是非常好的学习项目！下图是效果图: ? 笔者浏览了项目的代码,以学习为目的,简单解读下这个项目。 模型训练 模型训练是相对独立的部分，可以由算法工程师来做。
我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。...此外，一些项目有时会保留requirements.txt文件的两个版本——一个用于开发环境，一个用于生产环境，这可能会导致更多的复杂性。...入门 首先使用pip安装Pipenv及其依赖项， pip install pipenv 然后将目录更改为包含你的Python项目的文件夹，并启动Pipenv， cd my_projectpipenv install...管理Python依赖关系 Pipfile包含关于项目的依赖包的信息，并取代通常在Python项目中使用的requirements.txt文件。...但是，如果另一个开发人员将你的项目克隆到自己的开发环境中，他们可以使用–dev标志， pipenv install –dev 并安装所有依赖项，包括开发包。
在thoughtbot，我们用Ruby和Rails工作，但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。...此外，一些项目有时会保留requirements.txt文件的两个版本——一个用于开发环境，一个用于生产环境，这可能会导致更多的复杂性。...入门 首先使用pip安装Pipenv及其依赖项， pip install pipenv 然后将目录更改为包含你的Python项目的文件夹，并启动Pipenv， cd my_project pipenv...管理Python依赖关系 Pipfile包含关于项目的依赖包的信息，并取代通常在Python项目中使用的requirements.txt文件。...但是，如果另一个开发人员将你的项目克隆到自己的开发环境中，他们可以使用–dev标志， pipenv install –dev 并安装所有依赖项，包括开发包。
我最近一直在探索机器学习技术，所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。...此外，一些项目有时会保留requirements.txt文件的两个版本——一个用于开发环境，一个用于生产环境，这可能会导致更多的复杂性。...入门 首先使用pip安装Pipenv及其依赖项， pip install pipenv 然后将目录更改为包含你的Python项目的文件夹，并启动Pipenv， cd my_project pipenv...管理Python依赖关系 Pipfile包含关于项目的依赖包的信息，并取代通常在Python项目中使用的requirements.txt文件。...但是，如果另一个开发人员将你的项目克隆到自己的开发环境中，他们可以使用–dev标志， pipenv install –dev 并安装所有依赖项，包括开发包。
Uber 如何一步步拓展机器学习的应用场景 作为一支平台团队，Uber 团队的使命是充分利用机器学习的价值，并加速其在公司各个方面的应用。...对于数据科学家，Uber 的工具简化了机器学习系统构建与部署过程中的生产和运行。...▌流程 Uber 的机器学习服务日渐成熟，许多流程对团队的生产力和效率都起到了作用。分享最佳的机器学习实践经验和建立更加结构化的流程，对指明团队方向和避免重复错误都是至关重要的。...把机器学习当作软件工程：团队把机器学习的开发与软件开发做类比，然后将软件开发的模式和方法用到机器学习中。 模型开发速度：机器学习模型的开发是一个迭代的过程，具有创新性且高质量的模型来自大量的重复试验。...机器学习项目的工作流程 4.模块化且层次化的产品 团队在开发 Michelangelo 时遇到的问题之一是：在为常见的机器学习工作流提供端到端支持的同时，还要使那些不常见的工作流保持灵活性。
