


Wie lege ich eine GitHub-Quelle in der Datei „requirements.txt' fest?
Direkte Angabe einer GitHub-Quelle in „requirements.txt“
In der Softwareentwicklung ist die Verwaltung von Abhängigkeiten entscheidend für die Projektstabilität und Reproduzierbarkeit. pip, ein beliebter Paketmanager für Python, spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle. Wenn eine Bibliothek von einem Remote-GitHub-Repository installiert wird, kann es schwierig sein, sie in der Datei „requirements.txt“ anzugeben. Diese Datei stellt sicher, dass während der Projekteinrichtung die richtigen Versionen von Abhängigkeiten installiert werden.
Um diese Herausforderung zu meistern, ist es wichtig, die richtige Syntax für die Angabe von GitHub-Quellen in „requirements.txt“ zu verstehen. Das typische Format einer „requirements.txt“-Datei umfasst Paketnamen und -versionen, wie zum Beispiel:
package-one==1.9.4 package-two==3.7.1 package-three==1.0.1 ...
Bei der Angabe einer GitHub-Quelle ist der Paketname und die Versionskonvention jedoch nicht erforderlich. Stattdessen folgt die Syntax dem folgenden Format:
package-name @ git+git://github.com/username/reponame@specific-specifier
Der spezifische Spezifizierer kann je nach Ihren Anforderungen ein Commit-Hash, ein Zweigname, ein Tag oder ein Release sein. Hier sind einige Beispiele:
-
Commit-Hash (41b95ec):
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@41b95ec
Nach dem Login kopieren -
Zweigname (Haupt):
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@main
Nach dem Login kopieren -
Tag (0.1):
package-two @ git+https://github.com/owner/[email protected]
Nach dem Login kopieren -
Freigabe (3.7.1):
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@releases/tag/v3.7.1
Nach dem Login kopieren
Es ist wichtig zu beachten, dass es in bestimmten Versionen von pip erforderlich sein kann, die Paketversion im Paket-Setup zu aktualisieren. py-Datei. Dadurch wird sichergestellt, dass pip die Anforderung korrekt erkennt und die aktualisierte Version installiert.
Durch Befolgen dieser Richtlinien können Entwickler GitHub-Quellen direkt in ihren „requirements.txt“-Dateien angeben, was das Abhängigkeitsmanagement erleichtert und die Integrität ihrer Softwareprojekte gewährleistet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lege ich eine GitHub-Quelle in der Datei „requirements.txt' fest?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
