Linux で遊ぶ場合でも、Linux で作業する場合でも、これは Python でプログラミングする素晴らしい機会です。大学時代に戻って、Java ではなく Python を教えてもらえればよかったと思いました。学ぶのは楽しかったし、yum パッケージ マネージャーのような実用的なアプリケーションで役に立ちました。
このチュートリアルでは、Python と flask と呼ばれるマイクロフレームワークを使用して、各プロセスのメモリ使用量や CPU の割合などの役立つ情報を表示する簡単なアプリケーションを構築します。
前提条件
Pythonの基本、リスト、クラス、関数、モジュール。 HTML/CSS (基本)。
このチュートリアルに従うのに、高度な Python 開発者である必要はありません
Linux への Python 3 のインストール
Python は、ほとんどの Linux ディストリビューションにデフォルトでインストールされます。次のコマンドを実行すると、インストールされているバージョンが表示されます。
[root@linux-vps ~]# python -V Python 2.7.5
アプリの構築にはバージョン 3.x を使用します。 Python.org によると、現在はこのバージョンに対してのみ改良が行われており、Python 2 との下位互換性はありません。
注: Python は多くの Linux ディストリビューションのコア コンポーネントであり、事故が発生するとシステムに損傷を与える可能性があるため、開始する前に、このチュートリアルを仮想マシンで試してみることを強くお勧めします。
次の手順は、CentOS (6 および 7) などの Red Hat ベースのバージョン用です。UbuntuMint や Resbian などの Debian ベースのバージョンでは、この手順を省略できます。インストールされていない場合は、yum の代わりに apt-get を使用して、以下の対応するパッケージをインストールしてください。
[leo@linux-vps] yum groupinstall 'Development Tools' [leo@linux-vps] yum install -y zlib-dev openssl-devel sqlite-devel bzip2-devel [leo@linux-vps] wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/Python-3.4.2.tgz [leo@linux-vps] tar -xvzf Python-3.4.2.tgz [leo@linux-vps] cd Python-3.4.2 [leo@linux-vps] ./configure [leo@linux-vps] make # 推荐使用 make altinstall 以覆盖当前的 python 库 [leo@linux-vps] make altinstall
インストールが成功したら、次のコマンドを使用して Python3.4 シェルに入ることができるはずです。
[leo@linux-vps]# python3.4 Python 3.4.2 (default, Dec 12 2014, 08:01:15) [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> exit ()
pip を使用してパッケージをインストールする
Python には、yum や apt-get に似た独自のパッケージ管理があります。パッケージのダウンロード、インストール、アンインストールに必要になります。
[leo@linux-vps] pip3.4 install "packagename" [leo@linux-vps] pip3.4 list [leo@linux-vps] pip3.4 uninstall "packagename"
Python 仮想環境
Python では、仮想環境はプロジェクトの依存環境が配置されるディレクトリです。これは、異なる依存関係を持つプロジェクトを分離する良い方法です。 sudo コマンドを使用せずにパッケージをインストールできます。
[leo@linux-vps] mkdir python3.4-flask [leo@linux-vps] cd python3.4-flask [leo@linux-vps python3.4-flask] pyvenv-3.4 venv
仮想環境を作成するには「pyvenv-3.4」コマンドを使用する必要があります。上記のコマンドにより、venv フォルダー内に lib という名前のディレクトリが作成され、プロジェクトが依存するパッケージがインストールされます。この環境では、pip および Python 実行可能ファイルを含めるための bin フォルダーもここに作成されます。
Linux システム情報プロジェクトの仮想環境をアクティブ化します
[leo@linux-vps python3.4-flask] source venv/bin/activate [leo@linux-vps python3.4-flask] which pip3.4 ~/python3.4-flask/venv/bin/pip3.4 [leo@linux-vps python3.4-flask] which python3.4 ~/python3.4-flask/venv/bin/python3.4
pip を使用して flask をインストールします
アクセス ルーティングとアプリを表示するテンプレートのレンダリングを処理する最初のモジュールである flask フレームワークのインストールに進みましょう。
りー以上がPython と Flask を使用して Linux 上で最初のアプリを作成するの詳細内容です。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 vs. C：重要な違いを理解しますApr 21, 2025 am 12:18 AMPython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 vs. C：プロジェクトのためにどの言語を選択しますか？Apr 21, 2025 am 12:17 AMPython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。
Pythonの目標に到達する：毎日2時間のパワーApr 20, 2025 am 12:21 AM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時間の最大化：効果的なPython学習戦略Apr 20, 2025 am 12:20 AM2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とCのどちらかを選択：あなたに適した言語Apr 20, 2025 am 12:20 AMPython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 vs. C：プログラミング言語の比較分析Apr 20, 2025 am 12:14 AMPython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。
1日2時間：Python学習の可能性Apr 20, 2025 am 12:14 AMPython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 vs. C：曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AMPython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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