Dieses Tutorial führt virtuelle Python -Umgebungen vor, erklärt ihre Bedeutung und wie man sie verwendet.
Was sind virtuelle Umgebungen?
Eine virtuelle Umgebung bietet isolierte Räume für Projekte und hält ihre Abhängigkeiten getrennt. Dies verhindert Konflikte zwischen den Bibliotheksversionen der verschiedenen Projekte. Beispielsweise kann Projekt A Bibliothek x Version 1.0 verwenden, während Projekt B Version 2.0 verwendet - virtuelle Umgebungen gewährleisten die Kompatibilität.
Wie virtuelle Umgebungen
funktionieren Eine virtuelle Umgebung ist ein Verzeichnis in Ihrem Projekt. Das venv
-Modul (in Python 3 enthalten) ist die empfohlene Methode zur Erstellung. Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Sie Python installiert haben. Im Folgenden zeigt das Erstellen einer virtuellen Umgebung mit conda
(Anaconda Package Manager):
conda create -n env_name [python=version]
zum Beispiel, um eine Umgebung mit dem Namen "Env" mit Python 3.10:
zu erstellenconda create -n env python=3.10
Aktivieren Sie die Umgebung:
conda activate env
Ihre Terminalaufforderung ändert sich und zeigt die aktive Umgebung an (z. B. (env) earth@Yoga:~/$
). Installieren Sie nun Pakete wie Pandas, Numpy oder Jupyter Notebook:
conda install pandas numpy jupyter notebook
Um die Paketliste Ihrer Umgebung zu speichern, verwenden Sie:
conda env export > environment.yaml
Diese environment.yaml
-Datei kann freigegeben werden; Andere können die Umgebung mit:
conda env create -f environment.yaml
Schlussfolgerung
Dieses Tutorial umfasste die Grundlagen der virtuellen Python -Umgebungen und unterstreichte ihre Bedeutung und praktische Verwendung mit conda
. Wir haben das Management mehrerer Umgebungen und die Installation von Paketen für Datenwissenschaftsprojekte untersucht. Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit virtuellen Umgebungen in den Kommentaren unten!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVirtuelle Umgebungen in Python verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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