Python的依赖管理及Pipenv @frostming 我是谁？ • 研发效能·持续集成@Tencent • 从 2014 年开始用 Python，前测试，现开发 • 开源爱好者 • Pipenv 维护者之一 队长别开枪，是我！ 目录 CONTENTS 为什么需要虚拟环境 为什么需要依赖管理 Pipenv 的简单使用 Python 包管理的未来 为什么需要虚拟环境 你是否遇到过这些问题： • virtualenvwrapper • pew • pyenv-venv • conda • direnv • ... pip ? + 我们为什么需要依赖管理 pip 是否已经足够使用？ 它的依赖管理有什么问题？ 碰到这些问题，该怎么办？ 依赖冲突 $ pip install celery django-celery $ pip install celery $ pip (piptools) • Poetry • 没了 可用工具 Pipenv 的简单使用 • 自动创建、管理虚拟环境，与项目绑定 • 依赖解析、锁定 • 新的requirements.txt规范，基于TOML格式 • 优美的命令行界面 Pipenv Demo Python 包管理的未来 Python 包管理的未来 PEP 517 – 与构建系统无关的配置文件格式 PEP 518 – 在指定Python构建依赖

knowledge graph （机器的潜台词：“我”会推理，so easy ！）。 所以，通俗的来说，在AI system中：要么从原有的知识体系中直接提取信息来使用，要 么进行推理。 将知识融合在机器中，使机器能够利用我们人类知识、专家知识解决问题，这就是早期 知识工程（Knowledge Engineering）的核心内涵。 Preliminaries Explaining AI system perspective of KE – Symbolism AI System = Knowledge + Reasoning  符号主义的主要观点 • 认知即计算 • 知识是信息的一种形式，是构成智能的基础 • 知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心  Physical Symbol System • A physical symbol system has the necessary and 本页PPT借鉴于复旦大学肖仰华老师《大数据时代的知识工程与知识管理》 Preliminaries Major difficulties: 自上而下：严重依赖专家和用户的干预（规模有限、质量存疑） Conventional KE – Features and Challenges 1、知识获取困难 e.g., 领域知识难以表达（形式化），因为它往往是一种隐性知识、过程知识。 2、知识应用困难 （1）开放性应用

文档内容由网友们编写和整理，书栈(BookStack.CN) 难以确认文档内容知识点是否错漏。如 果您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手， 将知识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常生活、工作和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈 (BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack 获取最新的文档，以跟上知识更新换 代的步伐。 文档地址：http://www.bookstack.cn/books/Django-intro-zh 书栈官网：http://www.bookstack.cn 书栈开源：https://github.com/TruthHun 分享，让知识传承更久远！ 感谢知识的创造者，感谢知识的分享者，也感谢每一位阅读到此处的 读者，因为我们都将成为知识的传承者。 6. PR。 README - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 初识 Django 初识 Django 设计模型 创建模型 享用便捷的 API 动态生成的管理页面：并非徒有其表 规划 URL 编写视图 设计模板 这只是冰山一角 Django 最初被设计用于具有快速开发需求的新闻类站点，目的是要实现简单快捷的网站开发。以下 内容简要介绍了如何使用

程 序。Web 程序即“网站”或“网页程序”，是指可以通过浏览器进行交互的程序。我们 日常使用浏览器访问的豆瓣、知乎、百度等网站都是 Web 程序。 通过这本书，你会学到 Flask 开发的基础知识，并开发出一个简单的 Watchlist（观 影清单）程序。在功能上，这个程序可以看做是简化版的 IMDB Watchlist / 豆瓣豆 单：你可以添加、删除和修改你收藏的电影信息。 你可以访问 Demo：http://watchlist.helloflask.com 前言 6 第 1 章：准备工作 在通过这本书学习 Flask 开发前，我假设你了解了 Python 和 HTML 的基础知识。 你的 Python 版本可以是 2.7，也可以是 3.3 及以上版本。电脑的操作系统可以是 Windows，也可以是 macOS 或 Linux。 安装编辑器和浏览器 对于编辑器来说，每 章：准备工作 10 创建虚拟环境 虚拟环境是独立于 Python 全局环境的 Python 解释器环境，使用它的好处如下： 保持全局环境的干净 指定不同的依赖版本 方便记录和管理依赖 我们将使用 Pipenv 来创建和管理虚拟环境、以及在虚拟环境中安装和卸载依赖 包。它集成了 pip 和 virtualenv，可以替代这两个工具的惯常用法。另外，它还集 成了 Pipfile，它是新的依赖记录标准，使用

