怎么删除python安装包
python 安装模块,一般pip 或者 python setup.py install..反之 卸载的话,一般是直接删除module 文件夹,或者通过record记录去自动删除,具体如下。
一、源码包安装的删除
我们使用 python setup.py install 来安装python包,但是如何卸载呢?
只能手动删除安装的文件,可以使用如下命令:
linux下的删除:
# python setup.py install --record files.txt 记录安装后文件的路径
# cat files.txt | xargs rm -rf 删除这些文件
windows下的删除:
C:\selenium-2.43.0>python setup.py install --record ./record.txt
C:\selenium-2.43.0>FOR /F %f in (record.txt) DO del %f
二、easy_install 安装的删除
以下从豆瓣上看到方法
If you have replaced a package with another version, then you can just delete the package(s) you don't need by deleting the PackageName-versioninfo.egg file or directory (found in the installation directory).
If you want to delete the currently installed version of a package (or all versions of a package), you should first run:
easy_install -m PackageName
This will ensure that Python doesn't continue to search for a package you're planning to remove. After you've done this, you can safely delete the .egg files or directories, along with any scripts you wish to remove.
就是运行:easy_install -m PackageName
完了,你在C:\Python25\Lib\site-packages\下,删除模块文件夹就好了。
相关推荐:《Python教程》
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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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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