Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် virtualenv သို့မဟုတ် Anaconda ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်နောက်ထပ်အဆင့်များ, Python package manager ကိုရွေးချယ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲသည့်အခါ၊ သင်၏ပရောဂျက်များအတွက် ထိန်းချုပ်ပြီး သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုသေချာစေရန် virtualenv သို့မဟုတ် Anaconda ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် သီးခြား Python ပတ်၀န်းကျင်များကို ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင် ပက်ကေ့ခ်ျများနှင့် မှီခိုမှုများပါရှိပြီး၊ သင့်ပရောဂျက်၏ မှီခိုမှုကို ထိထိရောက်ရောက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပြီး စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

Virtualenv သည် သင့်စနစ်အတွင်း သီးခြား Python ပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးပေးသည့် အသုံးများသော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပကတိပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Python တပ်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် သင့်စက်ပေါ်ရှိ အခြားပရောဂျက်များကို မထိခိုက်စေဘဲ Python ပက်ကေ့ဂျ်များ၏ သီးခြားဗားရှင်းများကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သင့်အား မတူညီသော ပရောဂျက်များအတွက် ပက်ကေ့ချ်ဗားရှင်းအမျိုးမျိုးရှိနိုင်စေကာ၊ လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန်နှင့် မှီခိုမှုအကြား ပဋိပက္ခများကို ရှောင်ရှားနိုင်စေပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ပရောဂျက်နှစ်ခုဖြစ်သည့် Project A နှင့် Project B တွင် လုပ်ဆောင်နေသည်ဆိုပါစို့။ Project A သည် ပက်ကေ့ဂျ်တစ်ခု၏ သီးခြားဗားရှင်းတစ်ခု လိုအပ်သည်၊ ၎င်းကို Package X ဟုခေါ်ကြပါစို့၊ ပရောဂျက် B သည် Package X ၏ မတူညီသောဗားရှင်းကို လိုအပ်သည်ဆိုကြပါစို့။ virtualenv ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်သည်၊ ပရောဂျက်တစ်ခုစီအတွက် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်နှစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုစီတွင် လိုအပ်သော Package X ဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ ပရောဂျက်နှစ်ခုလုံးတွင် လိုက်ဖက်ညီမှုပြဿနာများ သို့မဟုတ် ကွဲလွဲနေသော မှီခိုမှုများအတွက် စိတ်ပူစရာမလိုဘဲ တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Anaconda သည် conda ဟုခေါ်သော ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် package manager ဖြင့် ထုပ်ပိုးထားသည့် Python ၏ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Anaconda သည် Python ကိုသာမက ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် အခြားသော သိပ္ပံနည်းကျ ဒိုမိန်းများအတွက် ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော အစုံအလင်ပါ၀င်သည့် ပြီးပြည့်စုံသော သိပ္ပံနည်းကျ ကွန်ပြူတာပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောမှီခိုအားထားမှုများကို ကိုင်တွယ်ကာ ပက်ကေ့ဂျ်များကြားတွင် လိုက်ဖက်ညီမှုရှိစေရန် ဆောင်ရွက်ပေးခြင်းဖြင့် ပက်ကေ့ဂျ်များထည့်သွင်းခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။

Anaconda ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အဓိကအားသာချက်တစ်ခုမှာ conda ပတ်ဝန်းကျင်များဟုခေါ်သော သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ virtualenv ကဲ့သို့ပင်၊ conda ပတ်ဝန်းကျင်များသည် သင့်အား မတူညီသော ပရောဂျက်များအတွက် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် package အစုံနှင့် မှီခိုမှုရှိသည်။ သို့သော်လည်း၊ conda ပတ်ဝန်းကျင်များသည် သိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါနိုင်သည့် C သို့မဟုတ် Fortran ဖြင့် ရေးသားထားသော စာကြည့်တိုက်များကဲ့သို့သော Python မဟုတ်သော ပက်ကေ့ဂျ်များကို ထည့်သွင်းနိုင်ခြင်း၏ ထပ်လောင်းအကျိုးကျေးဇူးများလည်းရှိသည်။

ထို့အပြင်၊ Anaconda သည် သင့်အား ပတ်ဝန်းကျင်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်၊ ပက်ကေ့ဂျ်များ ထည့်သွင်းရန်နှင့် လွယ်ကူစွာ စတင်အသုံးပြုနိုင်သည့် အပလီကေးရှင်းများကို စတင်ရန် ခွင့်ပြုသည့် Anaconda Navigator ဟုခေါ်သော အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဂရပ်ဖစ်မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အမြင်အာရုံချဉ်းကပ်နည်းကို နှစ်သက်သော beginners သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူများအတွက် အထူးအထောက်အကူဖြစ်နိုင်ပါသည်။

Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲသည့်အခါ virtualenv သို့မဟုတ် Anaconda ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မတူညီသော ပရောဂျက်များအတွက် ပက်ကေ့ဂျ်များနှင့် မှီခိုမှုများ၏ သီးခြားဗားရှင်းများကို ထည့်သွင်းစီမံနိုင်စေမည့် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာများသည် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန်၊ ပဋိပက္ခများကို ရှောင်ရှားရန်နှင့် သင်၏ Python ပရောဂျက်များအတွက် ထိန်းချုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python package manager ကိုရွေးချယ်ခြင်း:

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,