Ich werde erklären, wie man eine Umgebung mit'venv 'erstellt, einem leichtgewichtigen Python-Modul. Durch die Entwicklung in einer virtuellen Umgebung werden die im Projekt verwendeten Bibliothekspakete geklärt. Bei der lokalen Entwicklung gibt es Fälle, in denen zusätzliche Bibliotheken und zuvor verwendete Bibliotheken in der lokalen Umgebung verbleiben und bei der Bereitstellung auf anderen Computern nicht gut funktionieren. Erstellen Sie daher ein Projekt mit einer virtuellen Maschine usw. Wenn Sie darin entwickeln, sind die zu verwendenden Bibliotheken und Pakete klar und es ist einfacher, sie zu teilen, wenn Sie auf anderen Computern oder Teams entwickeln.
Es wird davon ausgegangen, dass die Python3-Serie installiert ist.
Für Mac
# Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
$ python3 -m venv name # nema: Umgebungsname
# Virtuelle Umgebung aktivieren
$ source venv/bin/activate
# Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung
$ deactivate
# Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
$ python -m venv name # nema: Umgebungsname
# Virtuelle Umgebung aktivieren
$ source venv/Script/activate
# Deaktivieren Sie die virtuelle Umgebung
$ deactivate
Von hier aus ist es dasselbe wie bei der lokalen Installation.
Um beispielsweise'numpy 'zu installieren, gehen Sie wie folgt vor.
(venv)$ pip3 install numpy
(venv)$ pip3 list
(venv)$ pip3 uninstall numpy
Mithilfe der Einstellungsdatei [require.txt] können Sie die Version der installierten Liplary-Pakete verwalten und eine Stapelinstallation durchführen. Mit dieser Einstellungsdatei können Sie sich die Mühe ersparen, die Bibliothek einzeln zu installieren.
(venv)$ pip3 freeze > requirements.txt
Eine '.txt'-Datei wird im ausgeführten Verzeichnis erstellt.
(venv)$ pip3 install -r requirements.txt
Durch diese Ausführung können alle in der Einstellungsdatei beschriebenen Pakete installiert werden.
Requirements without Version Specifiers ######
numpy
pandas
Requirements with Version Specifiers ######
numpy === 1.14.1
pandas === 0.22.0
Dieses Mal habe ich die virtuelle Umgebung kurz zusammengefasst, aber es gibt verschiedene andere virtuelle Umgebungen. Zum Beispiel pyenv, conda Ich hoffe, dass es von nun an nützlich sein wird, wenn Sie Python entwickeln. .. ..
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