Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Verstehen Sie die Definition und Funktionen der Pipenv-Umgebung
Um die Definition und Rolle der Pipenv-Umgebung zu verstehen, sind spezifische Codebeispiele erforderlich
1. Was ist die Pipenv-Umgebung?
In der Python-Entwicklung werden häufig virtuelle Umgebungen verwendet, um Abhängigkeiten zwischen Projekten zu isolieren und Versionskonflikte zu verhindern. Pipenv ist ein Python-Projektmanagement-Tool, das die Mängel der älteren Pip- und Virtualenv-Tools ausgleichen soll. Es vereint diese beiden Tools, um eine einfachere und intuitivere Möglichkeit zur Verwaltung von Python-Paketabhängigkeiten und virtuellen Umgebungen zu bieten. Die
Pipenv-Umgebung besteht aus zwei Kernelementen: Pipfile
Dateien und virtuellen Umgebungen. Die Pipfile-Datei ist eine Datei, die zum Aufzeichnen der Abhängigkeiten des Projekts verwendet wird. Sie ähnelt der alten Datei „requirements.txt“, ist jedoch semantischer. Die virtuelle Umgebung ist eine isolierte Python-Laufumgebung. Die installierten Pakete werden nur vom aktuellen Projekt verwendet und beeinträchtigen die globale Python-Umgebung nicht.
2. Die Rolle der Pipenv-Umgebung
Im Folgenden wird anhand eines konkreten Beispiels die Definition und Rolle der Pipenv-Umgebung gezeigt.
Angenommen, wir haben ein Projekt namens „myapp“, das von zwei Paketen abhängt: Django und Pandas. Wir erstellen zunächst ein Verzeichnis und geben es ein:
$ mkdir myapp $ cd myapp
Als nächstes initialisieren wir die Pipenv-Umgebung und fügen Abhängigkeiten hinzu:
$ pipenv install django pandas
Dadurch wird automatisch eine virtuelle Umgebung erstellt und die entsprechenden Abhängigkeiten in der Pipfile-Datei hinzugefügt. Der Inhalt der Pipfile-Datei sieht folgendermaßen aus:
[[source]] url = "https://pypi.org/simple" verify_ssl = true name = "pypi" [packages] django = "*" pandas = "*" [dev-packages] [requires] python_version = "3.9"
Jetzt können wir den Code im Projekt ausführen und sicherstellen, dass er in der virtuellen Umgebung ausgeführt wird:
$ pipenv run python manage.py runserver
Auf diese Weise stellen wir sicher, dass das Projekt die angegebenen verwendet Django- und Pandas-Version, ohne von der globalen Python-Umgebung betroffen zu sein.
Zusammenfassung:
Durch die Definition und Rolle der Pipenv-Umgebung können wir Projektabhängigkeiten besser verwalten und virtuelle Umgebungen nutzen. Es kann uns helfen, Versionskonflikte und Abhängigkeitsprobleme zu vermeiden und die Projektunabhängigkeit aufrechtzuerhalten. Anhand der obigen Beispiele können wir die spezifischen Betriebsmethoden von Pipenv verstehen, was es für uns einfacher macht, die Abhängigkeiten und die virtuelle Umgebung von Python-Projekten zu verwalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerstehen Sie die Definition und Funktionen der Pipenv-Umgebung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!