Pyenv သည် အထူးသဖြင့် Google Cloud Machine Learning ပလပ်ဖောင်းရှိ Artificial Intelligence (AI) ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏အခြေအနေတွင် virtual ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI ပရောဂျက်များအတွက် လိုအပ်သော ဆက်စပ်ပက်ကေ့ဂျ်များနှင့် မှီခိုမှုများအား Python ၏ မတူညီသောဗားရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲရန် အဆင်ပြေပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ပထမနှင့် အရေးကြီးဆုံးမှာ pyenv သည် သုံးစွဲသူများအား စက်တစ်ခုတည်းတွင် Python ဗားရှင်းများစွာကို ထည့်သွင်းနိုင်စေပါသည်။ Python ဗားရှင်းအချို့ သို့မဟုတ် အချို့သော Python ဗားရှင်းများနှင့်သာ သဟဇာတဖြစ်သော သီးသန့်ပက်ကေ့ဂျ်များ လိုအပ်သည့် မတူညီသောပရောဂျက်များသည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ pyenv ဖြင့် အသုံးပြုသူများသည် ပရောဂျက်တစ်ခုစီတွင် သင့်လျော်သော Python ပတ်၀န်းကျင်သို့ ဝင်ရောက်နိုင်စေရန် သေချာစေရန် မတူညီသော Python ဗားရှင်းများအကြား အလွယ်တကူ ပြောင်းနိုင်သည်။
Python ဗားရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းအပြင်၊ pyenv သည် Python ပရောဂျက်များအတွက် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်များဖန်တီးရန်အတွက် နာမည်ကြီးကိရိယာနှစ်ခုဖြစ်သည့် virtualenv နှင့် Anaconda တို့နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Virtualenv သည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် ပက်ကေ့ခ်ျအစုံဖြင့် သီးခြားလွတ်လပ်သော Python ပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပြီး Anaconda သည် Python နှင့် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော သိပ္ပံနည်းကျ ပက်ကေ့ခ်ျများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဖြန့်ဖြူးပေးပါသည်။
Pyenv သည် ပေါင်းစည်းထားသော အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် virtual ပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ အသုံးပြုသူများသည် `pyenv virtualenv 3.7.4 myenv` ကဲ့သို့သော ကွန်မန်းတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လိုချင်သော Python ဗားရှင်းကို အသုံးပြု၍ virtual environment အသစ်တစ်ခုကို အလွယ်တကူ ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် Python ဗားရှင်း 3.7.4 ကိုအခြေခံ၍ "myenv" ဟု အမည်ပေးထားသည့် ပကတိပတ်ဝန်းကျင်အသစ်ကို ဖန်တီးပေးသည်။ ထို့နောက် အသုံးပြုသူများသည် သင့်လျော်သော Python ဗားရှင်းကို သတ်မှတ်ပေးပြီး မှန်ကန်သော Python စကားပြန်နှင့် ပက်ကေ့ဂျ်များကို အသုံးပြုထားကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အသုံးပြုသူများသည် ဤပတ်ဝန်းကျင်ကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ pyenv သည် သုံးစွဲသူများအား မတူညီသော virtual ဝန်းကျင်များကြားတွင် လွယ်ကူစွာ စာရင်းသွင်းခြင်း၊ ဖျက်ခြင်းနှင့် ပြောင်းခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ `pyenv virtualenvs` သည် အသုံးပြုသူများကို မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုသို့ပြောင်းရန် ခွင့်ပြုနေစဉ်တွင်၊ `pyenv deactivate` သည် လက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်ကို ပိတ်စေပြီး အသုံးပြုသူများကို မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲစေခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်သော virtualenvs အားလုံးကို စာရင်းပြုစုထားသည်။ မှီခိုမှုများအား စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် မျိုးပွားနိုင်မှုကို သေချာစေရန် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုအဆင့်သည် အရေးကြီးပါသည်။
Pyenv သည် အသုံးပြုသူများအား virtualenvs နှင့်အတူ Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်များကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေခြင်းဖြင့် Anaconda နှင့်လည်း ပေါင်းစပ်ထားသည်။ အသုံးပြုသူများသည် `pyenv virtualenv anaconda3-2020.02 mycondaenv` ကဲ့သို့သော အလားတူ syntax ကို အသုံးပြု၍ Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်အသစ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သတ်မှတ်ထားသော Anaconda ဗားရှင်းအပေါ် အခြေခံ၍ "mycondaenv" ဟု အမည်ပေးထားသည့် Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်အသစ်ကို ဖန်တီးပေးသည်။ `pyenv activate` အမိန့်ကို အသုံးပြု၍ Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်ကို အသက်သွင်းခြင်းသည် virtualenv ကို အသက်သွင်းခြင်းကဲ့သို့ပင် လုပ်ဆောင်သည်။
Pyenv သည် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအခြေအနေတွင် Python ဗားရှင်းများ၊ ပကတိပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် စွယ်စုံရနှင့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပရောဂျက်တစ်ခုစီတွင် မှန်ကန်သော Python ဗားရှင်းနှင့် မှီခိုမှုများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်စေရန် ကွဲပြားခြားနားသော ပတ်ဝန်းကျင်များကြားတွင် ဖန်တီးခြင်း၊ အသက်သွင်းခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ pyenv ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် developer များသည် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းအသွားအလာကို ချောမွေ့စေပြီး ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေကာ မတူညီသောပရောဂျက်များကြားတွင် ပဋိပက္ခများကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python package manager ကိုရွေးချယ်ခြင်း:
- Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် virtualenv နှင့် Anaconda ကြားတွင် မည်သည့်အချက်များ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သနည်း။
- ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာသတ်မှတ်ချက်များတွင် virtualenv နှင့် Anaconda အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ။
- Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် virtualenv သို့မဟုတ် Anaconda ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- Pip ဆိုတာ ဘာလဲ၊ Python packages တွေကို စီမံခန့်ခွဲရာမှာ သူ့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက ဘာလဲ။