Python进阶实际应用开发实战(一)——原型设计和环境

本文介绍了Python进阶开发中的原型设计和环境设置。讲解了如何使用jupyter进行原型设计,强调了环境一致性的重要性。此外,讨论了Python的虚拟环境管理和使用pipenv管理依赖。通过实例分析了-m参数在运行脚本时的作用,解释了sys.path的差异,并给出了在PyCharm中设置脚本和模块运行的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原书第一章内容

1、使用jupyter设计原型

jupyter并不是专用于python的,所以建议安装时让它能够在整个系统中方便的使用。但是我把jupyter安装到自己的用户环境中:

python -m pip install --user jupyter  

重要的不是使用很多种安装方法,而是与安装其他工具的方式保持一致。

jupyter notebook   # 启动记事本服务器

2、环境设置

对于一个项目我们需要安装库并管理依赖项,这意味着需要有一个虚拟环境。我们使用pipenv来指定依赖项。

python -m pip install --user pipenv

在命令行中启动Python脚本的时候,经常会用到-m参数,那么-m起了什么作用呢?
先看看 python --help 给出的信息:
在这里插入图片描述
意思是将库中的python模块用作脚本去运行。
将模块当做脚本去启动有什么用?
① pyth

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值