Python 包管理器的进化论:从过去到未来
python 最早的包管理工具是 EasyInstall,它在 2004 年被开发出来。EasyInstall 主要依赖于一个名为 "distribute" 的库,该库负责查找和安装包。然而,EasyInstall 有几个缺点,包括缺乏对依赖项管理的支持和无法处理包冲突。
随后,Pip 于 2011 年推出,作为 EasyInstall 的继任者。Pip 改善了依赖项管理,引入了虚拟环境概念,并提供了更友好的用户界面。它迅速成为 Python 社区事实上的标准包管理器。
现在:Conda 和 Poetry
近年来,出现了几个新的包管理器,以满足 Python 开发中不断增长的需求。
Conda 是一个跨平台的包管理器,由 Anaconda 公司开发。Conda 不仅可以管理 Python 包,还可以管理其他科学计算环境所需的包,例如 NumPy、SciPy 和 Matplotlib。它还提供了创建和管理虚拟环境的工具。
Poetry 是一个现代化的 Python 包管理器,于 2018 年推出。Poetry 关注可重复性和项目依赖项的隔离。它使用 "toml" 格式来指定项目依赖项,并提供内置支持用于管理虚拟环境和构建脚本。
未来:统一和协作
Python 包管理器的未来可能会看到更大的整合和协作。以下是一些潜在的趋势:
- 统一的包存储库:目前,Python 包分散在多个存储库中,例如 PyPI 和 Anaconda Cloud。一个统一的存储库将简化包发现和安装。
- 改进的依赖项解析:包管理器可以进一步改进其依赖项解析算法,以更有效地处理复杂的依赖关系。
- 内置虚拟环境管理:所有包管理器都将提供内置支持,以便轻松创建和管理虚拟环境。
- 与开发工具集成:包管理器将与 IDE 和版本控制系统等开发工具更紧密地集成。
- 云集成:包管理器将支持从云存储库安装和管理包,例如 AWS S3 和 Azure Blob Storage。
通过拥抱这些趋势,Python 包管理器将继续发展并满足 Python 开发不断变化的需求,提升开发人员的工作效率和项目质量。
以上是Python 包管理器的进化论:从过去到未来的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

Linux终端中查看Python版本时遇到权限问题的解决方法当你在Linux终端中尝试查看Python的版本时,输入python...

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

该教程建立在先前对美丽汤的介绍基础上,重点是简单的树导航之外的DOM操纵。 我们将探索有效的搜索方法和技术,以修改HTML结构。 一种常见的DOM搜索方法是EX

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途
