3.6 이전 Python 버전에서 'python get-pip.py'가 실패하는 이유는 무엇입니까?
Python 3.6 이전 버전의 pip 설치 문제
최근 애플리케이션 배포를 위해 Bitbucket CI를 활용하려는 시도에서 사용자가 실행할 때 문제에 직면했습니다. "python get-pip.py" 단계. 이 작업은 "SyntaxError:잘못된 구문" 오류로 인해 실패하여 사용자는 오작동의 원인에 대해 의문을 갖게 됩니다.
이 오류의 원인은 pip 버전 21.0에서 Python 버전 2 및 3.5에 대한 pip 지원이 중단되었기 때문입니다. . 결과적으로 Python 버전 3.6은 이제 pip 사용을 위한 최소 요구 사항입니다. "sys.stderr.write(f""ERROR: {exc}"")" 문에 사용된 "f"" 구문은 Python 3.6 이상 버전에서만 지원됩니다.
에 대한 솔루션 다양한 Python 버전:
이전 Python 설치에서 pip를 효과적으로 설치하려면 해당 Python 버전에 따라 적절한 단계를 따르세요. 사용됨:
Python 2.7:
- https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/에서 올바른 pip 스크립트를 다운로드하세요. 컬 -O https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py
- pip 설치: python get-pip.py
- pip를 지원되는 최고 버전으로 업그레이드: python - m pip install --upgrade "pip < 21.0"
Python 3.6:
- https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/에서 적절한 pip 스크립트를 다운로드하세요. 컬 -O https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py
- pip 설치: python get-pip.py
Python 3.5:
- 다음에서 적절한 pip 스크립트를 다운로드하세요. https://bootstrap.pypa.io/pip/3.5/: 컬 -O https://bootstrap.pypa.io/pip/3.5/get-pip.py
- pip 설치: python get-pip .py
파이썬 3.4:
- https://bootstrap.pypa.io/pip/3.4/에서 apt pip 스크립트를 다운로드하세요. 컬 -O https://bootstrap.pypa.io/pip/ 3.4/get-pip.py
- pip 설치: Python get-pip.py
- pip를 지원되는 최고 버전으로 업그레이드하세요(Python 3.4에만 권장): python -m pip install --upgrade "pip < 19.2인치
위 내용은 3.6 이전 Python 버전에서 'python get-pip.py'가 실패하는 이유는 무엇입니까?의 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.

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

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.

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 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.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
