Python の環境変数の .env ファイル
私の最後の個人プロジェクトでは、API キーを安全に保存する必要がありました。これを行う最も推奨される方法は、それらを環境変数として保存することのようです。さまざまなプロジェクトからの多数の環境変数をマシンに保存するのは面倒なので、この状況に対処する簡単な代替手段を見つけました。
解決策は、python-dotenv モジュールを使用することです。このモジュールは、別の .env ファイルに保存された変数を通常の環境変数であるかのように使用するコードをサポートします。
プロセスは非常に簡単です...
1. .env ファイルを作成し、変数に値を指定します。
まず最初に、変数を保存する .env ファイルを作成します。
# Definimos las variables en el archivo .env VARIABLE1 = "Valor 1" VARIABLE2 = "Valor 2"
このファイルは、ルート フォルダーまたはプロジェクト内の別の場所に作成できます。
2. dotenv モジュールをインポートします。
dotenv モジュール、具体的にはload_dotenv 関数をプロジェクトにインポートします。 .env のコンテンツがロードされたら、OS モジュールをインポートして環境変数をインポートする必要もあります。
from dotenv import load_dotenv import os
これはネイティブ Python モジュールではないため、コマンド pip install python-dotenv を使用して Pip 経由でインストールする必要があります。
3. 変数を回復します。
load_dotenv() 関数は、変数を環境変数としてプログラムにロードします。モジュールを使用すると、それらの値を回復し、プロジェクト内の変数に割り当てることができます:
# Cargamos las variables del archivo como variables de entorno. load_dotenv() # Se almacena el valor "Valor 1" de la primera variable. VARIABLE1 = os.getenv("VARIABLE1") # Otra forma de recuperar el valor de la variable. VARIABLE2 = os.environ.get("VARIABLE2")
.env ファイルがコードが実行されるパスと同じパスにない場合、ファイルの場所を定義する必要があります:
load_dontenv(path="ruta/.env")
以上がPython の環境変数の .env ファイルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
