


Evolusi pengurus pakej Python: dari masa lalu ke masa hadapan
python Alat pengurusan pakej terawal ialah EasyInstall, yang dibangunkan pada tahun 2004. EasyInstall bergantung terutamanya pada perpustakaan yang dipanggil "mengedarkan", yang bertanggungjawab untuk mencari dan memasang pakej. Walau bagaimanapun, EasyInstall mempunyai beberapa kelemahan, termasuk kekurangan sokongan untuk pengurusan pergantungan dan ketidakupayaan untuk mengendalikan konflik pakej.
Seterusnya, Pip telah dilancarkan pada 2011 sebagai pengganti EasyInstall. Pip menambah baik pengurusan pergantungan, memperkenalkan konsep persekitaran maya, dan menyediakan antara muka yang lebih mesra pengguna. Ia segera menjadi pengurus pakej standard de facto untuk komuniti Python.
Kini: Conda dan Puisi
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, beberapa pengurus pakej baharu telah muncul untuk memenuhi keperluan pembangunan Python yang semakin meningkat.
Conda ialah pengurus pakej merentas platform yang dibangunkan oleh Syarikat Anaconda. Conda boleh menguruskan bukan sahaja pakej Python, tetapi juga pakej yang diperlukan oleh persekitaran pengkomputeran saintifik lain, seperti NumPy, SciPy dan Matplotlib. Ia juga menyediakan alatan untuk mencipta dan mengurus persekitaran maya.
Puisi ialah pengurus pakej Python moden yang dilancarkan pada 2018. Puisi memfokuskan pada kebolehulangan dan pengasingan kebergantungan projek. Ia menggunakan format "toml" untuk menentukan kebergantungan projek dan menyediakan sokongan terbina dalam untuk mengurus persekitaran maya dan membina skrip.
Masa depan: perpaduan dan kerjasama
Masa depan pengurus pakej Python mungkin menyaksikan integrasi dan kerjasama yang lebih baik. Berikut ialah beberapa trend yang berpotensi:
- Repositori pakej bersatu: Pada masa ini, pakej Python bertaburan merentasi berbilang repositori, seperti PyPI dan Anaconda Cloud. Repositori bersatu akan memudahkan penemuan dan pemasangan pakej.
- Penyelesaian pergantungan yang dipertingkatkan: Pengurus pakej boleh meningkatkan lagi resolusi pergantungan mereka algoritma untuk mengendalikan pergantungan yang kompleks dengan lebih cekap.
- Pengurusan Persekitaran Maya Terbina dalam: Semua pengurus pakej akan menyediakan sokongan terbina dalam untuk penciptaan dan pengurusan persekitaran maya yang mudah.
- Integrasi dengan alat pembangunan: Pengurus pakej akan disepadukan lebih rapat dengan alat pembangunan seperti IDE dan sistem kawalan versi.
- Penyepaduan Awan: Pengurus Pakej akan menyokong pemasangan dan pengurusan pakej daripada repositori awan seperti AWS S3 dan Azure Blob Storage.
Dengan menerima aliran ini, pengurus pakej Python akan terus berkembang dan memenuhi keperluan pembangunan Python yang berubah-ubah, meningkatkan produktiviti pembangun dan kualiti projek.
Atas ialah kandungan terperinci Evolusi pengurus pakej Python: dari masa lalu ke masa hadapan. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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.
