注释
在使用virtualenv
前ubuntu默认的解释器是python2.7,而且/usr/lib/python3
里面已经安装好了ipython3
和requests
$ python Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
$ ipython3 Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]: import requests In [2]:
使用
由于一些兼容性问题,电脑上默认的python版本只能只能使用python2.7,所以创建命令要另外使用-p
指定解释器
$ mkdir my_project_folder; cd my_project_folder # 创建虚拟环境 $ virtualenv -p /usr/bin/python3 venv Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python3 Using base prefix '/usr' New python executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python3 Also creating executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.
激活虚拟环境
$ source venv/bin/activate
现在可以看到提示符前面多了一个venv
,代表虚拟环境创建成功
(venv) ~/my_project_folder $ ipython3
实践一下,虚拟环境和实际的环境隔离的
# 无法使用ipython3 (venv) ~/my_project_folder $ ipython3 Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/ipython3", line 4, in <module> from IPython import start_ipython ImportError: No module named 'IPython' # 默认的解释器已经变成了python3 (venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. # 无法使用requests >>> import requests Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named 'requests'
注意不需要使用pip3
(venv) ~/my_project_folder $ pip install requests Collecting requests Downloading requests-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (584kB) 100% |████████████████████████████████| 593kB 1.3MB/s Installing collected packages: requests Successfully installed requests-2.13.0
现在request已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import requests >>>
(venv) ~/my_project_folder $ pip install ipython
现在ipython也已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ ipython Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]:
退出
(venv) ~/my_project_folder $ deactivate
原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate
进入一个virtualenv环境时,virtualenv会修改相关环境变量,让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。
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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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