requirements.txt에 GitHub 소스 지정
GitHub 저장소에서 설치된 라이브러리를 종속 항목에 통합하려면 요구사항.txt 파일을 수정하세요.
GitHub 저장소의 경우 "package==version" 명명 규칙을 생략합니다. 대신 다음 형식을 사용하세요.
package-name @ git+git://github.com/owner/repo@reference
여기서 "참조"는 다음과 같습니다.
- 커밋 해시: package-name @ git https:// github.com/owner/repo@41b95ec
- 브랜치 이름: 패키지 이름 @ git https://github.com/owner/repo@main
- 태그: 패키지 이름 @ git https://github.com/owner/repo@0.1
- 릴리스: 패키지 이름 @ git https://github.com /owner/repo@releases/tag/v3.7.1
예:
GitHub 저장소로 "package-two" 종속성을 업데이트하려면 다음을 사용하세요. 요구 사항.txt에 다음 구성 중 하나를 추가하세요.
package-two @ git+https://github.com/owner/repo@41b95ec package-two @ git+https://github.com/owner/repo@main package-two @ git+https://github.com/owner/[email protected] package-two @ git+https://github.com/owner/repo@releases/tag/v3.7.1
참고: 일부 pip 버전에서는 요구 사항이 이미 설정되어 있다고 가정하지 않도록 패키지의 setup.py에서 패키지 버전을 업데이트하세요. 만났습니다.
위 내용은 GitHub 리포지토리를 `requirements.txt`에 통합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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