UV를 알아가다
uv는 Python용 Rust로 작성된 새로운 프로젝트 관리자입니다. 사용 가능한 제품이 너무 많은데 왜 새로운 대안이 필요합니까? 오래 전에 나는 Pipenv를 사용하기 시작했지만 결국 쓸모가 없게 되었습니다. 그런 다음 현재 회사에서도 사용하는 시로 전환했습니다. 개선되었으나 설득력이 없습니다.
그리고 uv가 달성하고자 하는 것에 대한 확실한 해결책은 Python에 없습니다. 파이썬 요금입니다.
시는 pypenv를 대체할 수 없습니다. 그러므로 우리는 다른 도구를 계속해서 사용해야 합니다. 또한 투명하지도 않습니다.
저는 UV로 실험을 시작했고 이제 적어도 pyenv를 대체할 수 있다고 말할 수 있습니다. 아마도 시 대신에 이 단어를 사용할 수도 있을 것입니다. 하지만 현재 회사에서는 시를 사용하고 있어 아직 마이그레이션할 준비가 되어 있지 않은 것 같습니다.
왜 개선되었다고 생각하나요? uv를 사용하면 uv run mi-script.py를 실행할 수 있으며 자동으로 가상 환경을 사용합니다. 뿐만 아니라 댓글 내에서 관리되는 파일에 대한 패키지도 설치할 수 있습니다. 예: uv run --with rich example.py. 종속성과 가상환경이 투명하게 관리됩니다.
아주 빠른 것은 말할 필요도 없습니다. 옵션보다 훨씬 높습니다. Rust로 만든 것은 아무것도 아니며, 이는 또 다른 이점을 제공합니다. 문제가 될 수 있는 Python의 이전 설치에 의존하지 않습니다. uv는 문제없이 설치되고 작동하는 바이너리입니다.
가능할 때마다 프로젝트를 관리하고 pip를 대체하는 데 사용할 예정이므로 계속해서 글을 쓰고 싶습니다.
단점? 나는 uv 뒤에 있는 회사인 아스트랄에 대한 불신과 자금 조달 방법에 대해 말하는 댓글을 보았습니다. 마찬가지로, 그들은 Python이 아닌 Rust로 구축된 것을 별로 좋아하지 않습니다. 이는 어려울 수 있습니다. 나는 그것이 충분한 이유가 아니라고 생각합니다. 한편으로, 커뮤니티는 완전히 만족스러운 솔루션을 제공하지 못했습니다. 반면, 이는 무료 소프트웨어이며, 아스트랄 측에서 원치 않는 움직임이 있을 경우 원칙적으로 다른 언어이기 때문에 유지 관리 비용이 더 높더라도 포크를 생성할 수 있습니다.
위 내용은 UV를 알아가다의 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.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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.

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.

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.

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
