Python 3.7 hay 3.8 tốt hơn?

Mục lục

Cho xem nhiều hơn

Python rất dễ sử dụng, thân thiện với người mới bắt đầu và đủ mạnh để tạo phần mềm mạnh mẽ cho hầu hết mọi ứng dụng. Nhưng nó vẫn là một phần mềm giống như bất kỳ phần mềm nào khác, có nghĩa là nó có thể phức tạp để thiết lập và quản lý

Trong bài viết này, chúng ta sẽ hướng dẫn cách thiết lập Python đúng cách. cách chọn phiên bản phù hợp, cách giữ cho nhiều phiên bản không giẫm lên nhau và cách tránh tất cả các cạnh sắc và cạm bẫy tiềm ẩn khác trên đường đi

[ Cũng trên InfoWorld. 8 thư viện Python tuyệt vời để xử lý ngôn ngữ tự nhiên]

Chọn đúng phiên bản Python và phân phối

Vì mục đích tương thích với các mô-đun của bên thứ ba, cách an toàn nhất là chọn phiên bản Python có một điểm sửa đổi quan trọng sau phiên bản hiện tại

Tại thời điểm viết bài này, Python 3. 8. 1 là phiên bản mới nhất. Sau đó, đặt cược an toàn là sử dụng bản cập nhật mới nhất của Python 3. 7 (trong trường hợp này là Python 3. 7. 6). Bạn luôn có thể dùng thử phiên bản Python mới nhất một cách có kiểm soát — e. g. , trong máy ảo hoặc máy thử nghiệm — nhưng quay lại một phiên bản sẽ đảm bảo khả năng tương thích tốt nhất với các gói Python phổ biến của bên thứ ba

Python cũng có nhiều bản phân phối khác nhau, giống như Linux. Tuy nhiên, không giống như Linux, Python cung cấp một phiên bản “chính thức”, tiêu chuẩn vàng mà bạn luôn có thể sử dụng. CPython, phiên bản được cung cấp bởi Python Software Foundation tại python. tổ chức. Một lần nữa, đây là bản phân phối an toàn nhất và tương thích rộng rãi nhất, bản phân phối không ai bị sa thải vì đã chọn. (Bạn có thể muốn điều tra các bản phân phối Python khác sau, vì chúng giải quyết các trường hợp sử dụng cụ thể mà bạn có thể gặp phải, nhưng chúng tôi sẽ không xem xét chúng ở đây. )

Một lựa chọn quan trọng mà bạn cần thực hiện, đặc biệt là trên Windows, là nên sử dụng phiên bản Python 32 bit hay 64 bit. Câu trả lời có khả năng nhất là 64-bit, vì những lý do sau

• Hầu hết các hệ điều hành hiện đại đều sử dụng phiên bản Python 64 bit theo mặc định. Người dùng Windows có thể chạy các phiên bản Python 32 bit trên Windows 64 bit, nhưng với chi phí hiệu năng thấp.  
• Python 32 bit và các ứng dụng 32 bit nói chung chỉ có thể truy cập 4GB bộ nhớ tại một thời điểm. Các ứng dụng 64-bit không có giới hạn này, do đó nhiều công cụ phân tích dữ liệu và máy học cho Python hoạt động tốt nhất trong các phiên bản 64-bit. Một số chỉ có sẵn trong phiên bản 64-bit.  

Lần duy nhất bạn nên chọn phiên bản Python 32 bit là nếu bạn đang gặp khó khăn với phiên bản Windows 32 bit hoặc bạn cần sử dụng mô-đun của bên thứ ba chỉ có trong phiên bản 32 bit

[ Cũng trên InfoWorld. 6 tính năng Python mới tuyệt vời mà bạn không muốn bỏ lỡ]

Cài đặt Python trên Windows một cách thông minh

Python cài đặt trên Windows theo cách giống như bất kỳ ứng dụng nào khác, thông qua trình cài đặt hướng dẫn bạn trong quá trình thiết lập

Theo mặc định, trình cài đặt Python dành cho Windows đặt các tệp thực thi của nó trong thư mục AppData của người dùng để nó không yêu cầu quyền quản trị. Nếu bạn là người dùng duy nhất trên hệ thống, bạn có thể muốn đặt Python vào thư mục cấp cao hơn (e. g. C:\Python3.7) để dễ tìm hơn. Trình cài đặt Windows cho phép bạn chỉ định thư mục đích

Chọn đúng trình cài đặt Python cho Windows

con trăn. org cung cấp một số phiên bản khác nhau của Python cho Windows. Ngoài các phiên bản 32-bit (“x86”) và 64-bit (“x86-64”) đã được đề cập, bạn có thể chọn từ tệp zip có thể nhúng, trình cài đặt thực thi và trình cài đặt dựa trên web. Đây là tất cả những gì về

