J'expliquerai comment créer un environnement en utilisant "vvenv", qui est un module léger de python. En développant dans un environnement virtuel, les packages de bibliothèque utilisés dans le projet sont clarifiés. Lors du développement local, il existe des cas où des bibliothèques supplémentaires et des bibliothèques précédemment utilisées restent dans l'environnement local et cela ne fonctionne pas bien lorsqu'elles sont déployées sur d'autres machines, alors créez un projet à l'aide d'une machine virtuelle, etc. Si vous y développez, les bibliothèques et packages à utiliser seront clairs, et il sera plus facile de les partager lors du développement sur d'autres machines ou équipes.
Il est supposé que la série python3 est installée.
Pour Mac
# Créer un environnement virtuel
$ python3 -m nom venv # nema: nom de l'environnement
# Activer l'environnement virtuel
$ source venv/bin/activate
# Désactiver l'environnement virtuel
$ deactivate
# Créer un environnement virtuel
$ python -m nom venv # nema: nom de l'environnement
# Activer l'environnement virtuel
$ source venv/Script/activate
# Désactiver l'environnement virtuel
$ deactivate
À partir de là, cela revient à installer localement.
Par exemple, pour installer «numpy», procédez comme suit.
(venv)$ pip3 install numpy
(venv)$ pip3 list
(venv)$ pip3 uninstall numpy
En utilisant le fichier de paramètres [requirements.txt], vous pouvez gérer la version des packages Liplary installés et effectuer une installation par lots. En utilisant ce fichier de paramètres, vous pouvez éviter d'installer la bibliothèque une par une.
(venv)$ pip3 freeze > requirements.txt
Un fichier ".txt "est créé dans le répertoire exécuté.
(venv)$ pip3 install -r requirements.txt
Par cette exécution, tous les packages décrits dans le fichier de paramètres peuvent être installés.
Requirements without Version Specifiers ######
numpy
pandas
Requirements with Version Specifiers ######
numpy === 1.14.1
pandas === 0.22.0
Cette fois, j'ai brièvement résumé l'environnement virtuel «même», mais il existe divers autres environnements virtuels. Par exemple, pyenv, conda J'espère que cela sera utile lors du développement de python à partir de maintenant. .. ..
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