uv は、Python 用の Rust で書かれた新しいプロジェクト マネージャーです。利用できるものはたくさんあるのに、なぜ新しい代替品を使うのでしょうか?ずっと前に私は Pipenv を使い始めましたが、最終的には役に立たなくなりました。その後、詩に移行し、現在の会社でも詩を使用しています。改善されたとはいえ、私には納得できません。
そして、Python には、uv が達成したいことに対する決定的な解決策はありません。 Python の料金。
詩は pypenv に代わるものではありません。したがって、他のツールを引き続き使用する必要があります。また、透明ではありません。
私は uv の実験を開始しており、少なくとも pyenv を置き換えることができると言えます。詩の代わりに使ってもいいかもしれません。しかし、現在の会社では詩を使用しており、移行の準備ができていないと思います。
なぜそれが改善だと思うのですか? uv を使用すると、uv run mi-script.py を実行でき、自動的に仮想環境が使用されます。それだけでなく、コメント内で管理されているファイルのパッケージをインストールすることもできます。例: uv run --豊富な example.py を使用します。依存関係と仮想環境は透過的に管理されます。
言うまでもなく、非常に速いです。オプションよりはるかに上です。これは Rust で作られているため、問題が生じる可能性がある以前の Python のインストールに依存しないという別の利点もあります。 uv は、インストールしても問題なく動作するバイナリです。
私はできる限りプロジェクト管理に、また pip の代わりとしてこれを使い始めるつもりなので、それについて書き続けたいと思っています。
デメリットは? uvの背後にある会社であるastralとその資金調達方法に対する不信感を語るコメントを見たことがあります。同様に、彼らはそれが Python ではなく Rust で構築されていることをあまり好きではなく、それが困難になる可能性があります。私としては、それらは十分な理由ではないと考えています。一方で、コミュニティは完全に満足のいく解決策を提供できていません。一方で、これはフリーソフトウェアであり、アストラル側で望ましくない動きがあった場合には、別の言語であるため原則としてメンテナンスコストが高くなっても、フォークを作成することができます。
以上が紫外線を知るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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