導入
Poetry は、Python の強力な依存関係管理およびパッケージ化ツールです。これにより、プロジェクトの作成、依存関係のインストール、環境の分離が簡素化されます。このチュートリアルでは、「Hello, World!」を作成して初期化する手順を説明します。 Poetry を使用した Python プロジェクト
前提条件
始める前に、システムに以下がインストールされていることを確認してください:
- Python (バージョン 3.7 以降)
- 詩 (公式インストールガイドに従ってください)
以下を実行してインストールを確認できます:
python --version poetry --version
ステップ 1: 新しいプロジェクトを作成する
まず、プロジェクト用の新しいディレクトリを作成します。プロジェクトを保存するディレクトリに移動して、次のコマンドを実行します。
poetry new hello-world
このコマンドは、次の構造を持つ hello-world という名前の新しいフォルダーを作成します。
hello-world/ ├── README.rst ├── hello_world │ └── __init__.py ├── pyproject.toml └── tests ├── __init__.py └── test_hello_world.py
主要コンポーネント
- hello_world/: Python パッケージが含まれます。
- pyproject.toml: プロジェクトの依存関係とメタデータを定義します。
- tests/: テスト ケースのディレクトリ。
ステップ 2: 「Hello, World!」を追加します。スクリプト
hello_world ディレクトリに移動します:
cd hello-world/hello_world
__init__.py ファイルを編集するか、新しいファイル main.py を作成します:
# hello_world/main.py def main(): print("Hello, World!") if __name__ == "__main__": main()
ステップ 3: pyproject.toml を更新する
スクリプトをコマンドとして実行できるように、pyproject.toml ファイルにエントリ ポイントが含まれていることを確認してください。 [tool.poetry.scripts] セクションに以下を追加します:
[tool.poetry.scripts] hello-world = "hello_world.main:main"
ステップ 4: 依存関係をインストールする
次のコマンドを実行して依存関係をインストールし、環境を準備します。
poetry install
ステップ 5: スクリプトを実行する
スクリプトをテストするには、以下を使用します:
poetry run hello-world
次の出力が表示されるはずです。
Hello, World!
ステップ 6: テストの追加
スクリプトが正しく動作することを確認するには、tests/test_hello_world.py ファイルにテスト ケースを追加します。
def test_main(capsys): from hello_world.main import main main() captured = capsys.readouterr() assert captured.out == "Hello, World!\n"
Poetry を使用してテストを実行します:
poetry run pytest
結論
おめでとうございます! 「Hello, World!」が正常に作成されました。 Poetry を使用した Python プロジェクト。このセットアップは、依存関係とパッケージ化を簡単に管理しながら、より複雑なアプリケーションを構築するための強固な基盤を提供します。
依存関係バージョンの制約、仮想環境、パッケージの公開など、Poetry の追加機能を自由に探索してください。
以上がPython 入門: Poetry を使用した Hello World プロジェクトの作成の詳細内容です。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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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