


Cara Mendapatkan Senarai Versi Pakej Tersedia Menggunakan Pip: Panduan Komprehensif
Cara Mendapatkan Senarai Versi Pakej Tersedia Menggunakan Pip: Panduan Komprehensif
Pip, pemasang pakej Python yang digunakan secara meluas, menyediakan cara yang cekap untuk memasang dan mengurus pakej Python. Walaupun ia membenarkan pemasangan versi pakej tertentu yang mudah, anda mungkin perlu meneroka senarai komprehensif semua versi yang mungkin sebelum memilih versi yang optimum. Artikel ini membincangkan cara untuk mencapai ini dalam pelbagai versi pip.
Pip Versi 21.2 dan Lebih Tinggi
Untuk versi pip 21.2 dan ke atas, pendekatan yang disyorkan adalah untuk menggunakan arahan berikut:
pip index versions package-name
Contohnya, untuk menyenaraikan versi pakej pylibmc:
pip index versions pylibmc
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa arahan ini masih percubaan dan mungkin tertakluk kepada perubahan pada masa hadapan keluaran.
Pip Versi 21.1 hingga 24.0
Untuk versi pip antara 21.1 dan 24.0, gunakan arahan ini:
pip install package-name==
Pip Versi 20.3 hingga 21.0
Untuk versi pip 20.3 hingga 21.0, arahan berikut disyorkan:
pip install --use-deprecated=legacy-resolver package-name==
Pip Versi 9.0 hingga 20.2
Untuk versi pip 9.0 hingga 20.2, memasang pakej dengan rentetan versi yang tidak sah menghasilkan senarai yang diingini:
pip install package-name==blork
di mana "blork" ialah sebarang rentetan versi yang tidak sah.
Versi Pip Kurang Daripada 9.0
Untuk versi pip di bawah 9.0, menggunakan arahan di bawah akan menghasilkan senarai versi tanpa memasang:
pip install pylibmc==blork
Dengan memanfaatkan kaedah ini, pembangun boleh menjimatkan masa dengan mudah mengenal pasti dan memilih versi pakej yang sesuai tanpa melibatkan diri dalam percubaan dan kesilapan.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Mendapatkan Senarai Versi Pakej Tersedia Menggunakan Pip: Panduan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
