2024-03-19 11:15:54 发布
网友
我建议他们开始用django来处理django,而不是用django来处理。两个独家新闻的作者在virtualenv上很有影响力。我一直在用水蟒,因为到处都说它比virtualenv好。我很想除掉水蟒,用virtualenv来试着让它发挥作用,但我想我应该先问问这里。在
有人知道怎么让库克卡特和Python一起工作吗???在
我想你对水蟒到底是什么和虚拟环境有点困惑。归根结底,它们都只是python安装,其中(希望)包含运行代码所需的二进制文件。在
你的问题的答案是使用一个虚拟的环境,而不是Python为你的项目,然后将你的依赖项存储在要求.txt文件,以便拥有项目基本代码的任何人都可以将项目所需的完全依赖项安装到他们的虚拟环境。在
那么,有什么区别呢?Anaconda本质上是python,它有一堆面向数据分析的预安装库。这意味着您作为一个程序员不必担心安装matplotlib、pandas或其他许多库。它还包含一个执行python代码的二进制文件。在
虚拟环境本质上是一个基本的python环境。创建python环境所需的虚拟二进制文件。我通常在本地目录中创建一个环境,如下所示(python 3.6+):
python -m venv .venv
它将在隐藏目录.venv的当前目录中创建一个虚拟环境。在使用source将其设置为我的默认解释器之后,我可以根据需要为我的项目安装依赖项。e、 g
.venv
source
source .venv/bin/activate
您会注意到,如果您运行which python,它现在将指向您的shell,而不是之前默认的python。。例如
which python
$ which python /Users/you/path/to/.venv
现在您可以根据需要安装依赖项。。i、 e
pip install <library>
甚至更好
pip install requirements.txt
我想你对水蟒到底是什么和虚拟环境有点困惑。归根结底,它们都只是python安装,其中(希望)包含运行代码所需的二进制文件。在
你的问题的答案是使用一个虚拟的环境,而不是Python为你的项目,然后将你的依赖项存储在要求.txt文件,以便拥有项目基本代码的任何人都可以将项目所需的完全依赖项安装到他们的虚拟环境。在
那么,有什么区别呢?Anaconda本质上是python,它有一堆面向数据分析的预安装库。这意味着您作为一个程序员不必担心安装matplotlib、pandas或其他许多库。它还包含一个执行python代码的二进制文件。在
虚拟环境本质上是一个基本的python环境。创建python环境所需的虚拟二进制文件。我通常在本地目录中创建一个环境,如下所示(python 3.6+):
python -m venv .venv
它将在隐藏目录
.venv
的当前目录中创建一个虚拟环境。在使用source
将其设置为我的默认解释器之后,我可以根据需要为我的项目安装依赖项。e、 gsource .venv/bin/activate
您会注意到,如果您运行
which python
,它现在将指向您的shell,而不是之前默认的python。。例如现在您可以根据需要安装依赖项。。i、 e
pip install <library>
甚至更好
pip install requirements.txt
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