几个Python配置工具简介:setuptools、pip、virtualenv

简介: 本篇快速总结几个Python的常见配置工具,包括setuptools、pip、virtualenv。 setuptools管理Python的第三方包,将包安装到site-package下,安装的包后缀一般为.egg,实际为ZIP格式。
本篇快速总结几个Python的常见配置工具,包括setuptools、pip、virtualenv。

setuptools管理Python的第三方包,将包安装到site-package下,安装的包后缀一般为.egg,实际为ZIP格式。默认从http://pypi.python.org/pypi 下载包,能够解决Python包的依赖关系。

安装了setuptools之后即可用 easy_install 命令安装包,有多种安装方式可以选择。

# easy_install PACKAGE # 普通安装 # easy_install /home/yeolar/pkg/PACKAGE.egg # 从本地或网络文件系统中安装 # easy_install http://trac-hacks.org/svn/iniadminplugin/0.11/ # 从指定的下载路径安装 # easy_install http://pypi.python.org/simple/PACKAGE/PACKAGE-0.1.2.4.tar.gz # 从URL源码包安装,条件是PACKAGE-0.1.2.4.tar.gz包中的根目录中必须包括setup.py文件 # easy_install -f http://pypi.python.org/simple/ PACKAGE # 从web上面搜索包,并自动安装 # easy_install PACKAGE==0.1.2.1 # 指定包的版本,如果指定的版本高于现已安装的版本就是升级了  # easy_install -U PACKAGE # 升级到最新版本,不指定版本就会升级到最新版本 # easy_install -U PACKAGE==0.1.2.2 # 升级到指定版本  # easy_install -m PACKAGE # 卸载包,卸载后还要手动删除遗留文件 

pip也是一个包管理工具,它和setuptools类似,如果使用virtualenv,会自动安装一个pip。

# pip install PACKAGE # 安装包 # pip -f URL install PACKAGE # 从指定URL下载安装包 # pip -U install PACKAGE # 升级包 

virtualenv是一个Python环境配置和切换的工具,可以用它配置多个Python运行环境,和系统中的Python环境隔离,即所谓的沙盒。沙盒的好处包括:

  1. 解决库之间的版本依赖,比如同一系统上不同应用依赖同一个库的不同版本。
  2. 解决权限限制,比如你没有 root 权限。
  3. 尝试新的工具,而不用担心污染系统环境。
$ virtualenv py-for-web

这样就创建了一个名为py-for-web的Python虚拟环境,实际上就是将Python环境克隆了一份。然后可以用 sourcepy-for-web/bin/activate 命令来更新终端配置,修改环境变量。接下来的操作就只对py-for-web环境产生影响了,可以使用 pip 命令在这里安装包,当然也可以直接安装。

$ source py-for-web/bin/activate # 启用虚拟环境 $ deactivate # 退出虚拟环境 

转载: http://www.yeolar.com/note/2012/08/18/setuptools-pip-virtualenv/

目录
相关文章
|
1天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
5 1
|
1天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
4 1
|
7天前
|
网络协议 Java API
Python网络编程基础(Socket编程)Twisted框架简介
【4月更文挑战第12天】在网络编程的实践中,除了使用基本的Socket API之外,还有许多高级的网络编程库可以帮助我们更高效地构建复杂和健壮的网络应用。这些库通常提供了异步IO、事件驱动、协议实现等高级功能,使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而不用过多关注底层的网络细节。
|
7天前
|
测试技术 开发者 Python
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,用于修改函数或方法的行为。本文将深入探讨Python中装饰器的概念、用法和实际应用,以及如何利用装饰器实现代码的优雅和高效。
|
15天前
|
数据采集 网络协议 API
python中其他网络相关的模块和库简介
【4月更文挑战第4天】Python网络编程有多个流行模块和库,如requests提供简洁的HTTP客户端API,支持多种HTTP方法和自动处理复杂功能;Scrapy是高效的网络爬虫框架,适用于数据挖掘和自动化测试;aiohttp基于asyncio的异步HTTP库,用于构建高性能Web应用;Twisted是事件驱动的网络引擎,支持多种协议和异步编程;Flask和Django分别是轻量级和全栈Web框架,方便构建不同规模的Web应用。这些工具使网络编程更简单和高效。
|
25天前
|
Python
Python面向对象编程简介
Python面向对象编程简介
17 1
|
25天前
|
数据采集 搜索推荐 数据挖掘
使用Python制作一个批量查询搜索排名的SEO免费工具
最近工作中需要用上 Google SEO(搜索引擎优化),有了解过的朋友们应该都知道SEO必不可少的工作之一就是查询关键词的搜索排名。关键词少的时候可以一个一个去查没什么问题,但是到了后期,一个网站都有几百上千的关键词,你再去一个一个查,至少要花费数小时的时间。 虽然市面上有很多SEO免费或者收费工具,但免费的基本都不能批量查,网上免费的最多也就只能10个10个查询,而且查询速度很慢。收费的工具如Ahrefs、SEMrush等以月为单位收费最低也都要上百美刀/月,当然如果觉得价格合适也可以进行购买,毕竟这些工具的很多功能都很实用。今天我给大家分享的这个排名搜索工具基于python实现,当然肯定
39 0
|
25天前
|
XML Shell Linux
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
40 1
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
|
25天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中的数据可视化工具Matplotlib简介与实践
在本文中,我们将介绍Python中常用的数据可视化工具Matplotlib,包括其基本概念、常用功能以及实际应用。通过学习Matplotlib,读者可以更好地理解和运用数据可视化技术,提升数据分析与展示的能力。
|
29天前
|
Web App开发 前端开发 JavaScript
Python Selenium是一个强大的自动化测试工具
Python Selenium是一个强大的自动化测试工具

热门文章

最新文章