uv ialah pengurus projek baharu yang ditulis dalam Rust untuk python. Mengapa alternatif baru, sedangkan terdapat begitu banyak yang tersedia? Lama dahulu saya mula menggunakan pipenv, yang akhirnya menjadi tidak berguna. Kemudian saya berhijrah ke puisi, yang juga digunakan oleh syarikat saya sekarang. Ia satu peningkatan, tetapi ia tidak meyakinkan saya.
Dan tiada penyelesaian muktamad dalam python untuk apa yang uv ingin capai. Caj untuk ular sawa.
puisi bukan pengganti pypenv. Oleh itu, kita mesti terus menggunakan alat lain. Juga, ia tidak telus.
Saya telah mula bereksperimen dengan uv dan saya boleh mengatakan bahawa ia kini boleh menggantikan, sekurang-kurangnya, pyenv. Mungkin anda boleh menggunakannya sebagai ganti puisi; Walau bagaimanapun, dalam syarikat saya sekarang, kami menggunakan puisi dan saya rasa kami tidak bersedia untuk berhijrah.
Mengapa saya rasa ia satu peningkatan? Dengan uv saya boleh menjalankan uv run mi-script.py dan ia secara automatik menggunakan persekitaran maya. Bukan itu sahaja, saya boleh memasang pakej untuk fail yang diuruskan dalam ulasan. Contohnya: uv run --with rich example.py. Ketergantungan dan persekitaran maya diurus secara telus.
Sudah tentu ia sangat pantas. Jauh di atas pilihan. Bukan untuk apa-apa ia dibuat dalam Rust, yang, pada gilirannya, menawarkan kelebihan lain: kami tidak bergantung pada pemasangan ular sawa sebelumnya, yang boleh menjadi masalah. uv ialah binari yang memasang dan berfungsi tanpa masalah.
Saya akan mula menggunakannya untuk mengurus projek bila-bila masa yang saya boleh dan sebagai pengganti pip jadi saya berharap untuk terus menulis mengenainya.
Keburukan? Saya telah melihat komen yang bercakap tentang ketidakpercayaan terhadap astral, syarikat di sebalik uv dan bagaimana ia akan dibiayai. Begitu juga, mereka tidak begitu suka bahawa ia dibina dalam karat dan bukan dalam ular sawa, yang boleh menjadi kesukaran. Saya, bagi pihak saya, berpendapat bahawa mereka tidak cukup alasan. Di satu pihak, masyarakat tidak dapat memberikan penyelesaian yang memuaskan sepenuhnya. Sebaliknya, ia adalah perisian percuma, dan, sekiranya terdapat sebarang pergerakan yang tidak diingini di pihak astral, garpu boleh dibuat, walaupun jika kos penyelenggaraan, pada dasarnya, lebih tinggi kerana ia adalah bahasa lain.
Atas ialah kandungan terperinci Mengenali UV. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)