어떤 사람들이 xx 라이브러리가 매우 유용하다는 말을 들으면 우리는 항상 직접 사용해 보고 싶어집니다.
사용하기 쉬운 라이브러리가 있는 이유는 일부 라이브러리가 더 높은 수준에서 폐쇄되었기 때문입니다. 이 라이브러리를 설치하면 n개의 스트림라이트가 도입됩니다. 이전 기사에서 종속성은 몇 개의 패키지가 있습니까?
Baidu Family Bucket과 비교하면 Baidu Family Bucket보다 훨씬 좋습니다...
저는 글로벌 Python 환경을 오염시킬까 봐 주로 venv를 사용하여 패키지를 만듭니다. 가상 환경을 설치한 후 가상 환경을 정리하면 됩니다.
전체 과정이 실제로 꽤 번거롭다는 것을 알고 계셨나요?
어젯밤에 Github을 탐색하다가 오랜 고민을 해결할 수 있는 라이브러리를 찾았습니다.
이 라이브러리는 trypackage라고 불리며, 평가판 라이브러리용으로 만들어진 라이브러리입니다.
try xx 명령을 사용하면 어떤 작업을 수행하나요?
- 특정 버전의 Python 인터프리터 설치
- 임시 가상 환경 생성
- 가상 환경 활성화
- 가상 환경에서 사용해보고 싶은 Python 라이브러리 설치
- Python Shell 모드로 직접 진입
- 자동 추가 사용해보고 싶은 Python 라이브러리 라이브러리 가져오기
# 1. 설치 방법
명령 하나로 설치할 수 있습니다
python3 -m pip install trypackage
trypackage는 클릭 명령줄 라이브러리에만 의존하는 것을 볼 수 있습니다. 여전히 매우 가볍습니다
실제로는 그렇지 않습니다. 이런 식으로 try는 virtualenv 기반의 가상 환경을 생성하므로 virtualenv 및 virtualenvwrapper도 설치해야 합니다
python3 -m pip install virtualenv virtualenvwrapper
# 2. 기본 사용법
try를 사용하세요 요청을 하면 가상 환경을 생성하고, 설치가 완료되면 자동으로 Python Shell 모드로 들어가 시도하려는 패키지를 자동으로 가져옵니다. 평가판을 사용하고 Python Shell을 종료하면 가상 환경이 자동으로 정리됩니다.
Python 버전 지정
내 환경에는 Python 3.8이 설치되어 있지 않습니다. -p 매개변수를 통해 Python 3.8을 지정할 수 있습니다. 조금 긴장되네요. 이것이 실제로 Python 3.8 인터프리터 설치에 관한 것인지 궁금합니다.
로컬 Python 버전을 직접 지정할 수도 있습니다. Shell은 기본적으로 사용됩니다. Mode
try requests -p /usr/bin/python3.7.1

# 二者等价 try requests try requests --shell python
3을 사용하여 지정하는 방법은 두 가지가 있습니다. ptpython 또는 ptipython
두 모드 모두 코드 프롬프트와 자동 완성 기능이 있습니다
4. bpython 모드 사용
Bpython의 코드 프롬프트 및 완성은 ptpython 및 ptipython보다 약간 더 강력합니다.
편집기에서 열기
# 二者等价 try requests --ipython try requests --shell ipython
Github 저장소 패키지 지정
try requests --editor
기존 가상 환경 지정
# 语法示例
try <user>/<repo>
# 安装 Github 上的 Kenneth/requests 上的 master 版本
try kennethreitz/requests
지속적인 가상 환경
By 기본적으로 가상 환경은 종료 후 자동으로 정리됩니다. 특별한 요구 사항이 있는 경우 --keep 매개 변수를 지정하여 가상 환경을 유지할 수 있습니다
가상 환경의 디렉터리를 지정하세요
默认情况下,try 会将虚拟环境创建在一个默认的目录中,这个目录比较深,不容易记住,你可以指定 --tmpdir 参数,告诉 try 要将虚拟环境创建在这里,这个参数对于想要持久化虚拟环境的人会很有用。
try requests --tmpdir ~/.try
# 4. 配置文件
try 虽然提供命令行入参的方式来识别用户选项,但对于一些用户来说,更希望能一次性修改 try 的默认选项,而不用每次都指定多个参数。
这时候,可以在你的 APP 目录下新增一个 config.ini 文件,内容模板如下
[env] virtualenv=~/.try/sandbox python=3.8 shell=ipython keep=false always_use_editor=false tmpdir=~/.try
所谓的 APP 目录,在不同的系统中是不一样的,可以使用如下代码来查看
>>> import click >>> click.get_app_dir("try") '/Users/iswbm/Library/Application Support/try' >>>
有了 config.ini,再次 try ,就会发现效果与配置一样的预期一致。
# 5. 总结一下
Try 是一个非常实用的命令行工具,功能可以说完全击中我的痛点,能把这样一个库做出来,真的是创意十足,再一次印证 Python 是懒人第一语言 。。
위 내용은 게으른 사람의 유물! 창의적인 Python 명령줄 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

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