在Python开发中，环境管理是至关重要的一环。通过正确的环境管理，我们可以确保项目的稳定性、可维护性和可移植性。...您可以轻松地分享虚拟环境的配置，并在其他机器上重新创建相同的环境。这使得团队协作和项目部署变得更加简单和一致。...通过将虚拟环境的创建和依赖项的安装自动化，开发人员可以专注于项目的核心开发工作，而无需花费过多时间来管理环境。...多环境部署对于需要在多个环境中部署项目的情况，可以使用不同的虚拟环境来管理每个环境的依赖项。例如，可以为开发环境、测试环境和生产环境分别创建不同的虚拟环境，并在每个环境中安装相应的依赖项。...综上所述，虚拟环境管理是Python开发中的关键实践之一，正确使用虚拟环境可以帮助开发团队确保项目的稳定性、一致性和可维护性，从而提高团队的生产力和项目的质量。
本文将使用Flask开发一个简单的Python web应用程序，并为“容器化”做好准备。然后创建一个Docker映像，并将其部署到测试和生产环境中。...准备工作 requirements.txt 文件非常简单，只需要填入项目的依赖包和其对应版本即可： Flask==1.0.2 接下来，需要将应用程序运行所需的所有Python文件都放在顶层文件夹中，例如...生产模式运行 虽然直接使用Flask裸跑运行应用程序对于开发来说已经足够好了，但是我们需要在生产中使用更健壮的部署方法。...目前主流的部署方案是 nginx + uwsgi，下面我们将介绍如何为生产环境部署web应用程序。Nginx是一个开源web服务器，uWSGI是一个快速、自我修复、开发人员和系统管理员友好的服务器。...需要重申的是是，无论何时修改 requirements.txt 文件，都需要重新构建Docker镜像。 启动时安装依赖项 可能在某次版本更新时需要安装额外的依赖项。比如，在开发过程中使用了一个新的包。
如今，机器学习已经被应用在世界各地数以万计的应用程序中，而且它以一种看不见的方式，开始重塑我们的生活和工作方式。...那么，机器学习究竟是如何影响软件开发和测试的呢?未来会是什么样子呢? 机器学习和人工智能 首先，让我们解释一下ML和AI之间的区别，因为这些技术是相关的，但经常相互混淆。...软件测试的目的是确保产品按照预期运行，在大多数情况下，在产品实际完成之前，会经历反复迭代的过程。 通过软件测试，您可以预先识别错误和其他缺陷，在变成真正的问题之前纠正它们。...当谈到软件开发时，测试失败就是项目失败。 机器学习是如何重塑软件测试的 这里，我们可以把两者结合起来。机器学习如何使软件开发和测试变得更好? ML已经被软件测试人员用于自动化和改进测试过程。...它通常与敏捷方法结合使用，后者强调持续交付和增量迭代开发，而不是一次构建整个产品。作者认为敏捷和scrum方法的未来会涉及大量的机器学习和人工智能，这就是原因之一。
更具体地说，将讨论 requirements.txt 文件的用途以及如何使用 setuptools 来分发自定义的Python 包并让其他用户进一步使用和开发它。...除此以外还将讨论设置文件（即 setup.cfg 和 setup.py）的用途以及如何将它们与需求文件一起使用，这样可以使包开发和重新分发的过程变得更容易。...requirements.txt 非常有用，但他只针对于我们项目的开发和发布（例如线上部署等）。如果你想将你代码发布到 PyPI 供其他人使用，那么需要的不仅仅是这个文件。...首先 requirements.txt 与 setup.py 之间的通常用于实现不同的需求： 如果主要用于项目开发目的，并且不打算发布到pypi上，则 requirements.txt 就足够了（即使该包是在多台机器上开发的...如果包是在多台机器上开发的并且还需要把他发布到pypi上，这就需要 requirements.txt （多个机器需要相同的开发环境）和 setup.py/setup.cfg 文件（发布到pypi上）。
/bin/activate pip install -r requirements_py3.txt 这样，开发者可以在同一台机器上轻松切换项目环境，确保各自依赖的隔离和正确性。...开发环境与生产环境的一致性 使用virtualenv确保开发环境和生产环境的Python依赖保持一致，避免了“在我的机器上能运行”的问题。...# 生产环境设置 virtualenv prod_env source prod_env/bin/activate pip install -r requirements.txt 通过这种方式，开发者可以在一个与生产环境尽可能相同的环境中进行开发和测试...通过virtualenv，每个项目可以拥有独立的库版本和设置，极大地增加了项目的可移植性和可复制性。...此外，virtualenv非常适合用于开发和测试阶段，确保开发环境与生产环境的一致性，减少因环境差异带来的问题。
