Si vous débutez avec Python, vous avez peut-être entendu parler des environnements virtuels, mais vous ne savez pas vraiment de quoi il s'agit ni pourquoi vous en avez besoin. Décomposons-le en termes simples !
Qu'est-ce qu'un environnement virtuel ?
Pensez à un environnement virtuel comme une salle blanche pour votre projet Python. C'est un espace isolé où vous pouvez installer des packages et des dépendances sans affecter l'installation Python principale de votre ordinateur ou d'autres projets.
Pourquoi en avez-vous besoin ?
Imaginez que vous travaillez sur deux projets Python :
- Le projet A nécessite la version 1.0 d'un package
- Le projet B nécessite la version 2.0 du même package
Sans environnements virtuels, vous auriez un conflit ! Les environnements virtuels résolvent ce problème en donnant à chaque projet son propre espace séparé avec ses propres packages.
Comment créer un environnement virtuel
C’est étonnamment simple ! Vous n'avez besoin que de deux commandes :
# Create the virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate
Décomposons cette première commande :
- python3 - exécute Python 3
- -m venv - dit à Python d'exécuter le module venv
- Le dernier venv - est juste le nom du répertoire (vous pouvez le nommer n'importe quoi)
Comment savoir que ça marche
Lorsque votre environnement virtuel est actif, vous verrez (venv) au début de l'invite de votre terminal :
(venv) username@computer:~/project$
Installation des packages
Une fois votre environnement virtuel actif, vous pouvez installer des packages en utilisant pip :
pip install requests
Ces packages seront installés uniquement dans votre environnement virtuel, gardant votre système Python propre.
Commandes communes
# Create virtual environment python3 -m venv venv # Activate it source venv/bin/activate # Install packages pip install requests pip install -r requirements.txt # install from a requirements file # See what's installed pip list # Deactivate when you're done deactivate
Meilleures pratiques
- Créez un environnement virtuel pour chaque projet Python
- Ajoutez venv/ à votre fichier .gitignore
- Conservez un fichier exigences.txt répertoriant les dépendances de votre projet
- Activez l'environnement virtuel avant de travailler sur votre projet
Conclusion
Les environnements virtuels peuvent sembler un travail supplémentaire au premier abord, mais ils constituent un outil crucial pour le développement Python. Ils maintiennent vos projets isolés, les rendent plus portables et aident à éviter les conflits de dépendance.
N'oubliez pas : si vous démarrez un nouveau projet Python, la création d'un environnement virtuel devrait être votre première étape !
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!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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