


Artikel yang anda berikan adalah mengenai alat bina pakej Python, dan evolusi daripada Distutils kepada Distribute, Setuptools dan Distutils2. Tajuk berdasarkan soalan yang sesuai yang memfokuskan kepada kunci tak
Mengendalikan Pembinaan Pakej dalam Python: Distutils, Distribute, Setupextools dan Distutils2
Pembangun mungkin menghadapi kekeliruan semasa menguruskan pembinaan pakej dalam Python kerana kewujudan pelbagai modul: distutils, distribute, setuptools, dan distutils2. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan perbezaan mereka dan membimbing pengguna ke arah penyelesaian yang paling moden.
Distutils: Alat Standard tetapi Terhad
Distutils ialah modul pembinaan pakej asal yang disertakan dalam perpustakaan standard Python. Ia menawarkan fungsi asas untuk membina dan mengedarkan pakej Python. Walau bagaimanapun, distutils mempunyai had, terutamanya dalam sokongan untuk ciri lanjutan seperti pengurusan pergantungan dan pembungkusan fail data.
Agihkan: A Fork Digabungkan dengan Setuptools
Agihan muncul sebagai fork setuptools, bertujuan untuk menangani beberapa kelemahan distutils. Ia memperkenalkan ciri seperti resolusi pergantungan dan pilihan pembungkusan yang lebih baik. Walau bagaimanapun, distribute kemudiannya digabungkan kembali ke dalam setuptools 0.7, menjadikannya berlebihan.
Setuptools: Ciri-Kaya dan Digunakan Secara meluas
Setuptools telah dibangunkan untuk mengatasi had distutils. Ia meningkatkan API distutils, menyediakan set ciri yang lebih komprehensif. Setuptools memperkenalkan easy_install, alat baris arahan untuk memasang pakej, dan pkg_resources, modul untuk mencari fail data yang dipasang dengan pengedaran. Ia digunakan secara meluas dan berfungsi dengan baik dengan pip, pengurus pakej pilihan untuk Python.
Distutils2: Projek Terbengkalai
Distutils2 ialah percubaan untuk menyatukan ciri terbaik distutils, setuptools, dan distribute ke dalam satu alat moden. Walau bagaimanapun, projek itu kini terbengkalai, dengan keluaran terakhirnya bermula sejak 2012.
Penyelesaian Disyorkan: Memeluk Setuptools
Bagi kebanyakan pengguna, setuptools ialah pilihan yang disyorkan untuk pembinaan pakej. Ia menawarkan set ciri yang mantap, disokong dengan baik dan berfungsi dengan lancar dengan pip. Mengguna pakai setuptools memudahkan pengurusan pakej dan memastikan keserasian dengan versi Python terkini.
Kesimpulan
Memahami perbezaan antara distutil, distribute, setuptools dan distutils2 adalah penting untuk membina pakej dalam Python. Walaupun distutils kini dianggap tidak digunakan lagi, setuptools kekal sebagai standard industri. Merangkul setuptools bersama pip menawarkan penyelesaian yang boleh dipercayai dan cekap untuk pembinaan dan pengedaran pakej.
Atas ialah kandungan terperinci Artikel yang anda berikan adalah mengenai alat bina pakej Python, dan evolusi daripada Distutils kepada Distribute, Setuptools dan Distutils2. Tajuk berdasarkan soalan yang sesuai yang memfokuskan kepada kunci tak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan dua senarai, dan memilih cara yang betul dapat meningkatkan kecekapan. 1. Gunakan nombor splicing untuk menghasilkan senarai baru, seperti List1 List2; 2. Penggunaan = untuk mengubah suai senarai asal, seperti list1 = list2; 3. Gunakan kaedah untuk beroperasi pada senarai asal, seperti list1.extend (list2); 4. Gunakan nombor untuk membongkar dan menggabungkan (python3.5), seperti [list1,*list2], yang menyokong kombinasi fleksibel dari pelbagai senarai atau menambah elemen. Kaedah yang berbeza sesuai untuk senario yang berbeza, dan anda perlu memilih berdasarkan sama ada untuk mengubah suai senarai asal dan versi Python.

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana
