当你创建一个 Python 项目的时候，你会先整一个虚拟环境（virtualenv），在这里面使用到的第三方模块，版本等，都只作用于你这个项目当前的环境，和其他的项目互不干扰。
很多语言都提供了环境隔离的支持，例如nodejs的node_module，golang的go mod，python也有virtualenv和pyvenv等机制。为了建立依赖快照，通常会用 pip freeze > requirements.txt 命令生成一个requirements.txt文件，在一些场景下这种方式就可以满足需求，但是在复杂场景下requirements.txt就力不从心了。
什么是 pip ？pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。本教程就是为 Python 新手介绍 pip。
https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131
原文链接：https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv 翻译者：Jiong 在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西，所
在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。
也可以使用pipenv run python xxx.py在不激活环境的情况下用以该环境运行脚本
Flask 是一个基于 Python 开发并且依赖 jinja2 模板和 Werkzeug WSGI 服务的一个微型框架，对于 Werkzeug 本质是 Socket 服务端，其用于接收 http 请求并对请求进行预处理，然后触发 Flask 框架，开发人员基于 Flask 框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助 jinja2 模板来实现对模板的处理，将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
Workflowy是一个极简风格的大纲写作工具，使用它提供的无限层级缩进和各种快捷键，可以非常方便的理清思路，写出一个好看而实用的大纲。如下图所示。
一般我们都是使用pip安装三方库，用起来很方便。但是所有项目的依赖都在一个环境中。
hello，小伙伴们大家好，今天给大家介绍的开源项目是Python虚拟环境管理工具，Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。
在Python的生态系统中，有效的依赖和环境管理是至关重要的。Pipenv作为一个现代化的包管理和虚拟环境管理工具，得到了广泛的推广和应用。它以简洁的操作和强大的功能，为Python项目的依赖管理提供了优雅而高效的解决方案。本文将为你揭开Pipenv的神秘面纱，探讨其核心功能和优势。
如果直接使用/hello 那么不能兼容浏览器不能访问/hello/和/hello，解决办法，路径定义改成/hello/
做研究打比赛和真正的做一个机器学习和深度项目是不一样的，如果你有这方面的困惑的话，可以看看这篇文章。
---- 在Windows下做嵌入式开发的同学,双系统,虚拟机应该都会用到。 双系统,重启切换系统,不开心吧。 虚拟机,占内存,网络不通(桥连还是共享),不爽吧。 用python的同学, 建立一个虚拟环境 virtualenv,virtualenvwrapper,pip 叠加使用起来,一堆命令,晕吧,记不清吧,傻傻分不清吧。 ---- WSL让Windows与Linux在一起 什么是WSL WSL: Windows Subsystem for Linux 大白话: Windows里跑个linux系统,两个同
requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号，只需要一个简单的pip命令就能完成。
Python 的包管理工具 Pip 是开发者们在构建、分享和安装 Python 包的重要工具之一。本文将深入介绍 Pip 命令的各种用法，旨在帮助开发者更好地利用 Pip 管理项目依赖、安装库和进行版本控制。
Pipenv，它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans，是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。
尽管大多数 PHP 开发人员都知道如何使用 Composer ，但并不是所有的人都在有效地或以最好的方式使用它。 所以我决定总结一些对我日常工作流程很重要的东西。 大部分技巧的理念是「 Play it safe 」，这意味着如果有更多的方法来处理某些事情，我会使用最不容易出错的方法。
来源/https://www.startutorial.com/articles/view/modern-php-developer-composer
作者：matrix 被围观: 2,875 次 发布时间：2019-05-23 分类：Python | 无评论 »
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Doc
有时候安装了一个Python库，可能在IDE如PyCharm中不能使用，这是因为： 通过pip安装的库默认一般在全局环境中，而PyCharm一般会默认创建虚拟环境，所以两者的环境不一致，导致安装的包不能正常导入使用，解决办法有2种：
文章目录 npm 是什么？ 安装 npm 更新 npm package.json 文件 package.json 如何创建 package.json 的内容 dependencies（生产环境）和 devDependencies（开发环境）的区别 指定安装包的版本 自定义 package.json 安装包文件 引用文件库 npm 是什么？ npm（node package manager）：node.js 的包管理器，用于node插件管理（包括安装、卸载、管理依赖等） ，npm 是随同 node.js 一
