


Pip vs. Easy_Install: Eintauchen in die Debatte
Der oben zitierte Tweet löste eine heftige Debatte unter Python-Benutzern aus und spiegelte eine starke Vorliebe für Pip gegenüber seinem Vorgänger easy_install wider . Während beide Tools dem Zweck der Paketverwaltung dienen, gehen die Gründe für diese Präferenz über oberflächliche Unterschiede hinaus.
Ian Bicking, der ursprüngliche Erfinder von pip, skizzierte mehrere wichtige Vorteile gegenüber easy_install:
- Vollständige Downloads: Pip lädt alle Paketabhängigkeiten vor der Installation herunter, wodurch das Risiko teilweiser Downloads ausgeschlossen wird installiert.
- Verbesserte Benutzeroberfläche: Pip bietet umfassende Ausgabe- und Fehlermeldungen und verbessert so die Benutzerfreundlichkeit.
- Abhängigkeitsverfolgung: Pip zeichnet die Gründe dafür sorgfältig auf Paketinstallation, vereinfacht die Fehlerbehebung und sorgt für Konsistenz.
- Prägnant und zusammenhängend Codebasis: Die Codebasis von Pip ist auf Benutzerfreundlichkeit und programmatische Interaktion ausgelegt.
- Flexible Installationsoptionen: Pip ermöglicht die flache Installation von Paketen (ohne Egg-Archive) unter Beibehaltung der Metadaten.
- Versionskontrollunterstützung: Pip lässt sich nahtlos in Git, Mercurial und integrieren Bazaar.
- Paketdeinstallation: Pip ermöglicht das mühelose Entfernen installierter Pakete.
- Anforderungsmanagement: Pip vereinfacht die Definition und Reproduktion fester Pakete Sets.
Zusätzlich zu diesen technischen Vorteilen hat Pip aufgrund seiner aktiven Wartung große Beliebtheit erlangt und fortlaufende Funktionsentwicklung. Seine Beliebtheit hat zu breiter Community-Unterstützung und einer Vielzahl von Ressourcen geführt und es zum bevorzugten Paketmanager für die Python-Community gemacht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPip vs. Easy_install: Warum ist Pip der bevorzugte Python-Paketmanager?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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