先日、pip を使用していくつかの Python パッケージを喜んでインストールしていましたが、突然次のことに気づきました。3 GB のデータをダウンロードしたばかりで、どこに行ったのかわかりません。このような状況に陥ったことがある場合は、クラブへようこそ。不足している Python パッケージの謎を一緒に解明し、貴重なディスク領域をより適切に管理する方法を学びましょう。
Python パッケージの魅力的な世界
「私の荷物はいったいどこにあるの?」という話に入る前に、このエコシステムがどのように機能するかをもう少し理解しましょう。 Python Package Index (PyPI) は、コードの巨大なショッピング モールのようなものです。ストアの代わりに、開発者がパッケージを他の人が使用できるようにしています。そしてピップ?これは仮想ショッピング カートで、これらのパッケージをマシンにダウンロードしてインストールする役割を果たします。
パッケージの秘密の隠し場所
無害な pip install を実行すると、週末にどこに出かけるかを選ぶティーンエイジャーのように、パッケージがさまざまな場所に配置される可能性があります。これらの場所について知りましょう:
ザ・シェアハウス(グローバル設置)
/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages/ # or /usr/lib/pythonX.Y/site-packages/
こちらはパッケージのシェアアパートメントです。システム上の誰もがこれを使用できますが、変更を加えるには管理者権限が必要です。壁に写真を飾るには大家さんに許可をもらわなければいけないシェアハウスのようなものです。
個人スタジオ(ユーザーインストール)
~/.local/lib/pythonX.Y/site-packages/
ここはあなたのプライベートコーナーです。 pip install --user を使用すると、パッケージはこのアドレスに存在します。より安全であり、システム上の他のユーザーに干渉しません。それは自分の部屋を持つようなもので、誰にも相談せずに好きなように飾ることができます。
Airbnb (仮想環境)
<caminho_para_venv>/lib/pythonX.Y/site-packages/ </caminho_para_venv>
仮想環境は、パッケージのために Airbnb をレンタルするようなものです。各プロジェクトは、他のプロジェクトと競合することなく、独自のパッケージ バージョンを持つ独自のスペースを持つことができます。これは、異なる要件を持つ複数のプロジェクトに取り組んでいる人にとって理想的なソリューションです。
荷物の所在を調査する
あなたも私と同じように、何かをインストールして「それはどこにあるんだろう?」と思ったら、役立つ探偵ツールがいくつかあります。
pip show package_name
このコマンドは荷物の GPS のようなものです。バージョン、依存関係、簡単な説明などの役立つ情報とともに、それぞれのインストール場所が正確に表示されます。
各パッケージが占有しているスペースの量を知りたい、より興味のある人のために、コマンドを組み合わせて使用できます。
pip list --format=freeze | cut -d '=' -f 1 | while read package; do size=$(du -sh "$(pip show -f "$package" | grep Location | cut -d ' ' -f 2)/$package" 2>/dev/null | cut -f1) echo "$package - $size" done
クリーンアップ
パッケージが多くのスペースを占有していることに気づきましたか?掃除をする時間です:
/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages/ # or /usr/lib/pythonX.Y/site-packages/
しかし注意してください!すべてのアンインストールを開始する前に、削除しようとしているものに他のパッケージが依存しているかどうかを確認してください。それはジェンガからブロックを取り出すようなものです - 一部のピースはすべてを維持するために重要である可能性があります。
パッケージ管理のベストプラクティス
いくつかの経験(正直に言うと、痛みを伴う経験もありました)を経て、いくつかの貴重なヒントをご紹介します。
仮想環境を使用する: 真剣に、これにより多くの悩みが軽減されます。プロジェクトごとに新しいホームを持つようなものです。
requirements.txt を保持します: プロジェクトに必要なすべてのパッケージをリストします。買い物リストを作成するようなものです。何が必要かを正確に把握できます。
定期的に確認する: インストールされているパッケージを時々確認してください。使わなくなったものの多さに驚くかもしれません。
ドキュメントの依存関係: 各パッケージをインストールした理由に注意してください。未来のあなたはあなたに感謝するでしょう。
Python パッケージの世界は広大で、少し混乱することもありますが、適切なツールと少しの組織があれば、すべてを管理下に置くことが可能です。それは家をきれいに保つのと同じです。手間はかかりますが、それだけの価値はあります。
次に Python パッケージをインストールするときには、それがデジタル エーテルにただ消えるわけではないことがわかるでしょう。そこには固定された住所があり、自分の家と呼ぶことができます。これで、必要なときにそれを見つける方法が正確にわかりました。
覚えておいてください: 組織化された開発者は幸せな開発者です。そして、整理されたファイル システムとは、「ディスク容量がなくなった」という理由で、午前 3 時にコンピューターを窓から放り出す必要のないファイル システムです。
以上がPython パッケージ管理: どこにあるか知っていますか?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に工場パターンを実装すると、統一されたインターフェイスを作成することにより、さまざまな種類のオブジェクトを作成できます。特定の手順は次のとおりです。1。車両、車、飛行機、列車などの基本クラスと複数の継承クラスを定義します。 2。Factory Class CheerFactoryを作成し、Create_Vehicleメソッドを使用して、型パラメーターに従って対応するオブジェクトインスタンスを返します。 3。my_car = factory.create_vehicle( "car"、 "tesla"など、工場クラスを介してオブジェクトをインスタンス化します。このパターンは、コードのスケーラビリティと保守性を向上させますが、その複雑さに注意を払う必要があります