• Trình cài đặt thực thi chỉ là một. Tệp EXE chạy quy trình thiết lập cho Python. Đây là lựa chọn mặc định dễ dàng và được sử dụng phổ biến nhất
• Trình cài đặt dựa trên web giống như trình cài đặt thực thi, ngoại trừ việc nó tải xuống các bit cần thiết để thực hiện cài đặt một cách riêng biệt. Điều này làm giảm đáng kể kích thước của trình cài đặt thực tế, nhưng tất nhiên là yêu cầu kết nối mạng
• Tệp zip có thể nhúng là một bản sao tối thiểu, độc lập của thời gian chạy Python phù hợp với một thư mục không có phần phụ thuộc. Thật hữu ích khi bạn muốn phân phối ứng dụng Python theo cách thủ công hoặc khi bạn cần cài đặt Python nhanh chóng, một lần để kiểm tra thứ gì đó một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, zip có thể nhúng không bao gồm pip hoặc bất kỳ công cụ hữu ích nào khác đi kèm với bản cài đặt đầy đủ, vì vậy, nó chỉ dành cho chuyên gia sử dụng

Cài đặt Python bằng trình quản lý gói cho Windows

Tuy nhiên, một tùy chọn khác là sử dụng một trong các hệ thống quản lý gói tồn tại cho Windows. NuGet, trình quản lý gói cho. NET, cung cấp Python trong kho lưu trữ của nó. Tuy nhiên, Python được cung cấp ở đó chủ yếu vì mục đích sử dụng nó như một thành phần trong. NET, không phải là một cách để cài đặt một phiên bản Python độc lập cho mục đích sử dụng chung. Bạn có thể sẽ thấy phiên bản Python của mình dễ quản lý hơn nếu bạn cài đặt Python theo cách thông thường.  

Chocolatey, một hệ thống quản lý gói Windows tổng quát hơn, cũng cung cấp Python. Chocolatey là một cách thuận tiện để chạy trình cài đặt Python và theo dõi sự hiện diện của thời gian chạy ngôn ngữ Python trong hệ thống của bạn — và do đó là một lựa chọn tốt hơn NuGet. Tuy nhiên, tốt nhất là tránh trộn và kết hợp các lượt cài đặt Chocolatey với các lượt cài đặt Python thông thường trên cùng một hệ thống

[ Cũng trên InfoWorld. Python virtualenv và venv nên và không nên làm ]

Cài đặt Python trên Linux một cách thông minh

Do các bản phân phối Linux có sự khác biệt đáng kể nên cách điển hình để cài đặt Python trên Linux là sử dụng trình quản lý gói của bản phân phối cụ thể. Chẳng hạn, Ubuntu và Fedora có quy trình cài đặt Python hoàn toàn khác nhau. Trên Linux (và MacOS), thư mục đích để cài đặt thường được xác định trước và dựa trên số phiên bản Python, e. g. , /usr/bin/python3.X trên Linux hoặc /usr/local/opt/python/ trên máy Mac

Một cách để tránh xử lý những điều phức tạp của trình quản lý gói Linux là sử dụng thời gian chạy Python được chứa. Các thùng chứa chạy tách biệt với phần còn lại của hệ thống, vì vậy bạn không cần phải lo lắng về việc các thời gian chạy Python khác nhau giẫm lên chân nhau. Tuy nhiên, nếu quy trình làm việc của bạn chưa bao gồm các bộ chứa, thì bạn sẽ cần dành thời gian và năng lượng để bắt kịp tốc độ với Docker. (Lưu ý rằng bạn cũng có thể sử dụng Python được đóng gói trên Windows. )

Một công cụ có tên là asdf-vm cũng có ích ở đây. Bạn có thể sử dụng asdf-vm để quản lý nhiều thời gian chạy Python trên các hệ thống giống Unix (Linux và MacOS) — và nhiều thời gian chạy cho Node. js, Ruby, Elixir và nhiều ngôn ngữ khác nữa. Vì vậy, nếu bạn thấy mình tung hứng các phiên bản của những thứ khác ngoài Python, bạn sẽ muốn xem xét asdf-vm

Cài đặt Python trên MacOS một cách thông minh

Theo truyền thống, MacOS được xuất xưởng với một phiên bản Python được cài đặt, nhưng chưa bao giờ mới hơn Python 2. 7. Điều này tạo ra vấn đề khi Python 3 xuất hiện, vì hai phiên bản thường xung đột. Tài liệu Python chính thức có một số lưu ý về hiệu ứng này, nhưng không cung cấp bất kỳ đề xuất chi tiết nào ngoài việc đảm bảo bạn sử dụng đúng đường dẫn cho phiên bản Python mà bạn muốn

