


Nasihat pembangunan Python: Pemilihan yang munasabah dan penggunaan perpustakaan dan alatan pihak ketiga
Sebagai bahasa pengaturcaraan yang serba boleh dan mudah digunakan, Python secara meluas menggunakan perpustakaan dan alatan pihak ketiga semasa proses pembangunan untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti pembangunan. Walau bagaimanapun, apabila ekosistem Python terus berkembang, memilih dan menggunakan perpustakaan dan alatan pihak ketiga menjadi lebih kompleks dan sukar. Oleh itu, artikel ini akan meneroka cadangan untuk pemilihan yang munasabah dan penggunaan perpustakaan dan alatan pihak ketiga semasa pembangunan Python.
Pertama sekali, apabila memilih perpustakaan dan alatan pihak ketiga, anda harus mempertimbangkan kestabilan dan penyelenggaraannya. Dalam banyak komuniti sumber terbuka, terdapat banyak perpustakaan dan alatan yang tidak diuji sepenuhnya dan berjalan dengan stabil, jadi anda harus cuba memilih perpustakaan dan alatan tersebut yang telah mendapat perhatian meluas dan dikemas kini dan diselenggara secara berterusan. Dengan melihat penunjuk seperti bilangan bintang pada GitHub, penyelesaian isu dan sejarah kemas kini terkini, anda boleh menilai pada mulanya kestabilan dan penyelenggaraan perpustakaan atau alat.
Kedua, untuk perpustakaan dan alatan yang mempunyai fungsi yang serupa, anda perlu memilih mengikut keperluan dan skala projek anda sendiri. Dalam ekosistem Python, terdapat banyak perpustakaan dan alatan dengan fungsi yang serupa, seperti panda dan dask untuk pemprosesan data, Flask dan Django untuk rangka kerja rangkaian, dsb. Apabila memilih untuk menggunakannya, anda perlu mempertimbangkan dengan teliti saiz dan keperluan projek anda, serta prestasi dan kebolehgunaan perpustakaan atau alat, untuk mengelakkan pengenalan berlebihan perpustakaan dan alatan yang tidak diperlukan, yang akan meningkatkan kerumitan dan kos penyelenggaraan. daripada projek itu.
Selain itu, sentiasa perhatikan dan semak dokumentasi dan komuniti rasmi perpustakaan dan alatan. Perpustakaan atau alat yang baik harus mempunyai dokumentasi yang jelas, komprehensif dan perbincangan dan sokongan komuniti yang aktif. Dengan membaca dokumentasi dan mengambil bahagian dalam perbincangan komuniti, anda boleh memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang cara menggunakan perpustakaan dan alatan, amalan terbaik dan petua untuk menyelesaikan masalah biasa, supaya anda boleh memanfaatkannya dengan lebih baik untuk menyelesaikan cabaran dalam projek anda sendiri.
Selain itu, penggunaan munasabah persekitaran maya dan alatan pengurusan pakej juga merupakan pautan utama dalam proses pembangunan Python. Pembangun Python biasanya menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan pakej bergantung bagi projek yang berbeza, dan menggunakan alatan pengurusan pakej untuk mengurus pemasangan dan kemas kini pakej bergantung. Apabila memilih alat pengurusan pakej, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan alat pip yang disyorkan secara rasmi, digabungkan dengan fail requirements.txt untuk merekod kebergantungan projek dan digabungkan dengan alatan persekitaran maya seperti virtualenv atau conda untuk mengurus persekitaran maya projek.
Akhir sekali, cuba ikuti spesifikasi PEP Python dan amalan terbaik untuk menulis kod yang jelas, mudah dibaca dan mudah diselenggara. Mematuhi spesifikasi PEP dan mengikuti amalan terbaik komuniti Python boleh membantu meningkatkan kualiti kod anda, mengurangkan potensi pepijat dan memudahkan pembangun atau ahli pasukan lain untuk memahami dan bekerjasama.
Ringkasnya, dalam proses pembangunan Python, adalah sangat penting untuk memilih dan menggunakan perpustakaan dan alatan pihak ketiga secara munasabah. Dengan mempertimbangkan kestabilan dan penyelenggaraan, memilih perpustakaan dan alatan yang sesuai berdasarkan keperluan projek, memberi perhatian kepada dokumentasi dan komuniti, secara rasional menggunakan persekitaran maya dan alatan pengurusan pakej, dan mengikut spesifikasi dan amalan terbaik PEP, kecekapan pembangunan dan kualiti projek boleh dipertingkatkan dengan berkesan. Menjadikan proses pembangunan lebih lancar dan boleh diselenggara. Saya harap cadangan ini akan membantu pembangun Python apabila memilih dan menggunakan perpustakaan dan alatan pihak ketiga.
Atas ialah kandungan terperinci Nasihat pembangunan Python: Pemilihan yang munasabah dan penggunaan perpustakaan dan alatan pihak ketiga. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Sebab PyCharm berjalan perlahan termasuk: Had perkakasan: prestasi CPU rendah, memori tidak mencukupi dan ruang storan tidak mencukupi. Isu berkaitan perisian: Terlalu banyak pemalam, isu pengindeksan dan saiz projek yang besar. Konfigurasi projek: Konfigurasi penterjemah Python yang tidak betul, pemantauan fail yang berlebihan dan ciri analisis kod yang menggunakan terlalu banyak sumber.