在这篇文章中，我将分享如何通过标准化模块管理，提升开源项目的可维护性、可扩展性，以及如何让更多开发者参与到项目中来，携手推动开源社区的进一步发展。...requirements.txt 存放项目的外部依赖，setup.py 用于项目的安装和分发。...这种结构适用于中大型项目，尤其是有多个功能模块和复杂业务逻辑的场景，帮助清晰地分离不同职责的代码。如何选择合适的项目结构？选择合适的模块化结构，取决于项目的规模、功能复杂度以及团队的协作需求。...如何管理依赖的原则随着开源项目的规模不断扩展，开发者通常会使用各种第三方库来实现某些特定功能。...例如，数据分析时可能用到 pandas，机器学习时可能用到 scikit-learn，Web 开发中则常用到 Flask 或 Django。
为Python设置机器学习环境可能是一项棘手的任务。如果你之前从未设置过类似的东西，那么可能需要花费数小时来处理不同的命令。 在本教程中，你将学习如何设置稳定的Python机器学习开发环境。...我们将安装机器学习所需的所有python包。 我们使用虚拟环境来分离我们的编码设置。想象一下，如果在某些时候你想在你的计算机上做两个不同的项目，这需要不同版本的库。...如果您需要退出virtualenv，请运行以下命令： deactivate 安装机器学习库 ? 现在我们可以安装ML库了！...机器学习 下面是一个简单的技巧，可以快速安装所有这些库！...现在，你的环境已经建立完毕，可以开始进行机器学习啦！ END
你还希望在开发和测试时指定创建的依赖和版本，这样就可以在生产环境避免应用程序出现意外情况。 需求文件可以精确指定需要安装的软件包和版本。...你可以将 requirements.txt 文件提交到资源控制器，这样就可以使用它在其它机器上创建精准匹配的环境了。...Conda 广泛用于数据科学和机器学习应用程序，并使用自己的索引来托管兼容的软件包。...Conda 不仅可以管理包的依赖项，还可以管理应用的虚拟环境，安装兼容并存的 Python 版本，为生产部署打包应用。...在 Windows 系统上为机器学习设置 Python 很好的介绍了 Conda，它探讨了包和环境管理。唯一与 Windows 相关的特定信息是安装，因此如果你使用的是其他系统平台，它仍然是可信的。
如果测试失败，CI流程会停止，开发者可以及时修复问题。 自动化部署：Python到生产环境 接下来，我们来看一个Python自动化部署的例子。假设我们已经完成了CI流程，并且代码已经通过了所有的测试。...在CI/CD过程中，定期进行安全扫描，检查是否存在已知的漏洞或不安全的依赖项，是确保软件质量的一项重要步骤。...监控与通知 CI/CD流程完成后，监控和通知机制对于项目的健康至关重要。...结语 通过深入探讨CI/CD的最佳实践、优化措施以及如何结合容器化部署，开发者能够为Python项目提供更加高效、安全和可靠的自动化部署流程。...理解并掌握CI/CD的原理和实现方式，是每个现代开发者必备的技能之一。希望通过这篇文章，能为你提供一些有价值的经验与技巧，让你的CI/CD实践更加顺畅和高效。
相反，pipenv uninstall命令可以卸载所有依赖项。与开发依赖项分离pipenv允许你将依赖项分成两类：生产依赖项和开发依赖项。...生产依赖项是运行应用程序所必需的，而开发依赖项仅用于开发和测试目的。...这有助于确保每个项目的环境都可以在不同的机器上被精确地重现。更多功能除了上述功能外，pipenv还提供了其他一些有用的功能，如自动激活虚拟环境、检查依赖项安全性等。...这样，你可以在Docker容器中轻松地管理项目的环境和依赖关系，确保开发环境与生产环境保持一致。自定义配置pipenv还允许你通过.env文件来自定义一些配置选项，如Python版本、存储库地址等。...不断学习和改进尽管pipenv提供了许多功能和工具来简化Python项目的开发和管理，但作为开发者，我们仍然需要不断学习和改进自己的技能。
