


Comment installer des packages de dépendance dans le fichier pyproject.toml à l'aide de PIP?
Installez facilement les dépendances de fichiers pyproject.toml à l'aide de PIP
De nombreux projets Python se sont déplacés vers l'utilisation des dépendances de gestion des fichiers pyproject.toml
, en remplacement des requirements.txt
traditionnelles.txt. Cet article décrit comment installer les packages de dépendance spécifiés dans pyproject.toml
à l'aide de PIP sans utiliser d'outils tels que la poésie ou le pipenv.
Supposons que vous ayez cloné le projet localement et que le répertoire de travail actuel est situé dans le répertoire racine du projet. Vous pouvez installer toutes les dépendances en utilisant la commande concise suivante:
pip install -e.
-e .
L'option installe le répertoire actuel en tant que package modifiable. Cela signifie que vous pouvez modifier le code du projet sans réinstaller l'intégralité du package, ce qui est parfait pour le développement et les tests.
Alors que certains développeurs recommandent d'utiliser de la poésie pour gérer les dépendances pyproject.toml
, si vous êtes plus habitué à utiliser PIP ou PIPENV, cette approche fournit une alternative pratique à l'installation de dépendances de projet efficacement sans s'appuyer sur d'autres outils.
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!

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.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.


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