Một cách phổ biến để quản lý thời gian chạy Python trên MacOS là thông qua trình quản lý gói Homebrew. Homebrew cung cấp giao diện nhất quán để tải xuống, cài đặt, quản lý và xóa Python và các ứng dụng dòng lệnh của bên thứ ba khác

[ Cũng trên InfoWorld. Cách chuyển đổi Python sang JavaScript (và ngược lại)]

Cài đặt các gói Python một cách thông minh

Khi bạn đã thiết lập bản cài đặt cơ sở của phiên bản Python, đừng bắt đầu cài đặt các gói trực tiếp vào đó với pip — không, ngay cả khi bạn định chỉ sử dụng Python cho một dự án. Thiết lập các thư mục dự án của bạn, cài đặt môi trường ảo Python vào chúng, sau đó cài đặt các gói vào các môi trường ảo đó. Bằng cách này, cài đặt cơ sở vẫn sạch sẽ

Để biết cách cấp cao để quản lý nhiều dự án với môi trường ảo và các phụ thuộc, hãy xem dự án Thơ. Thơ cung cấp một công cụ dòng lệnh để quản lý các môi trường ảo và các phụ thuộc ở cấp độ cao

Cài đặt nhiều phiên bản Python cạnh nhau

Vấn đề khó khăn nhất khi xử lý cài đặt Python là cách xử lý các phiên bản Python khác nhau được cài đặt song song. Hai quy tắc chung áp dụng ở đây

• Luôn cài đặt mỗi phiên bản trong một thư mục khác nhau
• Đảm bảo rằng mọi đường dẫn hệ thống được định cấu hình để trỏ tới phiên bản bạn muốn chạy theo mặc định

Chạy nhiều phiên bản Python lập luận mạnh mẽ ủng hộ môi trường ảo cho mỗi dự án. Khi môi trường ảo được kích hoạt, tất cả hoạt động Python trong ngữ cảnh của dự án sẽ tự động được hướng tới đúng phiên bản Python,

Một tùy chọn khác mà người dùng Windows phải kiểm soát phiên bản Python nào sẽ sử dụng khi cài đặt bội số là ứng dụng trình khởi chạy py. Trong quá trình thiết lập Python, bạn được cung cấp tùy chọn cài đặt trình khởi chạy py, một tệp thực thi nhỏ cho phép bạn chọn (thông qua cờ dòng lệnh) phiên bản Python nào sẽ sử dụng cho một tập lệnh nhất định. Chẳng hạn, để chạy pip cho Python 3. 7, bạn sẽ nhập py -3.7 -m pip

Nâng cấp Python một cách thông minh

Nâng cấp sửa đổi nhỏ cho Python — e. g. , Trăn 3. 7. 2 đến Python 3. 7. 3 - nói chung là đủ dễ dàng. Trên Windows, trình cài đặt phát hiện sự hiện diện của phiên bản hiện có và nâng cấp nó. Trên Linux và MacOS, trình cài đặt hoặc trình quản lý gói thường làm điều tương tự

[ Cũng trên InfoWorld. 7 IDE Python thú vị mà bạn có thể đã bỏ lỡ]

Tuy nhiên, bất kỳ môi trường ảo nào bạn đã tạo cũng sẽ cần nâng cấp; . Để nâng cấp Python trong môi trường ảo, chỉ cần điều hướng đến thư mục môi trường ảo và nhập C:\Python3.70 C:\Python3.71. Một lần nữa, lưu ý rằng điều này chỉ hoạt động tốt nhất đối với các nâng cấp sửa đổi điểm nhỏ - như Python 3. 7. 2 đến Python 3. 7. 3

Nếu bạn đang thực hiện nâng cấp bản sửa đổi quan trọng, chẳng hạn như Python 3. 7 đến Python 3. 8, cách tốt nhất của bạn là sử dụng C:\Python3.70 để tạo thư mục con môi trường ảo mới, riêng biệt trong thư mục dự án, cài đặt lại mọi phụ thuộc vào đó và chuyển sang sử dụng môi trường ảo mới. Hầu hết các IDE có hỗ trợ Python (e. g. , Microsoft Visual Studio Code) sẽ phát hiện nhiều môi trường ảo trong một dự án và cho phép bạn chuyển đổi giữa chúng

Có liên quan

• con trăn
• Phát triển phần mềm

Serdar Yegulalp là một nhà văn cao cấp tại InfoWorld, tập trung vào học máy, container hóa, devops, hệ sinh thái Python và đánh giá định kỳ

Là Python 3. 7 lỗi thời?

Là Python 3. 8 cuối đời?

Python3 là gì. 8 dùng để làm gì?

Tôi nên sử dụng phiên bản Python 3 nào?