pid控制仿真Python python pid 仿真_linux

pid控制仿真Python python pid 仿真_linux_02

一般我们创建 Python 项目的时候都会创建一个虚拟环境,这样做的好处就是会把项目环境和操作系统环境区分开来,避免把操作系统环境弄乱。

还有一个痛点就是我们在开发环境开发完成之后,需要把代码复制到生产环境上线,这时候我不想将开发环境的所有包重新在 pip install 一次了,怎么办?所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前边一组是:mengy ,后边一组是:7762,把以上两组字母按照先后顺序组合起来即可,她会安排学习的。

于是 pipenv 应运而生。见名识意,pipenv 就是 pip 和 virtualenv 的结合体。

安装

直接使用 pip3 进行安装即可。

pip3 install pipenv

创建虚拟环境

$ mkdir demo$ cd demo$ pipenv install

pid控制仿真Python python pid 仿真_java_03

安装完成之后会在你的项目目录自动生成 Pipfile 和 Pipfile.lock 两个文件,他们主要是用来管理包的。不信,我们用 pipenv 安装下 requests 库试一下。

$ pipenv install requests

咱们来看下 Pipfile 和 Pipfile.lock 的内容。

# Pipfile[[source]]url = "https://pypi.org/simple"verify_ssl = truename = "pypi"[packages]requests = "*"[dev-packages][requires]python_version = "3.8"
# Pipfile.lock{省略部分信息"default": {    "requests": {        "hashes": [            "sha256:27973dd4a...",            "sha256:c210084e3..."        ],        "index": "pypi",        "version": "==2.25.1"    },省略部分信息},"develop": {}}

Pipfile 列出了 requests 库的信息和 Python 版本信息,细心的你可能发现了,该文件中还有一个 dev-packages 的信息,安装时如果指定 -dev 参数,那么就会记录在 dev-packages 下面。而 Pipfile.lock 则保存了库的哈希值,这是确保生产环境和开发环境库信息一致的关键。

当你把项目从开发环境复制到生产环境之后,只需要执行 pipenv install 就可以了,无需在重新安装之前在开发环境安装的包了,是不是很省心。

其他命令

进入虚拟环境:

$ pipenv shell

退出虚拟环境:

$ exit

安装库:

$ pipenv install xxx

删除库:

# 删除指定库$ pipenv uninstall xxx# 删除所有库$ pipenv uninstall --all

升级库:

$ pipenv update

查看库的具体信息:

$ pipenv open xxx

获取本地工程路径:

$ pipenv --where

获取虚拟环境路径:

$ pipenv --venv

检查库的依赖关系,这个非常有用。

$ pipenv graph

检查库的安全性:

$ pipenv check

删除虚拟环境:

$ pipenv --rm

总结

今天我们介绍了 Python 虚拟环境 pipenv 的使用,好的工具可以事半功倍,希望对小伙伴们有所帮助。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前边一组是:mengy ,后边一组是:7762,把以上两组字母按照先后顺序组合起来即可,她会安排学习的。