1. Utilizzo di PIP (consigliato):
* senza un ambiente virtuale: Questo installa il pacchetto a livello globale, che può causare conflitti. Evita questo, se possibile.
`` `Bash
PIP Installa
`` `
Sostituisci `
* all'interno di un ambiente virtuale: Questa è la migliore pratica. Mantiene isolate le dipendenze del tuo progetto.
1. Crea un ambiente virtuale: (Scegli un metodo)
* venv (Python 3.3+):
`` `Bash
Python3 -M Venv .venv # crea un ambiente virtuale in una cartella chiamata '.venv'
`` `
* virtualenv (richiede l'installazione): `pip installa virtuanv` quindi
`` `Bash
virtualenv .venv
`` `
2. Attiva l'ambiente virtuale:
* Linux/macOS:
`` `Bash
sorgente .venv/bin/attiva
`` `
* Windows:
`` `Bash
.venv \ Scripts \ Activate
`` `
3. Installa il pacchetto:
`` `Bash
PIP Installa
`` `
2. Utilizzo di Conda (se stai usando Anaconda o Miniconda):
Conda è un pacchetto e un gestore ambientale che è spesso preferito per i progetti di scienze dei dati.
* Crea un ambiente condotto (consigliato):
`` `Bash
Conda Create -n
`` `
* Attiva l'ambiente Conda:
`` `Bash
Conda ActivAte
`` `
* Installa il pacchetto:
`` `Bash
Conda Installa
`` `O se il pacchetto non è nei canali predefiniti di Conda, potrebbe essere necessario` Conda Installa -c
Considerazioni importanti:
* Specificare le versioni: Per ulteriori controlli, è possibile specificare la versione del pacchetto:`PIP Installa
* File dei requisiti: Per ambienti riproducibili, elenca le tue dipendenze in un file `Requisiti.txt`. Crea con:`PIP Freeze> Requisiti.txt`. Quindi installare tutti i pacchetti da questo file con:`PIP Installa -r Requisiti.txt`.
* Pacchetti di aggiornamento: Utilizzare `PIP Installa -Aggiornati
Ricordati di sostituire `
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