在python项目开发中，保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。...每个虚拟环境都是独立的，拥有自己的python二进制文件和可以独立安装库的地方。这意味着你可以在同一台机器上为不同的项目创建多个虚拟环境，每个环境都具有不同的设置和库。...虚拟环境确保你可以在项目之间切换，而不用担心一个项目的更改会影响到其他项目 权限问题：在某些情况下，你可能没有权限在系统python目录中安装包。...虚拟环境允许你在用户空间内进行安装，无需管理员权限 环境复制：虚拟环境可以被复制和共享，这样可以确保所有开发者和环境之间的一致性 如何创建和使用python虚拟环境 创建虚拟环境 使用命令创建一个新的虚拟环境...常见使用场景 多项目开发：同时管理多个项目，尤其是当它们有不同依赖时 学习实验：尝试新库或实验新代码，而不影响主环境 部署准备：确保你的开发环境与生产环境保持一致 修改pip的源 LEo at
- numpy >=1.20.3 - numpy >=1.21.0 - numpy >=1.23.2 - python-dateutil >=2.8.1 - pytz >=2020.1 为开发和生产环境提供单独的依赖...通过分离依赖关系，可以明确区分开发目的所需的包，如测试框架和代码质量工具，和生产环境所需的包，通常包括核心依赖关系。...Conda Conda本质上并不支持不同环境下的独立依赖，但一个变通方法是创建两个环境文件：一个用于开发环境，一个用于生产环境。开发文件包含了生产和开发的依赖关系。...： $ poetry install --only main 要同时安装开发和生产依赖： $ poetry install 更新一个环境 更新依赖关系对于从较新的软件包版本中引入的错误修复、性能改进和新功能中获益至关重要...虽然Poetry可能需要你的团队成员花费一些额外的时间和精力来学习和适应，但从长远来看，使用Poetry这样的工具可以为你节省时间和精力。
通过本书学习，你可以学会独立开发动态网站的思想和技能。 本书涉及：web前端开发知识、数据库知识、python基础知识、django框架知识、全栈开发知识。...本书主要目的是让读者入门动态网站的开发，形成开发自己网站的理念，以建立学习网站开发的信心。 本书适合企事业单位、学校作为django框架开发网站的入门必选科目，非常适合课程培训。...最后，在当前机器的site-packages目录下执行：pip install -r ./requirements.txt。...第四步：将site-packages文件夹打包（内部包含requirements.txt），可以将此包移动至我们需要这些依赖包的机器上。...图1.9项目结构图 图1.10 ljyapp项目应用的结构 本期就带想要用Python进一步实现网站应用的小伙伴走到这里，我们将在下一期介绍如何使用pycharm开发工具进一步开发django框架的网站
介绍 持续集成（CI）是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。...CI加快了您的开发过程，并最大限度地降低了生产中关键问题的风险，但设置并非易事; 自动构建在不同的环境中运行，其中运行时依赖项的安装和外部服务的配置可能与本地和开发环境中的不同。...对于开发人员，Docker允许您通过在本地容器中运行应用程序组件来模拟本地计算机上的生产环境。使用Docker Compose可以轻松自动化这些容器，而与应用程序和底层操作系统无关。...出于部署工作流程的目的，您可以将其视为开发，登台或生产环境，因为您可以多次以相同的方式部署应用程序。...如何自定义您自己的应用程序 请注意，docker-compose.test.yml可能包括许多外部服务和多个测试容器。Docker将能够在单个主机上运行所有这些依赖项，因为每个容器共享底层操作系统。
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