


環境管理における Python の `venv`、`virtualenv`、`pyenv`、`virtualenvwrapper`、および `pipenv` の違いは何ですか?
Python 環境管理用パッケージ スイートの違いを解読する
Python 3.3 の標準ライブラリには、新しいツールである venv パッケージが導入されました。隔離された Python 環境。ただし、pyvenv、pyenv、virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv など、似たような名前のパッケージが多数存在するため、それらの区別について疑問が生じます。
外部 PyPI パッケージ
いくつかの重要なパッケージは標準ライブラリの外に存在し、それぞれが異なる機能を提供します目的:
- Virtualenv: ライブラリをホストするための分離された Python 環境を作成するために広く採用されているツール。ファイルを指定されたディレクトリにインストールし、カスタム bin ディレクトリを含むように PATH 変数を変更します。 Python は、環境ディレクトリ内のパスに相対してライブラリを見つけます。
- Pyenv: Python のバージョンの分離に重点を置いています。 PATH 変数を操作し、特定の環境変数またはファイルに基づいて実行するバージョンを決定するスクリプトを利用することで、さまざまなバージョンを切り替えます。 Pyenv は、複数の Python バージョンのダウンロードとインストールのプロセスを簡素化します。
- Pyenv-Virtualenv: virtualenv をシームレスに統合し、両方のツールを同時に使用できるようにする pyenv 拡張機能。ただし、Python 3.3 以降では、利用可能な場合は venv を利用します。
- Virtualenvwrapper: virtualenv を拡張し、複数の virtualenv ディレクトリを管理し、それらを切り替えるための便利なコマンドを提供します。
- Pyenv-Virtualenvwrapper: 別の pyenv 拡張機能、これ
- Pipenv: Pipfile、pip、virtualenv を統合されたコマンドライン ツールに合理化することを目的としています。 Virtualenv ディレクトリは、現在の作業ディレクトリに対する virtualenv の設定とは異なり、特定のディレクトリの場所に配置されます。 Pipenv の主な焦点は、Python アプリケーションの開発です。
標準ライブラリ モジュール
Python 標準ライブラリ内には、追加の関連パッケージがあります:
- Pyvenv: Python に同梱されているスクリプト3.3 ~ 3.7 (3.8 で削除)。機能が制限された virtualenv に似ています。
- Venv: Python 3 に存在するパッケージで、python3 -m venv を通じてアクセスできます。機能の範囲は狭いものの、virtualenv と同じ目的を共有します。 Venv は、プラットフォームの制限により、virtualenv に比べて人気が遅れています。
インフォグラフィックの概要
Package | Description | External Tools | Standard Tools |
---|---|---|---|
Virtualenv | Python library environment isolation | Pyenv-Virtualenv | N/A |
Pyenv | Python version management | Pyenv-Virtualenvwrapper | N/A |
Virtualenvwrapper | Virtualenv directory manager | N/A | N/A |
Pyenv-Virtualenvwrapper | Pyenv and Virtualenvwrapper integration | N/A | N/A |
Pipenv | Pipfile, pip, and virtualenv integration | N/A | N/A |
Pyvenv | Python 3 counterpart to virtualenv (Python 2 only) | N/A | Python 3.3-3.7 |
Venv | Python 3 counterpart to virtualenv | N/A | Python 3 |
以上が環境管理における Python の `venv`、`virtualenv`、`pyenv`、`virtualenvwrapper`、および `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スクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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