Python을 사용하는 사람이라면 누구나 가상 환경과 종속성을 관리하는 것이 다소 귀찮을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 프로젝트, 특히 특정 라이브러리나 다른 버전의 Python이 필요한 프로젝트에 대한 제어를 유지하는 데 필수적입니다. 이러한 시나리오에서 UV 도구는 환경 및 버전 관리 기능을 효율적이고 단순화된 흐름으로 결합한 매우 흥미로운 솔루션으로 나타납니다. 이는 UV와 마찬가지로 Rust로 작성된 포맷터이자 린터인 Ruff와 동일한 개발자에 의해 만들어졌습니다. 즉, 성능에는 문제가 없습니다. 이 게시물에서는 UV가 개발자가 프로젝트 개발에서 조직, 생산성 및 유연성을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 조금 이야기하겠습니다.
UV 란 무엇입니까?
UV는 가상 환경 관리, 종속성 제어, Python 버전 관리 기능을 통합한 도구입니다. pyenv 및 pipenv와 같은 인기 도구에서 영감을 받은 UV는 두 세계의 장점을 결합하여 가상 환경을 동시에 쉽게 생성하고 관리할 수 있도록 해줍니다. Python 종속성 및 버전에 대한 강력한 제어를 유지합니다.
UV를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 간단한 방법으로 Python 버전 간 전환(Node의 nvm과 유사)
- 프로젝트별 특정 가상 환경 생성 및 관리
- 버전 관리 및 간편한 설치로 종속성 관리
- 이식성을 보장하기 위해 프로젝트 종속성 기록 유지
1. 가상환경 관리
가상 환경을 사용하면 프로젝트의 종속성을 격리하여 패키지와 버전 간의 충돌을 피할 수 있습니다. 그러나 이러한 환경을 수동으로 관리하는 것은 힘들고 때로는 혼란스러울 수 있습니다. UV를 사용하면 이 작업이 훨씬 더 유연해집니다.
uv venv 명령을 사용하면 가상 환경을 간단하고 빠르게 만들 수 있습니다. 그런 다음 소스 .venv/Scripts/activate를 사용하여 환경을 활성화하거나 UV를 구성하여 프로젝트 폴더에 들어갈 때 자동으로 환경을 활성화함으로써 프로세스를 촉진하고 다른 프로젝트 간의 호환성 문제를 피할 수 있습니다.
또한 UV는 기존 환경을 확인하고 더 이상 필요하지 않은 경우 삭제하여 공간을 확보하고 시스템을 체계적으로 정리할 수 있는 실용적인 기능을 제공합니다.
2. Python 버전 관리
많은 개발자가 시스템에서 다양한 버전의 Python을 관리해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 특정 프로젝트에는 버전 3.7이 필요할 수 있지만 다른 프로젝트에는 버전 3.9 또는 3.11의 기능이 필요할 수 있습니다. UV를 사용하면 여러 Python 버전을 직관적으로 쉽게 설치하고 전환할 수 있습니다.
Python의 새 버전을 설치하려면 uv python install
3. 종속성 관리 및 요구 사항.txt 파일
pipenv와 마찬가지로 UV도 종속성을 체계적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. uv add
UV를 사용하면 특정 패키지 버전을 설치할 수도 있으므로 팀으로 작업하거나 다른 개발자와 프로젝트를 공유할 때 호환성 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. 종속 항목을 새로 설치해야 하는 경우 uv sync 명령은 요구사항.txt 파일을 기반으로 환경을 재구성하여 모든 것이 올바른지 확인합니다.
4. 생산성 및 사용 편의성
UV의 단순성은 개발자가 정말 중요한 것, 즉 코드에 집중할 수 있게 해준다는 점에서 큰 차별화 요소입니다. 기억하기 쉬운 명령과 직관적인 구조를 갖춘 UV는 시간을 절약하고 가상 환경 및 종속성 작업의 복잡성을 줄여줍니다.
예를 들어 UV를 사용하면 더 이상 환경을 생성하거나 활성화하기 위한 광범위한 명령을 기억할 필요가 없고 프로젝트 간의 Python 버전 충돌을 걱정할 필요가 없습니다. 단일 도구를 사용하면 환경과 종속성을 완벽하게 관리하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있어 생산성이 크게 향상됩니다.
UV를 이미 언급한 Ruff는 물론 Docker와 같은 다른 개발 도구와 통합하는 것은 여전히 가능합니다. 이런 방식으로 UV 설정을 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 어쨌든 가능성은 많습니다. 도구의 문서는 매우 완벽하며 확인해 볼 가치가 있습니다.
위 내용은 UV - Python에서 환경 및 종속성 관리를 단순화하는 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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