注意
virtualenv
を使用する前に、Ubuntu のデフォルトのインタープリターは python2.7 であり、ipython3
は /usr/lib/python3
にインストールされています。 > code> と requests
virtualenv
前ubuntu默认的解释器是python2.7,而且/usr/lib/python3
里面已经安装好了ipython3
和requests
$ python Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
$ ipython3 Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]: import requests In [2]:
使用
由于一些兼容性问题,电脑上默认的python版本只能只能使用python2.7,所以创建命令要另外使用-p
指定解释器
$ mkdir my_project_folder; cd my_project_folder # 创建虚拟环境 $ virtualenv -p /usr/bin/python3 venv Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python3 Using base prefix '/usr' New python executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python3 Also creating executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.
激活虚拟环境
$ source venv/bin/activate
现在可以看到提示符前面多了一个venv
,代表虚拟环境创建成功
(venv) ~/my_project_folder $ ipython3
实践一下,虚拟环境和实际的环境隔离的
# 无法使用ipython3 (venv) ~/my_project_folder $ ipython3 Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/ipython3", line 4, in <module> from IPython import start_ipython ImportError: No module named 'IPython' # 默认的解释器已经变成了python3 (venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. # 无法使用requests >>> import requests Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named 'requests'</module></stdin></module>
注意不需要使用pip3
(venv) ~/my_project_folder $ pip install requests Collecting requests Downloading requests-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (584kB) 100% |████████████████████████████████| 593kB 1.3MB/s Installing collected packages: requests Successfully installed requests-2.13.0
现在request已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import requests >>>
(venv) ~/my_project_folder $ pip install ipython
现在ipython也已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ ipython Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]:
退出
(venv) ~/my_project_folder $ deactivate
原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate
rrreeerrreee
-p を使用する必要があります。
インタプリタを指定しますrrreee
仮想環境をアクティブ化しますrrreee
これで、プロンプトの前に追加のvenv
が表示されます。これは、仮想環境が正常に作成されたことを意味します🎜rrreee🎜実践 これで仮想環境と実環境が分離されました🎜rrreee🎜pip3を使う必要がないことに注意してください🎜rrreee🎜リクエストが正しく使えるようになりました🎜rrreeerrreee🎜ipythonも正しく使えるようになりました🎜rrreee🎜終了🎜rrreee🎜 原理は非常に簡単です。つまり、コマンド source venv/bin/activate
を使用して virtualenv 環境にシステム Python をコピーすると、virtualenv は関連する環境変数を変更します。コマンド python と pip が現在の virtualenv 環境を指すようにします。 🎜🎜その他の Python-Virtualenv 関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。 🎜🎜🎜🎜🎜
Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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