cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonTutorial pemasangan Pip3: bermula dari awal, membimbing anda pemasangan langkah demi langkah

Tutorial pemasangan Pip3: bermula dari awal, membimbing anda pemasangan langkah demi langkah

Jan 18, 2024 am 08:50 AM
bermula dari awalpemasangan pipTutorial terperinci

Tutorial pemasangan Pip3: bermula dari awal, membimbing anda pemasangan langkah demi langkah

Sebagai pengurus pakej Python, pip3 membolehkan anda memasang pelbagai perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga dengan mudah, menjadikan pengaturcaraan Python lebih mudah. Tetapi jika anda tidak jelas tentang langkah-langkah pemasangan pip3, ia mungkin menyebabkan beberapa masalah yang sukar untuk diselesaikan. Oleh itu, dalam artikel ini, kami akan menerangkan tutorial pemasangan pip3 secara terperinci dari awal dan memberikan contoh kod khusus supaya anda boleh menguasai kaedah pemasangan pip3 dengan mudah.

  1. Pasang Python3

Sebelum memasang pip3, anda perlu memasang Python3 terlebih dahulu. Jika anda telah memasang Python3, anda boleh melangkau langkah ini. Berikut ialah cara memasang Python3:

Mula-mula, buka tapak web rasmi Python (https://www.python.org/downloads/) dan muat turun pakej pemasangan Python3 terkini. Pilih versi yang sesuai dengan sistem pengendalian anda dan muat turunnya ke komputer tempatan anda.

Selepas muat turun selesai, klik dua kali pada pakej pemasangan dan ikut gesaan untuk memasangnya langkah demi langkah. Semasa proses pemasangan, anda perlu memberi perhatian untuk mengesahkan laluan pemasangan Python3. Biasanya, anda tidak perlu mengubah suai laluan pemasangan lalai Python.

Selepas pemasangan selesai, buka terminal atau tetingkap baris arahan dan masukkan arahan berikut untuk menyemak sama ada Python3 telah berjaya dipasang:

python3 --version

Jika pemasangan berjaya, tetingkap terminal/baris arahan akan memaparkan nombor versi Python3. Jika mesej ralat dipaparkan, anda perlu menyemak sama ada Python3 anda dipasang secara normal.

  1. Pasang pip3

pip3 ialah pengurus pakej Python yang boleh memasang dan mengurus pelbagai perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga dengan mudah dalam persekitaran Python. Begini cara memasang pip3:

Mula-mula, muat turun skrip get-pip.py. Anda boleh memuat turun skrip daripada pautan berikut, atau muat turun terus dari tapak web rasmi:

https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

Letakkan get-pip.py yang dimuat turun dalam direktori tempatan anda , kemudian buka tetingkap baris arahan atau terminal dan masukkan arahan berikut:

python3 get-pip.py

Selepas melaksanakan arahan ini, pip3 akan memuat turun dan memasang secara automatik dalam persekitaran Python3 anda. Semasa proses pemasangan, anda mungkin menghadapi beberapa ralat, dan anda perlu membetulkannya mengikut arahan.

Selepas pemasangan selesai, anda boleh memasukkan arahan berikut untuk menyemak sama ada pip3 telah berjaya dipasang:

pip3 --version

Jika nombor versi pip3 dipaparkan, bermakna pip3 telah berjaya dipasang.

  1. Gunakan pip3 untuk memasang pakej pihak ketiga

Selepas memasang pip3, anda boleh menggunakannya untuk memasang pelbagai perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan pip3 untuk memasang perpustakaan numpy:

Pertama, dalam tetingkap baris arahan atau terminal, masukkan arahan berikut untuk menyemak sama ada perpustakaan numpy telah dipasang:

pip3 show numpy

Jika ia menunjukkan bahawa pakej yang sepadan tidak dijumpai, kemudian Menunjukkan bahawa anda belum memasang perpustakaan numpy.

Seterusnya, masukkan arahan berikut untuk menggunakan pip3 untuk memasang perpustakaan numpy:

pip3 install numpy

Selepas melaksanakan arahan ini, pip3 akan memuat turun perpustakaan numpy secara automatik dalam talian dan memasangnya dalam persekitaran Python3 anda. Semasa proses pemasangan, anda dapat melihat bahawa pip3 akan memaparkan kemajuan dan maklumat status muat turun semasa.

Selepas pemasangan selesai, anda boleh memasukkan arahan berikut sekali lagi untuk menyemak sama ada perpustakaan numpy telah berjaya dipasang:

pip3 show numpy

Jika butiran pemasangan yang berjaya bagi perpustakaan numpy dipaparkan, ini bermakna anda telah berjaya menggunakan pip3 untuk memasang pustaka pihak ketiga.

Apabila menggunakan pip3, anda juga boleh menentukan versi perpustakaan, muat turun daripada sumber tertentu, dsb. Untuk penggunaan khusus, sila rujuk dokumentasi rasmi pip3.

Kesimpulan

Melalui penjelasan artikel ini, anda telah mengetahui tentang tutorial pemasangan pip3 dan cara menggunakannya untuk memasang perpustakaan dan rangka kerja pihak ketiga. Walaupun penggunaan pip3 agak mudah, anda masih perlu memberi perhatian kepada beberapa butiran dalam operasi sebenar. Saya harap penjelasan dalam artikel ini dapat membantu anda menguasai penggunaan pip3 dengan mudah dan menjadikan pengaturcaraan Python anda berfungsi dengan lebih mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial pemasangan Pip3: bermula dari awal, membimbing anda pemasangan langkah demi langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

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 untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

MantisBT

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 baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)