一、安装pip2pi工具:
pip install pip2pi
或:
git clone https://github.com/wolever/pip2pi cd pip2pi python setup.py install
二、创建存放软件包的仓库:
mkdir /opt/python/soft/pypi.jb51.net
三、下载软件包并建立索引:
单独下载某个软件包
pip2tgz /opt/python/soft/pypi.jb51.net/ routes==1.12.3
批量下载软件包:
pip2tgz /opt/python/soft/pypi.jb51.net/ -r list/requirements.txt
建立索引:
dir2pi /opt/python/soft/pypi.jb51.net/
更新索引:
pip2acmeco uliweb=0.2.6 pip2acmeco -r list/requirements.txt
四、结合nginx配置web端:
Nginx服务器添加虚拟主机配置:
server { listen 80; server_name pypi.jb51.net; root /opt/python/soft/pypi.jb51.net; location /{ autoindex on; autoindex_exact_size off; #显示文件的大小 autoindex_localtime on; #显示文件时间 #limit_rate_after 5m; #5分钟后下载速度限制为200k limit_rate 200k; } access_log logs/pypi.jb51.net.access.log main; }
至此已经配置完了自己的私有pypi了 需要什么软件包的时候,自己拿到放到自己的pypi里面就可以了;
同理也可以把自己的项目打包放进去。
五、如何更好的使用pypi源:
打个比方安装下uliweb吧
pip install --index-url=http://pypi.jb51.net/simple/ uliweb
或者
pip install -i uliweb
这样是不是很麻烦,想不想默认就走自己的pypi源? 好吧,这里已经给你想好了一个方法啦:
在linux下创建~/.pip/pip.conf文件,文件内容如下
[global] index-url = http://pypi.jb51.net/simple
如果是windows环境,创建:%HOMEPATH%\pip\pip.ini
内容和上面linux下一样.
同时推荐几个比较好的国内pypi源:
http://pypi.douban.com 豆瓣 http://pypi.hustunique.com 华中理工大学 http://pypi.sdutlinux.org 山东理工大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn 中国科学技术大学
PS:修改easy_install和pip使用的源有两种方式
(以Linux上从镜像源e.pypi.python.org下载安装requests为例):
命令方式:针对一次使用,临时修改
easy_install
easy_install -i http://e.pypi.python.org/simple requests
pip
pip install requests -i http://e.pypi.python.org/simple
注:1. 源路径要包含/simple部分;2. 使用pip时-i参数应放在install xxx的后面
修改(若没有,则创建)easy_install/pip的配置文件
easy_install:在~/.pydistutils.cfg配置文件中写入如下内容:
[easy_install] index_url = http://e.pypi.python.org/simple
pip:在~/.pip/pip.conf配置文件中写入:
[global] index-url = http://e.pypi.python.org/simple

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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