


Wie kann ich bestimmte Pakete selektiv in virtuelle Python-Umgebungen erben?
Erstellen virtueller Umgebungen, die bestimmte Pakete erben
Virtuelle Umgebungen sind isolierte Umgebungen, die zum Verwalten von Abhängigkeiten und Paketinstallationen für Python-Projekte verwendet werden. Es kann jedoch Situationen geben, in denen Sie möchten, dass eine virtuelle Umgebung nur eine Teilmenge der Pakete aus der Standard-Python-Installation enthält.
Selektive Vererbung von Bibliotheken
Zur selektiven Vererbung Für bestimmte Bibliotheken verwenden Sie den folgenden Ansatz:
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Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung mit Systempaketen:
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen enthält Systempakete:
virtualenv --system-site-packages virtualenv_name
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Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
Aktivieren Sie die erstellte Umgebung, um sie zu verwenden:
source virtualenv_name/bin/activate
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Pakete lokal installieren:
Verwenden Sie pip install --ignore-installed oder pip install -I, um Pakete in der virtuellen Umgebung statt im System zu installieren Python. Dadurch werden die systemweiten Pakete mit lokal installierten Versionen überschrieben:
pip install --ignore-installed matplotlib
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Schattierung globaler Pakete:
Das Paketverzeichnis der virtuellen Umgebung nimmt Vorrang vor dem System-Python-Verzeichnis. Daher überschatten die lokal installierten Pakete die globalen Pakete, sodass Sie sie ohne Konflikte importieren können.
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Starten Sie den Python-Interpreter neu:
Neustart den Python-Interpreter, um sicherzustellen, dass die Änderungen wirksam werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich bestimmte Pakete selektiv in virtuelle Python-Umgebungen erben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie

ForloopSareadVantageousForknowniterations und Sequences, OfferingImplicity und Readability;

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond


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