


Apakah Perbezaan Antara `venv`, `virtualenv`, `pyenv`, `virtualenvwrapper` dan `pipenv` Python untuk Pengurusan Alam Sekitar?
Mentafsir Perbezaan antara Pakej Suite untuk Pengurusan Persekitaran Python
Perpustakaan standard Python 3.3 memperkenalkan pakej venv, alat baru untuk mencipta persekitaran Python terpencil. Walau bagaimanapun, terdapat pelbagai pakej bunyi yang serupa, seperti pyvenv, pyenv, virtualenv, virtualenvwrapper dan pipenv, yang menimbulkan persoalan tentang perbezaannya.
Pakej PyPI Luaran
Beberapa pakej penting berada di luar perpustakaan standard, setiap pakej berbeza tujuan:
- Virtualenv: Alat yang digunakan secara meluas untuk mencipta persekitaran Python yang diasingkan untuk mengehoskan perpustakaan. Ia memasang fail ke direktori yang ditetapkan dan mengubah suai pembolehubah PATH untuk memasukkan direktori bin tersuai. Python mencari pustaka berbanding laluannya dalam direktori persekitaran.
- Pyenv: Memfokuskan pada mengasingkan versi Python. Ia bertukar antara pelbagai versi dengan memanipulasi pembolehubah PATH dan menggunakan skrip yang menentukan versi yang hendak dilaksanakan berdasarkan pembolehubah atau fail persekitaran tertentu. Pyenv memudahkan proses memuat turun dan memasang berbilang versi Python.
- Pyenv-Virtualenv: Sambungan pyenv yang menyepadukan virtualenv dengan lancar, membenarkan penggunaan serentak kedua-dua alatan. Walau bagaimanapun, untuk Python 3.3 atau lebih baru, ia memanfaatkan venv jika tersedia.
- Virtualenvwrapper: Memanjangkan virtualenv, menyediakan arahan yang mudah untuk mengurus berbilang direktori virtualenv dan bertukar antara mereka.
- Pyenv-Virtualenvwrapper: Pyenv lain sambungan, yang ini menyepadukan virtualenvwrapper dengan anggun ke dalam pyenv.
- Pipenv: Bertujuan untuk menyelaraskan Pipfile, pip dan virtualenv ke dalam alat baris perintah yang padu. Direktori virtualenv diletakkan di lokasi direktori tertentu, berbeza daripada keutamaan virtualenv untuk direktori kerja semasa. Tumpuan utama Pipenv ialah membangunkan aplikasi Python.
Modul Perpustakaan Standard
Di dalam perpustakaan standard Python terdapat pakej tambahan yang berkaitan:
- Pyvenv: Skrip dihantar dengan Python 3.3 ke 3.7 (dialih keluar dalam 3.8), yang menyerupai virtualenv dengan ciri terhad.
- Venv: Pakej yang terdapat dalam Python 3, boleh diakses melalui python3 -m venv. Ia berkongsi tujuan yang sama seperti virtualenv, walaupun dengan julat fungsi yang lebih sempit. Venv ketinggalan dalam populariti virtualenv kerana pengehadan platformnya.
Ringkasan Infografik
Package | Description | External Tools | Standard Tools |
---|---|---|---|
Virtualenv | Python library environment isolation | Pyenv-Virtualenv | N/A |
Pyenv | Python version management | Pyenv-Virtualenvwrapper | N/A |
Virtualenvwrapper | Virtualenv directory manager | N/A | N/A |
Pyenv-Virtualenvwrapper | Pyenv and Virtualenvwrapper integration | N/A | N/A |
Pipenv | Pipfile, pip, and virtualenv integration | N/A | N/A |
Pyvenv | Python 3 counterpart to virtualenv (Python 2 only) | N/A | Python 3.3-3.7 |
Venv | Python 3 counterpart to virtualenv | N/A | Python 3 |
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Antara `venv`, `virtualenv`, `pyenv`, `virtualenvwrapper` dan `pipenv` Python untuk Pengurusan Alam Sekitar?. 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
