Python 시작하기: 시를 사용하여 Hello World 프로젝트 만들기
소개
Poetry는 Python을 위한 강력한 종속성 관리 및 패키징 도구입니다. 프로젝트 생성, 종속성 설치 및 환경 격리를 단순화합니다. 이 튜토리얼에서는 "Hello, World!"를 생성하고 초기화하는 단계를 안내합니다. Poetry를 활용한 Python 프로젝트
전제 조건
시작하기 전에 시스템에 다음이 설치되어 있는지 확인하세요.
- Python(버전 3.7 이상)
- 시 (공식 설치 가이드를 따르세요)
다음을 실행하여 설치를 확인할 수 있습니다.
python --version poetry --version
1단계: 새 프로젝트 만들기
프로젝트를 위한 새 디렉토리를 만드는 것부터 시작하세요. 프로젝트를 저장하려는 디렉토리로 이동하여 다음을 실행하세요.
poetry new hello-world
이 명령은 다음 구조로 hello-world라는 새 폴더를 생성합니다.
hello-world/ ├── README.rst ├── hello_world │ └── __init__.py ├── pyproject.toml └── tests ├── __init__.py └── test_hello_world.py
주요 구성 요소
- hello_world/: Python 패키지가 포함되어 있습니다.
- pyproject.toml: 프로젝트 종속성과 메타데이터를 정의합니다.
- tests/: 테스트 사례에 대한 디렉터리입니다.
2단계: "Hello, World!"를 추가합니다. 스크립트
hello_world 디렉토리로 이동하세요:
cd hello-world/hello_world
__init__.py 파일을 편집하거나 main.py라는 새 파일을 만듭니다.
# hello_world/main.py def main(): print("Hello, World!") if __name__ == "__main__": main()
3단계: pyproject.toml 업데이트
스크립트를 명령으로 실행할 수 있도록 pyproject.toml 파일에 진입점이 포함되어 있는지 확인하세요. [tool.poetry.scripts] 섹션 아래에 다음을 추가하세요:
[tool.poetry.scripts] hello-world = "hello_world.main:main"
4단계: 종속성 설치
다음 명령을 실행하여 종속성을 설치하고 환경을 준비하세요.
poetry install
5단계: 스크립트 실행
스크립트를 테스트하려면 다음을 사용하세요.
poetry run hello-world
다음 결과가 표시됩니다.
Hello, World!
6단계: 테스트 추가
스크립트가 올바르게 작동하는지 확인하려면 테스트/test_hello_world.py 파일에 테스트 사례를 추가하세요.
def test_main(capsys): from hello_world.main import main main() captured = capsys.readouterr() assert captured.out == "Hello, World!\n"
시를 사용하여 테스트 실행:
poetry run pytest
결론
축하합니다! "Hello, World!"를 성공적으로 만들었습니다. Poetry를 활용한 Python 프로젝트입니다. 이 설정은 종속성을 관리하고 쉽게 패키징하는 동시에 보다 복잡한 애플리케이션을 구축하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.
종속성 버전 제약, 가상 환경, 출판 패키지 등 Poetry의 추가 기능을 자유롭게 살펴보세요.
위 내용은 Python 시작하기: 시를 사용하여 Hello World 프로젝트 만들기의 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.

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.

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

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.

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.

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.
