MacOS のデフォルトのインタープリターにするの詳細内容です。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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この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

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MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。