Quản lý các gói của bạn bằng Python có thể là một công việc phức tạp. Bài viết này thảo luận về các lệnh hữu ích và cung cấp tài nguyên để giúp quản lý các gói của bạn bằng cách sử dụng pip và sự khác biệt giữa pipenv và virtualenv. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến một khung công tác mạnh mẽ có tên là Django.
Pip là gì? Pip là một trình quản lý gói hữu ích. Pip là một từ viết tắt đệ quy có thể là viết tắt của “Pip Installs Packages” hoặc “Pip Installs Python”. Ngoài ra, pip là viết tắt của “chương trình cài đặt ưu tiên”.
Cách cập nhật gói
Trong các đoạn sau, trọng tâm sẽ là cách cập nhật các gói hiện có bằng Python bằng cách sử dụng pip của trình quản lý gói.
Trước tiên, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt pip bằng cách chạy pip –version trong thiết bị đầu cuối của bạn. Nếu bạn đã cài đặt Python bằng Homebrew hoặc bằng trình cài đặt từ python.org, bạn nên có pip. Nếu bạn đang sử dụng Linux, bạn có thể phải cài đặt pip riêng. Hãy xem bài viết của chúng tôi. Nó hướng dẫn bạn cách cài đặt pip trên máy tính của bạn.
Để cập nhật gói hiện có trong tệp pip của bạn, hãy sử dụng pip install –upgrade PackageName để cài đặt phiên bản mới nhất của gói của bạn. Nếu có một phiên bản cụ thể của gói bạn muốn cài đặt, hãy nhập phiên bản sau tên gói. Tham khảo ví dụ sau về cách bao gồm phiên bản chính xác cần thiết cho dự án / ứng dụng của bạn (ví dụ: pip install –upgrade PackageName ==1.4 ).
Cách cài đặt phần phụ thuộc từ Pipfile của bạn
Pipenv là một trình quản lý phụ thuộc cho các dự án Python. Nó tương tự như Node.js npm và Ruby’s Bundler. Mặc dù pip có thể cài đặt các gói Python, nhưng pipenv là một công cụ được ưu tiên sử dụng để quản lý các phần phụ thuộc vì nó dễ dàng hơn. Cài đặt pipenv bằng lệnh pip này trong thiết bị đầu cuối của bạn bằng cách nhập: pip install –user pipenv. Lệnh này thực hiện cài đặt của người dùng để tránh làm hỏng bất kỳ gói nào trên toàn hệ thống. Nếu pipenv không có sẵn trong terminal / shell của bạn sau khi cài đặt, thì bạn cần thêm thư mục nhị phân của cơ sở người dùng vào PATH của mình. Để cài đặt phần phụ thuộc từ tệp pip, hãy sử dụng lệnh đồng bộ hóa pipenv .
Pipenv so với Môi trường ảo
Môi trường ảo (Virtualenv) được sử dụng để tạo môi trường Python từ xa. Virtualenv tạo một thư mục chứa tất cả các tệp thực thi cần thiết để sử dụng các gói mà một dự án Python có thể cần. Nó có thể được sử dụng như một độc lập thay vì pipenv. Sử dụng lệnh pip install virtualenv trong thiết bị đầu cuối của bạn để cài đặt môi trường ảo.
Kiểm tra cài đặt của nó bằng cách chạy lệnh Virtualenv –version trong thiết bị đầu cuối của bạn. Môi trường ảo được sử dụng để bạn không thay đổi phiên bản của các dự án khác có thể không tương thích với các gói hiện có trong toàn bộ hệ thống dự án khác. Mặt khác, pipenv được sử dụng để quản lý sự phụ thuộc của bạn theo các yêu cầu trên cơ sở từng dự án.
81% người tham gia cho biết họ cảm thấy tự tin hơn về triển vọng công việc công nghệ của mình sau khi tham gia một cuộc thi đào tạo. Kết hợp với bootcamp ngay hôm nay.
Sinh viên tốt nghiệp bootcamp trung bình dành ít hơn sáu tháng để chuyển đổi nghề nghiệp, từ khi bắt đầu bootcamp đến khi tìm được công việc đầu tiên của họ.
Django và Python
Django và Python song hành với nhau trong quá trình phát triển phụ trợ. Python mạnh mẽ và ngắn gọn, trong khi Django là một khung công tác web với rất nhiều công cụ hữu ích như công cụ dòng lệnh Django-admin.
Nếu bạn chưa cài đặt Django, hãy cài đặt nó bằng lệnh, pip install Django . Khi tạo dự án của bạn bằng khung công tác web Django, một công cụ dòng lệnh có tên django-admin sẽ được cài đặt. Sử dụng lệnh Django-admin startproject project_name để bắt đầu dự án. Tìm các mẹo và tài nguyên hữu ích bằng cách đọc bài viết của chúng tôi.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã thảo luận về cách cập nhật một gói bằng pip và cách cài đặt các phần phụ thuộc từ một tệp pip trong một dự án hiện có, sự khác biệt giữa pipenv và virtualenv cũng như cách sử dụng của chúng và Django, một khuôn khổ mạnh mẽ bổ sung cho Python.
Ngoài ra còn có một số tài nguyên có sẵn để đi sâu hơn vào các chủ đề có liên quan. Bạn đang trên đường thành thạo việc quản lý các gói Python của mình!