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    Python - poetry(5)依赖规范

    啥是依赖规范 可以以各种形式指定项目的依赖项,取决于依赖项的类型以及安装项目可能需要的可选约束 版本约束 ^ 约束 编写规范 允许的版本范围 ^1.2.3 >=1.2.3 <2.0.0 ^1.2 >=1.2.0...= 1.2.3 确定的版本号或范围 >= 1.2,< 1.5 git 依赖 可以指定依赖项的 git 仓库地址 [tool.poetry.dependencies] requests = { git =...限制依赖项 指定仅应该以特定 Python 版本安装依赖项 [tool.poetry.dependencies] pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7..." } [tool.poetry.dependencies] pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7 || ^3.2" } 多个限制 假设依赖包 版本小于等于...1.9 的时候,只能和 Python 2.7 到 Python 2.9 版本兼容 版本大于 2.0 的时候,只能和 Python 3.4 + 版本兼容 [tool.poetry.dependencies

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    CSAPP lab

    CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程,也顺便将踩坑过程分享,帮助后人少走弯路...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成

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    python生成项目所需依赖文件

    在开发或者在github上clone python项目时,我们经常能看到他们工程的根目录下有一个requirements.txt文件,并且在Readme中介绍使用前需要运行一些命令 这个时什么意思呢?...开发者希望我们能快速配置项目所需要的环境,所以我们需要这个很重要的文件 python依赖文件 生成文件 自己在工程根目录下创建一个任意文件名.txt,在其中以如下格式输入 six==1.10.0 unity-lens-photos...使用如下命令自动生成,但可能会生成一些无关项目的依赖 pip freeze > requirements.txt 以上命令需要进入工程目录 使用依赖文件 运行项目之前进入工程目录,在其中执行pip...install -r requirements.txt 以上代码会帮你自动安装所需所有依赖, 只需要等待以下就安装好了所有坏境,是不是很方便啊,不然还得一个一个的pip安装 注: 上述测试在ubuntu16.04

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    Python 的 skyfield 依赖 需要的其他依赖分别是什么

    目录 1 需求 2 实现 1 需求 我们需要在一个没有网络的电脑上安装python 的skyfield依赖 我们首先是下载 安装这个,但是这个是需要其他依赖的,如果你安装的时候,本地的Python...环境里面没有其他的依赖,那么这个是安装不上的,所以我们不仅仅要下载这个离线的安装包,还需要下载其他的,都一起下载了,直接拷贝到 没有网络的电脑上 ,就不需要提示一个,出去下载一个了 2 实现 我们看看安装这个需要哪些其他的依赖包...-py3-none-any.whl 7 ruamel.yaml.clib-0.2.7-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64 因为是离线,所以内网里面,只能一个一个依赖的进行安装...,以上就是,如果想要在内网安装 skyfield 依赖,就必须先安装以上的几个。

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    Python 实战项目解决循环依赖问题

    领域还是个初学者,没有遇到类似问题,但是根据分析,问题应该是出在了 循环依赖。...一旦 Python 的模块导入规划不合理,造成了多个互相依赖的模块均在第一次进入时开始实例化,就会产生 循环依赖 问题。 总结一下,Python 模块是可以循环依赖的,但是必须避免循环实例化。...(2) 强制指定实例化顺序# 可以在整个项目的根模块中的 __init__.py 中将所有子模块依赖一遍,调整可能出现循环依赖的顺序,就可以避免后期模块间依赖时产生不可预知的循环依赖问题。...参考文献# python导入模块交叉引用 python项目内import其他内部package的模块的正确方法 如何避免Python的循环导入问题 Python 中循环 import 造成的问题如何解决...Python 循环导入(依赖) Python导入循环方法 python中的循环引用 https://asciiflow.com/#/ Python模块的交叉引用(导入循环)问题分析 注:本作品采用 知识共享署名

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    Python 实战项目解决循环依赖问题

    领域还是个初学者,没有遇到类似问题,但是根据分析,问题应该是出在了 循环依赖。...一旦 Python 的模块导入规划不合理,造成了多个互相依赖的模块均在第一次进入时开始实例化,就会产生 循环依赖 问题。 总结一下,Python 模块是可以循环依赖的,但是必须避免循环实例化。...(2) 强制指定实例化顺序# 可以在整个项目的根模块中的 __init__.py 中将所有子模块依赖一遍,调整可能出现循环依赖的顺序,就可以避免后期模块间依赖时产生不可预知的循环依赖问题。...参考文献# python导入模块交叉引用 python项目内import其他内部package的模块的正确方法 如何避免Python的循环导入问题 Python 中循环 import 造成的问题如何解决...Python 循环导入(依赖) Python导入循环方法 python中的循环引用 https://asciiflow.com/#/ Python模块的交叉引用(导入循环)问题分析 注:本作品采用 知识共享署名

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    Python中的依赖注入实现原理

    依赖注入(Dependency Injection)又称控制反转(Inversion of Control)主要用来实现不同模块或类之间的解耦,可以根据需要动态地把某种依赖关系注入到对象中,使得模块的设计更加独立...同时,依赖注入也是多态的一种实现方式。常用的依赖注入途径有接口注入、Set注入和构造注入三种。另外,反射也属于比较常用的依赖注入技术之一,可以根据给定的不同信息创建不同类型的对象。...class Test: def setObject(self, testObject):#可实现依赖注入 self.object = testObject def show(self...class Test: def __init__(self, testObject): #通过构造方法实现依赖注入 self.object = testObject def show...#为构造方法传入不同类型的对象 t1.show() t2 = Test(B()) t2.show() (4)反射 通过反射技术可以根据传入信息(例如类的名字)的不同来创建不同类型的对象,从而实现多态和依赖注入

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    python依赖管理工具poetry

    python依赖管理工具poetry 作者:matrix 被围观: 1,340 次 发布时间:2021-11-30 分类:Python | 一条评论 » 用的pipenv但是lock时间有点太长了...,所以到poetry试试水... poetry安装 curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py...| python - 项目设置poetry虚拟环境 poetry init 按照选项默认就好 给虚拟环境安装依赖 poetry add requests=3.6 poetry add requests...@last 安装之后系统会自动生成pyproject.toml,poetry.lock文件 删除依赖 poetry remove requests 显示依赖信息 poetry show poetry...但是vscode上兼容性不好,还要自己配置解析器 参考: https://Python-poetry.org/docs/basic-usage/ https://greyli.com/poetry-a-better-choice-than-pipenv

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    Python 包的依赖管理,有解了!

    之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。...而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性,系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码,没有声明依赖、配置环境的文件。...这样的好处是简单项目堆砌起来非常快,但是一旦代码量上了规模,依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。 可是稍微了解了一下后发现其实 Python 不止能当脚本语言来用。...基于一定的工具链,Python 也能写出漂亮标准的项目代码、将环境和依赖理的明明白白。 # 基于PIP 最基础的依赖管理应当能解决如下问题: 能快速配置好项目依赖,搭建好开发环境。...但是由于 Python 是全局环境,如果有多个项目,我们就无法区分项目维度的依赖

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