venv、pyvenv、pyenv、virtualenv などの違いを理解する
Python エコシステムは、作成に対処する大量のパッケージを提供しています。 Python 環境の分離。互いに似ている頭字語や名前があるため、その違いを理解するのは困難な場合があります。この記事は、これらのパッケージ間の機能と違いを明らかにすることを目的としています。
PyPI パッケージ
- virtualenv: 広く採用されている分離された Python 環境を作成するためのパッケージ。 PATH 環境変数を変更して、仮想環境内のカスタム bin ディレクトリを優先します。
- pyenv: 複数の Python バージョンのインストールと管理を容易にします。 OS シェルと統合され、事前定義された構成に基づいて実行する Python バージョンを決定します。
- pyenv-virtualenv: pyenv と virtualenv の同時使用を可能にする pyenv のプラグイン。
- virtualenvwrapper: の拡張機能のセットvirtualenv は、仮想環境間の管理と切り替えに便利なコマンドを提供します。
- pyenv-virtualenvwrapper: virtualenvwrapper を pyenv に統合して機能を強化します。
- pipenv: 主に Pipfile、pip、virtualenv を合理化されたツールに統合しますPython アプリケーションの開発用に設計されています。
標準ライブラリ
- pyvenv: Python 3.3 ~ 3.7 に含まれるスクリプトですが、制限のため Python 3.8 では削除されました。 python3 -m venv を実行すると、pyvenv と同じ効果があり、仮想環境が作成されます。
- venv: Python 3 に含まれるパッケージ。python3 -m venv を使用して実行できます。 virtualenv と類似点がありますが、より限定された機能セットを提供します。
推奨事項
初心者の場合は、広く使用されている virtualenv と pip から始めることをお勧めします。互換性があり、さまざまなシナリオに適しています。特定のニーズが発生した場合は、ここで説明されている他のツールを検討してください。
以上がvenv、pyvenv、virtualenv、pyenv、pipenv の違いは何ですか?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。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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