Pip 経由でインストールされた Python パッケージを最後に更新したのはいつですか?ほとんどのユーザーは、システム リポジトリを更新するだけではパッケージが機能しないため、これらの Python パッケージも手動で更新する必要があることを忘れがちです。
それでは、Pip を使用して古い Python パッケージを更新する方法を見てみましょう。
Pip を使用して Python ソフトウェア パッケージをアップグレードする方法
Pip (Pip Installs Packages) は、Python ソフトウェア パッケージを管理するためのコマンド ライン ユーティリティです。 。 Ubuntu や Debian で apt
を使用してパッケージを管理するのと同様に、Pip を使用して Python パッケージをインストールできます。
それでは、この素晴らしいツール Pip を使用して Python パッケージに関連するコンテンツを管理する方法を詳しく見てみましょう。
1. 古い Python ソフトウェア パッケージをリストする
ソフトウェア パッケージの更新を計画する前に、まず古いソフトウェア パッケージをリストする必要があり、更新するパッケージを選択できます。ほとんどの人は、パッケージ リポジトリ全体を一度に更新したくないでしょう。
廃止された Python パッケージをリストするには、 pip
コマンドと list
オプション、 を組み合わせるだけです。以下に示すように、 --outdated
フラグを一緒に使用できます:
pip list --outdated
#outdatedpackages
2 、特定のソフトウェア パッケージをアップグレードする更新可能なソフトウェア パッケージのリストを取得した後、前に説明したように、更新する特定のソフトウェア パッケージを選択できます。pip upgrade package コマンドの構文は次のとおりです。
pip install package_name -Uたとえば、
anime-api という名前のパッケージを最新バージョンにアップグレードしたいので、次のコマンドを使用してアップグレードします:
pip install anime-api -U
##3. ソフトウェア パッケージを特定のバージョンにアップグレードします##常に最新バージョンのソフトウェアを使用する必要はありませんパッケージを最新ではない特定のバージョンにアップグレードする場合は、次のコマンド構文を参照してください:
pip install --upgrade <package>==<version>
たとえば、
xdg # という名前のパッケージをアップグレードしたいと考えています。 ## ソフトウェア パッケージは、最新バージョンの前のバージョンであるバージョン 5.1 に更新されているため、次のコマンドを使用できます:pip install --upgrade xdg==5.1
#upgrade xdg
4. Pip を使用してすべてのパッケージを一度にアップグレードする
注: すべてのパッケージを一度にアップグレードすることはお勧めしません。 Python パッケージは複雑すぎるため、1 回限りのアップグレードでは相互依存関係を処理できません。
#すべての Python パッケージを一度にアップグレードするには、次のコマンドを使用できます:pip3 list --outdated --format=freeze | grep -v '^-e' | cut -d = -f 1 | xargs -n1 pip3 install -U
upgrade everything
上記のコマンドは xargs
pip3 install -U コマンドを実行します。
ここでは、 pip
の代わりに pip3
を使用しています。 Ubuntu 22.04 以降では、 pip
と pip3
コマンドの両方を使用できます。
概要
Pip を使用してすべての Python パッケージを一度に更新することはお勧めできません。 1 回の更新の後、パッケージ間の依存関係が壊れていることがわかりました。そのため、更新したいパッケージのみを更新するようにしてください。
以上がPip を使用した Python パッケージのアップグレードの詳細内容です。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。

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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