초보자를 위한 Python 가상 환경
Python을 처음 사용하는 경우 가상 환경에 대해 들어봤지만 그것이 무엇인지, 왜 필요한지 잘 알지 못할 수도 있습니다. 간단하게 풀어보겠습니다!
가상 환경이란 무엇입니까?
Python 프로젝트의 클린룸과 같은 가상 환경을 생각해 보세요. 컴퓨터의 기본 Python 설치나 다른 프로젝트에 영향을 주지 않고 패키지와 종속 항목을 설치할 수 있는 격리된 공간입니다.
왜 필요한가요?
두 가지 Python 프로젝트를 진행하고 있다고 상상해 보세요.
- 프로젝트 A에는 패키지 버전 1.0이 필요합니다
- 프로젝트 B에는 동일한 패키지의 버전 2.0이 필요합니다
가상 환경이 없으면 충돌이 발생합니다! 가상 환경은 각 프로젝트에 자체 패키지가 포함된 별도의 공간을 제공하여 이 문제를 해결합니다.
가상 환경을 만드는 방법
놀랍도록 간단해요! 두 가지 명령만 필요합니다:
# Create the virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate
첫 번째 명령을 분석해 보겠습니다.
- python3 - Python 3 실행
- -m venv - Python에게 venv 모듈을 실행하라고 지시합니다
- 마지막 venv - 디렉토리 이름입니다(아무 이름으로 지정할 수 있음)
작동하는지 확인하는 방법
가상 환경이 활성화되면 터미널 프롬프트 시작 부분에 (venv)가 표시됩니다.
(venv) username@computer:~/project$
패키지 설치
가상 환경이 활성화되면 pip를 사용하여 패키지를 설치할 수 있습니다.
pip install requests
이러한 패키지는 가상 환경에만 설치되어 시스템 Python을 깨끗하게 유지합니다.
공통 명령
# Create virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate # Install packages pip install requests pip install -r requirements.txt # install from a requirements file # See what's installed pip list # Deactivate when you're done deactivate
모범 사례
- 각 Python 프로젝트에 대한 가상 환경 생성
- .gitignore 파일에 venv/ 추가
- 프로젝트 종속성을 나열하는 요구사항.txt 파일을 보관하세요
- 프로젝트 작업 전 가상 환경을 활성화하세요
마무리
가상 환경은 처음에는 추가 작업처럼 보일 수 있지만 Python 개발을 위한 중요한 도구입니다. 프로젝트를 격리된 상태로 유지하고, 이식성을 높이고, 종속성 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다.
기억하세요: 새로운 Python 프로젝트를 시작하는 경우 첫 번째 단계는 가상 환경을 만드는 것입니다!
위 내용은 초보자를 위한 Python 가상 환경의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
