


Persekitaran Maya Python: Mengapa Anda Memerlukannya dan Cara Menggunakannya
Python Environment Venv Venv: Senjata Pembangunan Projek Anda
Jika anda sedang belajar pembangunan python, anda mungkin pernah mendengar "persekitaran maya". Pada mulanya, ia mungkin terdengar sedikit misteri, tetapi percayalah, alat kecil ini akan menjadi sahabat anda. Marilah kita memahami kepentingannya, cara menggunakan, dan kemungkinan ia membawa.
Apakah persekitaran maya (VENV)?
Persekitaran maya adalah seperti kawasan kerja swasta projek Python anda. Ia adalah persekitaran terpencil, anda boleh berada di dalamnya:
- Pasang pakej khusus projek tanpa mengacaukan pemasangan Python global anda.
- versi yang berbeza dari pakej yang sama dalam projek yang berbeza (kerana isu keserasian adalah mimpi buruk pemaju).
- Mengekalkan kebergantungan projek bersih dan teratur.
Bayangkan, anda berurusan dengan dua projek python:
- Projek A memerlukan Django 4.0.
- Projek B memerlukan Django 3.2.
tanpa persekitaran maya, memasang kedua -dua versi ini pada mesin yang sama akan menyebabkan kekeliruan.
Dengan persekitaran maya, anda boleh bertukar di antara mereka dengan lancar!
Sumber
Adakah anda bersedia untuk menetapkan persekitaran maya pertama anda? Sila ikuti langkah -langkah di bawah:
1. Pasang venv
kebanyakan pemasangan python mengandungi venv, tetapi jika tidak, sila gunakan arahan berikut untuk memasang:
2. Buat persekitaran maya
<code>sudo apt install python3-venv</code>
Masukkan direktori projek anda dan buat persekitaran maya:
di sini, adalah nama persekitaran maya anda. Anda boleh menamakannya mengikut kehendak.
<code>python3 -m venv venv</code>
venv
anda akan tahu bahawa ia telah diaktifkan kerana prompt terminal anda akan ditukar kepada kandungan yang serupa:
4. Pasang item ketergantungan
<code>source venv/bin/activate</code>
Sekarang, anda boleh memasang pakej khusus untuk projek anda:
<code>(venv) lovestaco@i3nux-mint:~$</code>
6. Lumpuhkan Alam Sekitar
Setelah selesai, persekitaran yang melumpuhkan:
<code>pip install flask</code>
anda akan kembali ke sistem python anda! Apa yang boleh dilakukan oleh Venv?
kemungkinan tidak terhingga! Berikut adalah beberapa idea:
<code>deactivate</code>
: Cuba perpustakaan atau rangka kerja baru tanpa bimbang tentang memusnahkan tetapan sistem anda.
ujian
: Gunakan versi berbeza Python atau item bergantung untuk menguji kod anda.Kerjasama mudah
- : Kongsi fail
- dengan pasukan anda supaya semua orang dapat menetapkan persekitaran yang sama.
- rakan sepasukan anda boleh menggunakan arahan berikut untuk membuat semula persekitaran:
<code>sudo apt install python3-venv</code>
Salin selepas log masukSalin selepas log masuk- Gunakan Projek: Persekitaran maya memudahkan untuk menggunakan projek anda ke pelayan atau bekas.
Ringkasan
Persekitaran maya ialah alat yang ringkas namun berkuasa yang harus digunakan oleh setiap pembangun Python.
Dengan hanya beberapa arahan, anda boleh mencipta, mengaktifkan dan mengurus persekitaran Python terpencil untuk projek anda.
Jadi, lain kali anda memulakan projek Python, ingat untuk memulakan persekitaran maya.
Saya telah membangunkan alat yang sangat berguna dipanggil LiveAPI.
LiveAPI membantu anda mendokumenkan semua API bahagian belakang dalam beberapa minit.
Menggunakan LiveAPI, anda boleh menjana dokumentasi API interaktif dengan cepat, membolehkan pengguna melaksanakan API terus daripada penyemak imbas.
Jika anda bosan membuat dokumentasi secara manual untuk API anda, alat ini mungkin menjadikan hidup anda lebih mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Persekitaran Maya Python: Mengapa Anda Memerlukannya dan Cara Menggunakannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
