pyenv를 사용하여 Python 버전 및 가상 환경 관리
pyenv 패키지는 큰 번거로움 없이 여러 버전의 Python을 관리하는 데 매우 유용한 도구입니다. 또한 가상 환경 및 Conda 환경 관리 기능을 제공하는 pyenv-virtualenv를 비롯하여 개발 경험을 간소화하기 위한 다양한 플러그인이 함께 제공됩니다.
안타깝게도 Windows에서는 pyenv가 지원되지 않습니다. 하지만 Windows 사용자의 경우 pyenv-win 포크 사용을 권장합니다.
pyenv 설치
1. 필수 Python 빌드 종속성을 설치합니다.
맥 OS X
brew install openssl readline sqlite3 xz zlib
우분투/데비안/민트
sudo apt-get update; sudo apt-get install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \ libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
알파인
apk add --no-cache git bash build-base libffi-dev openssl-dev bzip2-dev zlib-dev readline-dev sqlite-dev
2. pyenv 설치
pyenv 및 일부 인기 플러그인을 설치하는 가장 빠른 방법은 pyenv-installer를 사용하는 것입니다.
curl https://pyenv.run | bash
다음으로, 경로 변경 사항이 적용되도록 셸을 다시 시작하세요.
exec $SHELL
3. pyenv 업데이트
pyenv 업데이트는 다음과 같이 간단합니다.
pyenv update
4. Python 버전 간 전환
- pyenv local 3.3.3 - 로컬 셸에서 Python 3.3.3을 설정합니다.
- pyenv global 2.7.3 - Python 2.7.3을 모든 셸에서 전역적으로 설정합니다.
5. 가상 환경 및 Python 버전 관리
- pyenv virtualenv 3.3.3 virtual-env-name - Python 3.3.3을 사용하는 virtual-env-name이라는 가상 환경을 생성합니다
- pyenv virtualenvs - 생성된 가상 환경을 보여줍니다.
- pyenv activate virtual-env-name - virtual-env-name 이름으로 가상 환경을 활성화합니다.
- pyenv deactivate - 현재 활성화된 가상 환경을 비활성화합니다.
pyenv 제거
pyenv 실행 파일은 $PYENV_ROOT에 설치되며 기본값은 ~/.pyenv입니다. 제거하려면 간단히 제거하세요.
rm -fr ~/.pyenv
그런 다음 .bashrc 파일에서 다음 줄을 제거하여 정리하세요.
export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH" eval "$(pyenv init --path)" eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
결론
이 기사에서는 단일 시스템에서 여러 버전의 Python 및 가상 환경을 관리하기 위해 pyenv 및 관련 플러그인을 사용하는 것이 얼마나 간단하고 쉬운지 배웠습니다.
이 기사는 원래 여기에 게시되었습니다.
위 내용은 pyenv를 사용하여 Python 버전 및 가상 환경 관리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
