Python のフリーズ
Python アプリケーションは開発中にさまざまなパッケージを使用します。通常、各アプリケーション プロジェクトが依存する Python インタープリターのバージョンとそのパッケージを分離するために venv を使用します。
アプリケーションにインポートされたさまざまなパッケージを「修正」するにはどうすればよいですか? pip は、依存パッケージの名前とバージョンを txt ファイルにエクスポートするメソッドを提供します。これにより、将来他の人がプロジェクトを導入するときに、pip が提供するメソッドを通じて直接インポートできます。 Java の Maven ウェアハウスへのインポート、より軽量で環境に優しい。
仮想環境
Javaアプリケーションを使用する場合、プロジェクトのJDKパスを指定します。ほとんどの場合、各開発マシンには、jdk6、jdk7、jdk8 などの 1 ~ 3 つのバージョンの JDK が存在します。通常はこれで十分です。 次に、JAVA_HOME パスがシステム PATH 変数に指定されます。
Java アプリケーションの外部サードパーティ パッケージの依存関係は、Maven によって設定され、ビルド中に依存関係としてアプリケーション ディレクトリに取り込まれます。
Python 自体には pip パッケージ管理ツールが付属しているため、Python の制御方法は少し異なります。また、Python は動的スクリプト言語であるため、開発サイクルにより、異なるスクリプトのいくつかのグループが異なるディレクトリに分散される可能性があり、各ディレクトリ内のスクリプトが依存する Python インタプリタとパッケージは異なる場合があります。 python3 インタープリターを使用するスクリプトでは通常、エラーが発生します。
スクリプトの各グループの実行環境を分離する方法が必要です。それは、仮想環境を使用して解決することです。
具体的な方法は、Python プロジェクトのルート ディレクトリで実行することです:
pip freeze > requirements.txt pip install -r requirements.txt
:
virtualenv -p python3 env-p は、Python3 仮想環境の作成を表します
env は、env
という仮想環境のディレクトリを表します実行後のディレクトリ構造は次のとおりです:
|—myPythonProject |———codePackage
次に、この仮想環境をアクティブ化する必要があります:
source env/bin/activate
アクティブ化後、環境プロンプトは次のように変わります:
(env) ➜ knight git:(master) ✗
はこれを意味します。この時点で、環境はすでにこのプロジェクトに必要な仮想 python3 環境になっています。この時点で、pip install のすべてのパッケージが env/lib/python3.5/site-packages ディレクトリにインストールされます。他の Python プロジェクトによってインストールされたパッケージの影響を受けません。
pyCharm などの IDE を使用する場合、以下に示すように、プロジェクトの作成時にプロジェクトに対応するプロジェクト インタープリターを指定する必要があります。

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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