[pip] pip 包管理及虚拟环境的使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了[pip] pip 包管理及虚拟环境的使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


📦Python & pip

  • https://www.python.org/
  • https://pip.pypa.io/en/stable/
  • https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/

Python 是一种广泛使用的高级编程语言,它具有简洁、优雅、易读的语法,以及丰富的标准库和第三方库。

  • Python 支持多种编程范式,如面向对象、过程式、函数式、元编程等。
  • Python 也是一种解释型语言,这意味着它不需要编译,而是直接运行源代码。

[pip] pip 包管理及虚拟环境的使用,Python,pip,pip虚拟环境创建,python包管理

pip 是 Python 的包管理工具,它可以帮助我们安装、升级、卸载、查看、搜索、打包和上传 Python 包。

  • Python 包是一种封装了一组相关功能的模块的集合,它可以被其他 Python 程序导入和使用。
  • Python 包可以从 PyPI(Python Package Index)这个官方的仓库下载,也可以从其他的源或者本地文件安装。

🚀pip 常用功能

pip 通常会随着 Python 的安装而自动安装,但是如果没有安装,可以从 https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 下载并安装。
pip 的使用方法是在命令行中输入 pip 加上相应的选项和参数。以下是一些常用的 pip 命令:

  • 安装包:pip install package_name。例如,要安装 Flask 框架,可以使用命令 pip install Flask
  • 升级包:pip install --upgrade package_name。例如,要升级 Flask 框架,可以使用命令 pip install --upgrade Flask
  • 卸载包:pip uninstall package_name。例如,要卸载 Flask 框架,可以使用命令 pip uninstall Flask
  • 查看已安装的包:pip list。这会列出所有已安装的包及其版本号。
  • 查看包的信息:pip show package_name。例如,要查看 Flask 框架的信息,可以使用命令 pip show Flask
  • 搜索包:pip search search_term。例如,要搜索包含“Flask”关键字的包,可以使用命令 pip search Flask
  • 安装指定版本的包:pip install package_name==version。例如,要安装 Flask 框架的 1.0.2 版本,可以使用命令 pip install Flask==1.0.2
  • 安装包的依赖项:pip install -r requirements.txt。这会根据 requirements.txt 文件中列出的依赖项来安装所需的包。

除了以上这些命令外,pip 还提供了其他一些功能,如创建虚拟环境、打包和上传包等。
使用 pip 可以方便地管理 Python 包,使得我们可以更加轻松地构建和维护 Python 项目。

🔨 Flask 应用示例:常用功能

Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架,它使用 Python 编写,可以快速地开发 Web 应用。

以下是一个简单的 Flask 应用的示例,它可以在本地运行,并返回一个“Hello, World!”的消息:

# 导入 Flask 模块
from flask import Flask

# 创建一个 Flask 应用对象
app = Flask(__name__)

# 定义一个路由,当访问根路径时,执行 hello 函数
@app.route("/")
def hello():
    # 返回一个字符串
    return "Hello, World!"

# 如果当前文件是主程序,运行 Flask 应用
if __name__ == "__main__":
    app.run()

要运行这个应用,我们需要先安装 Flask 框架,可以使用以下命令:

pip install Flask

然后,在命令行中切换到存放这个文件的目录,假设这个文件名为 app.py,可以使用以下命令运行它:

python app.py

这时,我们会看到以下的输出:

* Serving Flask app "app" (lazy loading)
* Environment: production
  WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
  Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

这表示 Flask 应用已经在本地的 5000 端口上运行了,在浏览器中输入 http://127.0.0.1:5000/ 来访问它,就会看到一个“Hello, World!”的消息。

🔨Flask 应用示例:用虚拟环境管理 Flask 的不同版本

如果想在电脑上安装和使用不同版本的 Flask,可以使用虚拟环境来隔离不同的 Python 项目。

虚拟环境可以为每个项目安装特定版本的 Flask 和其他模块,而不会影响其他项目或全局环境。这样,就可以在一台电脑上拥有多个不同的 Flask 环境,而不会产生冲突。

使用以下命令,创建和激活虚拟环境:

# 创建一个名为 venv 的虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

要在虚拟环境中安装 Flask,使用以下命令:

# 安装 Flask
pip install Flask

# 安装指定版本的 Flask
pip install Flask==version

要退出虚拟环境,使用以下命令:

deactivate

参考网站:

  • https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html
  • https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/installation/

🚀总结

本文介绍了 Python 和 pip 的基本概念和用法,以及如何使用 pip 安装和管理 Python 包。还展示了一个简单的 Flask 应用的示例,来说明如何使用 Python 和 pip 来开发 Web 应用。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-815852.html

