développement back-endTutoriel PythonPourquoi ai-je besoin de Microsoft Visual C 14.0 pour installer le package « steem » via Pip ?Pourquoi ai-je besoin de Microsoft Visual C 14.0 pour installer le package « steem » via Pip ?
Microsoft Visual C 14.0 requis pour l'installation de Pip
Lors de la tentative d'installation du package steem à l'aide de Pip, les utilisateurs peuvent rencontrer une erreur indiquant que Microsoft Visual C 14.0 est requis. Cette erreur se produit lors de l'installation de pycrypto, une dépendance de steem.
Le message d'erreur indique :
error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
Pour résoudre ce problème, Microsoft Visual C 14.0 doit être installé sur le système. Les outils de construction de Visual C 2015 peuvent être téléchargés à partir du lien fourni, permettant l'installation de Visual C 14.0 sans nécessiter Visual Studio.
Alternativement, les utilisateurs peuvent se référer à la page Microsoft Visual C Build Tools (https://wiki.python.org/moin/WindowsCompilers#Microsoft_Visual_C.2B-.2B-_14.2_standalone:_Build_Tools_for_Visual_Studio_2019_.28x86.2C_x64.2C_ARM.2C_ARM64.29) pour d'autres options de téléchargement.
Après installation de Microsoft Visual C 14.0, réexécutez la commande d'origine :
pip install -U steem
L'option "-U" met à niveau tous les packages spécifiés vers la dernière version disponible. Alternativement, si la bibliothèque Steem n'est pas déjà installée, la commande peut être exécutée sans l'option "-U".
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!
Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisationApr 19, 2025 am 12:20 AMPython est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.
Python vs C: gestion et contrôle de la mémoireApr 19, 2025 am 12:17 AMPython et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.
Python pour l'informatique scientifique: un look détailléApr 19, 2025 am 12:15 AMLes applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
Python et C: trouver le bon outilApr 19, 2025 am 12:04 AMQue ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.
Python pour la science des données et l'apprentissage automatiqueApr 19, 2025 am 12:02 AMPython est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.
Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?Apr 18, 2025 am 12:22 AMEst-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.
Python pour le développement Web: applications clésApr 18, 2025 am 12:20 AMLes applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacitéApr 18, 2025 am 12:20 AMPython est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code
Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