Pythonでは、RまたはRプレフィックスを使用して元の文字列を定義し、逃げたすべての文字を無視し、文字列を文字通り解釈します。 1)脱出キャラクターの誤解を避けるために、正規表現とファイルパスに対処するために適用されます。 2)ラインブレークなど、逃げたキャラクターを保存する必要がある場合には適用されません。予期しない出力を防ぐために使用する場合は、慎重なチェックが必要です。

Pythonでは、__del__メソッドはオブジェクトの破壊者であり、リソースのクリーンアップに使用されます。 1)不確実な実行時間:ごみ収集メカニズムに依存します。 2)循環参照:それにより、コールを迅速にできなくなり、weakRefモジュールを使用して処理することがあります。 3)例外処理:__del__でスローされた例外は、Try-Exectブロックを使用して無視され、キャプチャされる場合があります。 4)リソース管理のためのベストプラクティス:リソースを管理するためにステートメントとコンテキストマネージャーで使用することをお勧めします。

POP()関数は、Pythonで使用され、リストから要素を削除し、指定された位置を返します。 1)インデックスが指定されていない場合、POP()はデフォルトでリストの最後の要素を削除および返します。 2)インデックスを指定するとき、POP()はインデックス位置で要素を削除および返します。 3)インデックスエラー、パフォーマンスの問題、代替方法、および使用時のリストの変動に注意してください。

Pythonは、主に2つの主要なライブラリピローとOpenCVを使用して画像処理に使用しています。枕は、透かしの追加などの単純な画像処理に適しており、コードはシンプルで使いやすいです。 OpenCVは、優れたパフォーマンスを備えたエッジ検出などの複雑な画像処理とコンピュータービジョンに適していますが、メモリ管理に注意が必要です。

PythonでPCAの実装は、手動でコードを書くか、Scikit-Learnライブラリを使用して実行できます。 PCAの手動での実装には、次の手順が含まれます。1)データの集中、2)共分散行列の計算、3)固有値と固有ベクトルを計算し、4)主成分をソートして選択し、5)データを新しいスペースに投影します。手動の実装は、アルゴリズムを深く理解するのに役立ちますが、Scikit-Learnはより便利な機能を提供します。

Pythonでの対数計算は非常にシンプルですが興味深いことです。最も基本的な質問から始めましょう:Pythonで対数を計算する方法は? Pythonで対数を計算する基本的な方法PythonのMath Moduleは、計算するための関数を提供します。簡単な例を見てみましょう:Importmath#自然対数(base is e)x = 10natural_log = math.log(x)print(f "natural log({x})= {natural_log}")#を計算します。

Pythonで線形回帰を実装するには、複数の視点から開始できます。これは単なる機能呼び出しであるだけでなく、統計、数学的最適化、機械学習の包括的なアプリケーションを伴います。このプロセスに深く飛び込みましょう。 Pythonで線形回帰を実装する最も一般的な方法は、簡単で効率的なツールを提供するScikit-Learnライブラリを使用することです。ただし、線形回帰の原則と実装の詳細をより深く理解したい場合は、独自の線形回帰アルゴリズムをゼロから書くこともできます。 Scikit-Learnの線形回帰実装により、Scikit-Learnを使用して線形回帰の実装をカプセル化し、簡単にモデル化および予測できるようになります。これがSCの使用です


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