到了这里,关于[pip] pip 包管理及虚拟环境的使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python Anaconda创建虚拟环境及Pycharm使用虚拟环境

    前言 一、Anaconda与Pycharm 二、conda常用命令 三、Pycharm使用虚拟环境 总结         我们在做开发任务时可能会创建多个项目,这些项目可能会依赖于不同的Python环境。比如有的用到Python3.6、有的用到Python3.7;有的用Pytorch开发、有的用TensorFlow开发。这时我们需要为不同的项

    2024年02月10日
    浏览(84)
  • [pip] pip 包管理及虚拟环境的使用

    https://www.python.org/ https://pip.pypa.io/en/stable/ https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/ Python 是一种广泛使用的高级编程语言,它具有简洁、优雅、易读的语法,以及丰富的标准库和第三方库。 Python 支持多种编程范式,如面向对象、过程式、函数式、元编程等。 Python 也是一种解释型语

    2024年01月22日
    浏览(42)
  • 使用anaconda创建python虚拟环境

    强烈推荐下载anaconda,它可以很好地管理我们的python的包,对于pycharm使用也更灵活! 首先打开anaconda prompt命令行。 日常非常有用的conda指令 1、检查更新conda 2、查询已安装的包 3、下载安装包 4、创建python虚拟环境 如果按回车后显示的最前面的括号内是env_name便代表创建成功

    2024年02月16日
    浏览(45)
  • python的虚拟环境venv创建和使用

    找了半天python多版本共存下配置虚拟环境,通过网上的资源学习,我将总结如下: AI是这么说的: 虚拟环境是在计算机中创建的一种隔离的、独立的工作区域。它主要用于在一个计算机系统中同时管理多个项目,每个项目都有自己独立的运行环境和依赖项。 虚拟环境的主要

    2024年04月09日
    浏览(52)
  • 【python】使用pipenv创建虚拟环境进行打包

    起因: 本地安装的模块太多,使用pyinstaller打包,会把许多无关模块打包进去,程序特别大。 如果能够创建一个虚拟的python环境,只安装要打包程序的依赖包就好了。 pipenv恰好能解决这个问题,pipenv安装的依赖包会保存至项目虚拟环境目录下,不会污染系统全局环境。 当然pip

    2024年02月04日
    浏览(51)
  • Linux下使用anaconda创建python虚拟环境

    1、创建之前确保已经安装了anaconda。 2、在linux系统终端(也可以在pycharm中的终端下)输入conda指令,进入conda环境。    3、使用指令conda create --name 环境名称 python==3.6 创建自己想要创建的环境(环境名称自己命名)。  4、显示如下,输入y继续。  5、输入conda env list 显示虚拟

    2024年02月08日
    浏览(46)
  • Anaconda创建与使用Python版本虚拟环境(windows)

    我司工作软件scons和python2.7版本匹配,脚本开发环境是python3较合适。由于两个环境不兼容,刚开始我装2个环境切换,后使用Anaconda的虚拟环境。 一、简述:Anaconda基于conda包+环境管理器+开源库,便捷获取并管理库,特点:开源免费、安装简单、高性能使用python。 conda:核心功

    2024年02月10日
    浏览(60)
  • 【Python】使用Anaconda创建PyTorch深度学习虚拟环境

    使用Anaconda Prompt 查看环境: 创建虚拟环境(python3.10): 激活创建的环境: 在虚拟环境内安装PyTorch: 【Python】CUDA11.7/11.8安装PyTorch三件套_cuda 11.6对应pytorch-CSDN博客 文章浏览阅读3.3w次,点赞29次,收藏169次。安装PyTorch_cuda 11.6对应pytorch https://blog.csdn.net/ericdiii/article/details/125

    2024年01月22日
    浏览(63)
  • 使用Anaconda创建Python虚拟环境并在Pycharm项目中调用该环境

    1.使用cmd创建虚拟环境 在cmd中输入命令: 其中:your_env_name为要创建的虚拟环境名,python=3.7为指定python版本为3.7,不加则默认为 Anaconda 的 python 版本 输入命令后,需要输入一个y并回车。输入完成后,一个python虚拟环境就创建好了。 2. 查看虚拟环境 有时候我们需要查看我们的

    2024年02月05日
    浏览(61)
  • Anaconda虚拟环境下更换python版本【不论升版本、降版本都使用conda install python命令】【注意:修改版本后原来使用pip安装的包会被删掉,无法使用】

    使用python -V命令查看当前虚拟环境的python版本: 可知python版本为为3.7.15,现在我想把它升级为3.8。 使用命令: 可知python版本已经变为3.8。 如果在conda install python=3.8中遇到问题,例如: Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.  则可以先使用:  当当

    2024年02月11日
    浏览(87)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包