Untuk menjalankan fail ipynb dalam PyCharm: buka fail ipynb, cipta persekitaran Python (pilihan), jalankan sel kod, gunakan persekitaran interaktif.

Penyelesaian kepada ranap PyCharm termasuk: semak penggunaan memori dan tingkatkan had ingatan PyCharm kepada versi terkini dan lumpuhkan atau nyahpasang tetapan PyCharm, lumpuhkan pecutan perkakasan; Untuk pertolongan.

Untuk mengalih keluar jurubahasa PyCharm: Buka tetingkap Tetapan dan navigasi ke Jurubahasa. Pilih penterjemah yang ingin anda padamkan dan klik butang tolak. Sahkan pemadaman dan muat semula projek jika perlu.

Cara mengeksport fail Py dalam PyCharm: Buka fail untuk dieksport, klik menu "Fail", pilih "Eksport Fail", pilih lokasi eksport dan nama fail, dan klik butang "Eksport"

Cara memasang modul Pandas menggunakan PyCharm: Buka PyCharm, buat projek baharu dan konfigurasikan penterjemah Python. Masukkan arahan pip install panda dalam terminal untuk memasang Pandas. Sahkan pemasangan: Import panda dalam skrip Python PyCharm Jika tiada ralat, pemasangan berjaya.

Kaedah untuk mengubah suai antara muka Python kepada bahasa Cina: Tetapkan pembolehubah persekitaran bahasa Python: tetapkan PYTHONIOENCODING=UTF-8 Ubah suai tetapan IDE: PyCharm: Tetapan>Penampilan dan Kelakuan>Penampilan>Bahasa (Kod Visual Studio: Fail>Keutamaan> Cari "locale" > Masukkan "zh-CN" untuk mengubah suai tempat sistem: Windows: Control Panel > Region > Format (Cina (China)); macOS: Language and Region > Preferred Language (Chinese (Ringkas) seret ke atas senarai)

Konfigurasikan konfigurasi larian dalam PyCharm: Cipta konfigurasi larian: Dalam kotak dialog "Run/Debug Configurations", pilih templat "Python". Tentukan skrip dan parameter: Tentukan laluan skrip dan parameter baris arahan untuk dijalankan. Tetapkan persekitaran berjalan: pilih penterjemah Python dan ubah suai pembolehubah persekitaran. Tetapan Nyahpepijat: Dayakan/lumpuhkan ciri penyahpepijatan dan nyatakan port penyahpepijat. Pilihan penggunaan: Tetapkan pilihan penggunaan jauh, seperti menggunakan skrip ke pelayan. Nama dan simpan konfigurasi: Masukkan nama untuk konfigurasi dan simpannya.
