


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!

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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