Pip パッケージの削除: 先頭にダッシュを付けて誤ってインストールされたパッケージに対処する
pip フリーズを実行すると、次のような解析不可能な要件に関する警告が表示される場合があります。先頭のダッシュ (「-atplotlib」など)。その後の pip リストによる検証により、この項目がパッケージとして誤って認識されていることが確認されます。
pip uninstall -atplotlib を使用してパッケージをアンインストールしようとすると、先頭のダッシュが無効なオプションとして認識されるため、エラーが発生します。
この問題を解決するには、site-packages ディレクトリから対応するフォルダーを手動で見つけて削除するだけで安全かつ十分です。 -atplotlib の場合、これらのフォルダーが存在する可能性があります。 at:
- C:UsersnameAnaconda3Libsite-packages~atplotlib
- C:UsersnameAnaconda3Libsite-packages~atplotlib-3.0.3-py3.7.egg-info
これらのフォルダーには、パッケージが正しくインストールされていません。これらの削除は、他のパッケージやシステム機能に悪影響を及ぼしません。
この動作は、pip のアンインストール プロセスの最近の最適化に起因します。パッケージのコンテンツを一時的な場所にコピーして削除するのではなく、パッケージのフォルダーの名前をインポートできない名前に変更するようになりました。何らかの理由でアンインストールが失敗した場合、フォルダーの名前は元の状態に戻ります。
-atplotlib の場合、アンインストールは失敗したように見え、不要なフォルダーが残ります。ただし、これらのフォルダーは無害なので、影響を与えることなく安全に削除できます。
以上が先頭にダッシュが付いている Pip パッケージを削除するにはどうすればよいですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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