数据科学家：从学校到工作，第一部分
如今，数据科学项目并未以概念证明结束；每个项目的目标都是用于生产。因此，提供高质量的代码很重要。我已经担任数据科学家已经有十多年了，我注意到[…]邮政数据科学家：从学校到工作，我的水平通常很弱，我首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学如今，数据科学项目并未以概念证明结束；每个项目的目标都是用于生产。因此，提供高质量的代码很重要。我从事数据科学家已经工作了十多年，我注意到大三学生通常在开发水平较弱，这是可以理解的，因为要成为数据科学家，您需要掌握数学，统计，算法，发展和发展在运营发展方面有知识。在这一系列文章中，我想分享一些在Python管理专业数据科学项目的技巧和良好实践。从Python到Docker，绕行到Git，我将介绍我每天使用的工具。
前几天，一位同事告诉我，由于与Python的操纵不正确，他必须重新安装Linux。他恢复了一个他想定制的旧项目。由于安装和卸载软件包和更改版本的结果，他基于Linux的Python环境不再起作用：通过设置虚拟环境可以轻松避免这一事件。但它表明管理这些环境是多么重要。幸运的是，现在有一个很好的工具：UV。这两个字母的起源尚不清楚。根据Zanie Blue（创作者之一）的说法：
uv uv“我们考虑了很多名字 - 今天很难在没有冲突的情况下选择一个名字，因此每个名称都是权衡的平衡。紫外线是在PYPI上给我们的，以星体为主题（即紫外线或通用），并且易于键入。”
ton 短现在，让我们对这个精彩工具进行更多详细信息。
简介
简介 依赖管理无论是针对小型个人项目还是开发Python的生产应用程序，UV都是包装管理的强大而有效的解决方案。
python从UV
从UV安装
安装要安装UV，如果您使用的是Windows，我建议在外壳中使用此命令：
安装 =UV版本