Python pip
Python 言語から始めましょう。 Python が人気があるのは、学習が簡単であるだけでなく、何千ものライブラリがあるからでもあります。
これらのライブラリは統合ツールに相当し、インストールされていれば Python で使用できます。これらは、車輪の再発明を必要とせずにさまざまな問題に対処でき、コミュニティによる継続的な更新とメンテナンスにより、一部のライブラリはさらに強力になり、エンタープライズ グレードのアプリケーションにほぼ匹敵します。
では、これらのツール ライブラリをダウンロードしてインストールするにはどうすればよいでしょうか?これらは、すべてのライブラリのインストールが開始される PyPi (Python Package Index) と呼ばれる統合された「リポジトリ」に配置されます。
ウェアハウスを構築した後は管理者が必要になります。pip はそのような役割です。 pip は PyPi からライブラリを取得し、Python にインストールします。また、インストールされたライブラリの更新、表示、検索、アンインストールなどを管理することもできます。
以下に、参考のために pip を使用するための 10 の常識とヒントをまとめます。
1. pip のインストール
Python 3.4 以降、pip は Python に組み込まれているため、再度インストールする必要はありません。
お使いの Python バージョンに pip がない場合は、次の 2 つの方法を使用してインストールできます。
- コマンド ラインに easy_install pip と入力します。これは非常に高速です。
- 次の URL から pip インストール ファイルをダウンロードし、Python スクリプト ディレクトリに解凍して、python setup.py install コマンドを実行します。
pip ダウンロード アドレス: https://pypi.org/project/pip/#files
ただし、まだ Python3.4 以前のバージョンを使用している場合は、次のバージョンにアップグレードしてください。 Python の最新の安定バージョン (https://www.python.org/downloads/)。そうしないと、技術的負債が日々増えていくことになります。
2. pip のアップグレード
pip のバージョンが低すぎる場合は、pip install --upgrade pip または pip install -U pip で現在のバージョンをアップグレードできます。
$ pip install -U pip Looking in indexes: https://pypi.python.org/simple Requirement already satisfied: pip in ./test/lib/python3.8/site-packages (21.1.1) Collecting pip Using cached pip-22.0.4-py3-none-any.whl (2.1 MB) Installing collected packages: pip Attempting uninstall: pip Found existing installation: pip 21.1.1 Uninstalling pip-21.1.1: Successfully uninstalled pip-21.1.1 Successfully installed pip-22.0.4
3. インストール ライブラリ
pip を使用してサードパーティ ライブラリをインストールします。次のステートメントを実行できます: pip install package_name
パッケージ バージョンを指定します: pip install package_name==1.1.2
たとえば、matplotlib のバージョン 3.4.1 をインストールしたいとします: pip install matplotlib==3.4.1
4. ライブラリのバッチ インストール
プロジェクトで多くのライブラリをインストールする必要がある場合は、バッチでインストールできます: pip install -rrequirements.txt
ファイルのコンテンツ形式は次のとおりです:
# This is a comment # Specify a diffrent index -i http://dist.repoze.org/zope2/2.10/simple # Package with versions tensorflow==2.3.1 uvicorn==0.12.2 fastapi==0.63.0 pkg1 pkg2 pkg3>=1.0,<=2.0 # It is possible to refer to specific local distribution paths. ./downloads/numpy-1.9.2-cp34-none-win32.whl # It is possible to refer to other requirement files or constraints files. -r other-requirements.txt -c constraints.txt # It is possible to specify requirements as plain names. pytest pytest-cov beautifulsoup4
5. アンインストールしてパッケージのアップグレード
インストールされたライブラリは再度使用できます。アンインストール: $ pip uninstall package_name
現在のライブラリのバージョン アップグレード:
$ pip install --upgrade package_name
または
$ pip install -U package_name
6 . Python pip の依存関係を凍結する
環境内に現在インストールされているすべてのパッケージを出力したり、要件ファイルを生成し、このファイルを通じて別の環境にインストールしたりすることが必要な場合があります。 pip フリーズ コマンドを使用できます。
# List packages $ pip freeze docutils==0.11 Jinja2==2.7.2 MarkupSafe==0.19 Pygments==1.6 Sphinx==1.2.2 # Generate requirements.txt file $ pip freeze > requirements.txt
パッケージはソート順 (大文字と小文字は区別されません) でリストされていることに注意してください。グローバルにインストールされていないパッケージのみを一覧表示したい場合は、-l/--local を使用します。
7. ライブラリ情報の表示
pip show -f package_name を使用してパッケージ情報を一覧表示できます:
$ pip show -f pyyaml Name: PyYAML Version: 5.4.1 Summary: YAML parser and emitter for Python Home-page: https://pyyaml.org/ Author: Kirill Simonov Author-email: xi@resolvent.net License: MIT Location: /private/tmp/test/lib/python3.8/site-packages Requires: Required-by: awscli Files: PyYAML-5.4.1.dist-info/INSTALLER PyYAML-5.4.1.dist-info/LICENSE PyYAML-5.4.1.dist-info/METADATA PyYAML-5.4.1.dist-info/RECORD PyYAML-5.4.1.dist-info/WHEEL PyYAML-5.4.1.dist-info/top_level.txt ...
8. アップグレードする必要があるライブラリの表示
現在インストールされているライブラリのうち、どのライブラリをアップグレードする必要があるかを確認します:
$ pip list -o PackageVersion Latest Type ---------- ------- ------ ----- docutils 0.15.20.18.1 wheel PyYAML 5.4.1 6.0wheel rsa4.7.2 4.8wheel setuptools 56.0.062.1.0 wheel
9. 互換性の問題を確認します
インストールされているライブラリの互換性の依存関係を確認するには、 pip check パッケージを使用できます。 name:
$ pip check awscli No broken requirements found.
パッケージ名を指定しない場合、すべてのパッケージの互換性がチェックされます。
$ pip check pyramid 1.5.2 requires WebOb, which is not installed.
10. ライブラリをローカルにダウンロードします
ライブラリをローカルの指定された場所にダウンロードし、whl 形式で保存します: pip download package_name -d "path"
$ pip download PyYAML-d "/tmp/" Looking in indexes: https://pypi.python.org/simple Collecting PyYAML Downloading PyYAML-6.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl (192 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 192.2/192.2 KB 4.7 MB/s eta 0:00:00 Saved ./PyYAML-6.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl Successfully downloaded PyYAML $ ls /tmp/PyYAML-6.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl /tmp/PyYAML-6.0-cp38-cp38-macosx_10_9_x86_64.whl
以上がPython Pip を使用するための 10 のヒントの詳細内容です。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。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

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。


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