


L'installation de Pip échoue à partir de TestPypi en raison d'exigences manquantes
Lorsque vous essayez d'installer un package Python à partir de testpypi, vous pouvez rencontrer une erreur indiquant que certaines exigences sont introuvables. En effet, testpypi n'a pas accès aux mêmes référentiels que le serveur PyPI standard.
Pour résoudre ce problème, vous devez spécifier l'emplacement des packages requis lors de l'installation à partir de testpypi. Voici comment procéder :
pip install --extra-index-url https://testpypi.python.org/pypi poirot
Dans cette commande :
- --extra-index-url spécifie l'URL du serveur testpypi.
- https://testpypi.python.org/pypi est l'URL par défaut de testpypi.
- poirot est le nom du package que vous essayez d'installer.
Cette commande demandera à pip de rechercher d'abord les packages requis (tqdm et Jinja2) sur testpypi, puis sur le serveur PyPI standard si les packages ne sont pas trouvés sur testpypi.
Remarque :
L'utilisation de --extra-index-url peut être dangereuse dans certains situations, comme lors du mélange de serveurs PyPI publics et privés. Il est recommandé d'utiliser cette option avec prudence et d'évaluer vos propres risques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

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