在构建一个容器化应用程序时，开发人员需要一种方法来引导他们正在使用的容器去测试其代码。虽然有几种方法可以做到这一点，但 Docker Compose 是最流行的选择之一。它让你可以轻松指定开发期间要引导的容器，其次建立一个快速的“编码 - 测试 - 调试”开发循环。
Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。它结合了Pip和Virtualenv的功能，以及Bundler和NPM等其他语言的包装工具的最佳功能。这样可以简化安装包和管理虚拟环境的工作流程。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的python工具，它可以将python程序和pip包管理工具安装在本地的隔离目录中（非全局安装）。 在实际开发中，不同项目可能需要的python版本和项目的第三方依赖包的版本不同，因此需要使用到虚拟环境来管理不同的项目。
Docker是一项革命性的容器化技术，于2013年由Docker公司推出。在Docker出现之前，软件部署和运行环境配置是一项复杂且耗时的任务。开发人员需要在不同的系统中进行适配和配置，这导致了“在我的机器上可运行”的问题。传统的虚拟机解决了一部分问题，但它们占用了大量的系统资源，并且启动速度较慢。Docker的诞生解决了这些问题，引领了一场容器化技术的革命。
Pipenv是一款旨在将所有包管理工具（如bundler, composer, npm, cargo, yarn等）的优点集中应用于python领域中的工具。它对各个平台都有很好的支持。
虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的python工具，它可以将python程序和pip包管理工具安装在本地的隔离目录中（非全局安装）。
Pipenv - 官方推荐的的python包管理工具。 Pipenv是一款旨在将所有包管理工具（如bundler, composer, npm, cargo, yarn等）的优点集中应用于pytho
pip最普通的使用方法就是pip install <package_name>，如果要指定版本，可以用pip install <package_name>==<version>。如果你的应用中包含很多条依赖，可以把这些依赖都写在一个requirements.txt文件中，就像这样：
这不是我第一次写Pipenv相关的文章，也相信不是最后一次，前两篇我用的是英文，（浅陋地）分析了Pipenv和Poetry的优劣，至今仍是我博客访问量最高的文章。今天是因为在知乎上看到两位朋友写的两篇文章（链接我放在文末了），吐槽了一通以后推荐大家不要使用Pipenv。说实话，作为核心维护者之一我是有点心酸的，因为他们说的那些问题的确都存在。在本文中我希望从一个核心维护者的角度，总结一下Pipenv存在的问题，作为一个告解。
个人简单记录下 virtualenv + pip virtualenv是一个用于创建”隔离的ython运行环境”的工具，Docs pip是Python的包管理工具，Docs # 安装virtualenv pip install virtualenv # -------------------------------- # # 虚拟环境的创建与使用 # 1、在当前工程目录下使用virtualenv创建一套独立的Python运行环境 virtualenv venv # 环境名为venv（自由定义
最近，关于数据科学家的工作应该包含哪些，有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的，其中包括了解比较底层的基础设施工具，如 Kubernetes（K8s）和资源管理。本文旨在说明，虽然数据科学家具备全栈知识有好处，但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用，那么即使他们不了解 K8s，依然可以专注于实际的数据科学工作，而不是编写有效的 YAML 文件。
在测试环境下，我们可以简单的使用 python manage.py runserver 8080 启动一个 Django，由于尚未通过安全审核或性能测试，而且是单线程，并发能力也不强，因此不能在生产环境中使用。
Docker 不是万能的，我们不能够期盼在 Docker 容器中运行所有的东西。符合 Heroku 公司 12 要素 ( https://12factor.net/zh_cn/ )风格的应用是最容易 Docker 化的，因为他们不维护状态。
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两年前，我写了一篇有关module/nomodule技术的文章（译者注：原文地址https://philipwalton.com/articles/deploying-es2015-code-in-production-today/，文末有此文的译文链接），这项技术允许你在编写ES2015+代码时，使用打包器和转换器生成两个版本的代码库，一个具有现代语法的版本（通过 <scripttype="module">加载）和一个使用ES5语法的版本（通过 <scriptnomodule>加载）。该技术允许你向支持模块（译者注：指ECMA制定的标准的export/import模块语法及其加载机制，又称为ES Module、ESM、ES6 Module、ES2015 Module，下文中将出现很多"模块"一词，都是这个含义）的浏览器发送更少的代码，现在大多数Web框架和CLI都支持它。
这段时间应老师的要求，给实验室写了一个基于 PyQt5 的小工具。然而源码发过去人家还不要，一定要打包成可执行软件。
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