后端依赖（pipenv）创建虚拟环境：建议使用 pipenv 来创建和管理虚拟环境，以便 隔离项目的依赖和环境。 后端服务配置启动：在虚拟环境下，通过 Django 的 manage.py 启动服务，例如：python manage.py runserver。 后端创建子应用：根据项目的需要，可以创建多个子应用（app）来管理不同的功能 模块。 后端 Rest Framework：使用 Django 。 确保依赖一致性：虚拟环境通常会配合使用 Pipenv 等工具来管理项目的依赖，这样 可以确保项目在不同环境中安装相同的依赖版本，从而避免由于依赖版本不一致而引发 的错误。 提高项目可移植性：将项目的依赖放在虚拟环境中，可以使得项目在不同的计算机 或服务器上都能轻松地部署和运行，而不需要担心依赖问题。 简化依赖管理：虚拟环境可以将项目所需的依赖以及其版本信息保存在一个文件中 （例如 依赖的安装和管理更加 简单和自动化。 2、Pipenv 介绍 Pipenv 是 Python 的一个包管理工具和虚拟环境管理工具，它是为了解决 Python 项目 中依赖管理和虚拟环境创建的问题而开发的。Pipenv 结合了 pip（Python 的包管理工具） 和 virtualenv（Python 的虚拟环境管理工具）的功能，提供了更方便、更高级的包管理和 虚拟环境管理功能。 Pipenv

analysis ⾃自动模式识别 事件关联 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 • 各种数据样式： • Log、Tracking、Event；Metrics、IoT data；⽹网络数据； • ⽂文本、⼯工单、知识库；API；代码等 • ⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） 数据类型⽐比较 数据类型与⽐比较 ⽇日志 Tracking 指标 ⽂文本 数据格式 ⾮非结构化 半结构化，数据关联 结构化（聚集） 统计关联分析：多维度的实时关联统计与分析⽀支持，⽀支持交互式add-hoc⽅方式 • 数据治理理： • 数据加⼯工：通⽤用数据模型；多维机器器数据、半结构化的规整、各种第三⽅方数据关联 • 数据⽣生命周期管理理（时序数据的归并、变化数据更更新等） 机器器学习对分析增强的⽅方向 增强点 描述 统计性分析 基于IT实体与数据，在单维、多维变量量上的关联、聚类、分类和推断。 ⾃自动模式发现与预测 基于

内容和方式 2. 融合中学主干学科知识，明确研究对 象，训练学生研究性学习的能力 3. 打通中学学科知识和大学专业知识之 间的屏障，帮助学生拓展视野，制定 未来职业规划 声音制造教学设计 该项目以研究声音信号为核心任务，学生通过 1. 了解声音 2. 分析声音 3. 制造声音 4. 处理声音 5. 传播声音 五大研究模块来全面和深入地了解与声音信号相 关的工程物理知识和数学模型并进行相关的实践 活动 活动. 声音制造项目具体要求: 学生自己动手制作一款可以演奏的电子乐器 项目教学实施细则: 1. 带领学生复习(或预习)相关数学和物理知识 2. 向学生介绍计算机在数据处理上的特点和局限性 3. 学习使用Python绘制简单的声音信号图像 4. 学习使用Python生成音频信号 5. 设计声音控制参数，并用Python程序实现对输出声音信号 的调整 6. 利用智能硬件平台和简单的通信方法使电子乐器和计算机 中学STEAM课程设 计和教学思考 内容优先于形式 a. 以中学主干学科的教学大纲为起点，平行深 入，交叉融合 b. 各学科老师之间进行深度合作 c. 在教学中清晰地展现学科知识间的联系 d. 引导学生对所学知识和技能进行模块化管理 THANK YOU

，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention 。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、 Rust、C 和 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。

，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention 。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C++、Java、C#、Go、Swift、JavaScript、TypeScript、Dart、 Rust、C 和 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。

，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习，欢迎大家在评论区提出问题与分享见解，在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。