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  • 1.通过adduser来创建用户,不仅仅创建用户,还创建了目录,提醒你进行相关信息的填写,相当于与敲代码交流,像是运行一个程序。 2.通过useradd来创建用户,语句执行完就结束了,不会在屏幕上让你继续输入...



    1.通过adduser来创建用户,不仅仅创建用户,还创建了目录,提醒你进行相关信息的填写,相当于与敲代码者有交流,像是运行一个程序。


    2.通过useradd来创建用户,语句执行完就结束了,不会在屏幕上让你继续输入信息,更像是一种命令。若想要设置密码,则要通过sudo passwd 用户名来设置




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  • npm run命令时会将当前目录中的node_modules/.bin...也就是说,在js中的代码,可以直接使用node_modules中安装的包名,而不需要路径 例 import 'vue' 在这种情况下,直接使用命令,跳过npm run 则可能会找不到这个包 ...

    npm run命令时会将当前目录中的node_modules/.bin临时添加到PATH.
    也就是说,在js中的代码,可以直接使用node_modules中安装的包名,而不需要路径

     import 'vue'
    

    在这种情况下,直接使用命令,跳过npm run 则可能会找不到这个包

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  • 尊重原创python包管理工具:Condapip比较 (选取原文重点内容) Condapip通常被认为几乎完全相同。虽然这两个工具的某些... Pip安装打包为wheels或源代码分发的Python软件。后者可能要求系统安装兼容的编译...

    尊重原创python包管理工具:Conda和pip比较
    (选取原文重点内容)

    包管理工具

    Conda和pip通常被认为几乎完全相同。虽然这两个工具的某些功能重叠,但它们设计用于不同的目的。 Pip是Python Packaging Authority推荐的用于从Python Package Index安装包的工具。 Pip安装打包为wheels或源代码分发的Python软件。后者可能要求系统安装兼容的编译器和库。

    Conda是跨平台的包和环境管理器,可以安装和管理来自Anaconda repositoryAnaconda Cloud的conda包。 Conda包是二进制文件,徐需要使用编译器来安装它们。另外,conda包不仅限于Python软件。它们还可能包含C或C ++库,R包或任何其他软件。

    这是conda和pip之间的关键区别。 Pip安装Python包,而conda安装包可能包含用任何语言编写的软件的包。在使用pip之前,必须通过系统包管理器或下载并运行安装程序来安装Python解释器。而Conda可以直接安装Python包以及Python解释器。

    另一个区别是conda能够创建可以包含不同版本的Python或其他软件包的隔离环境。在使用数据科学工具时,这非常有用,因为不同的工具可能包含冲突的要求,这些要求可能会阻止它们全部安装到单个环境中。 Pip没有内置的环境支持,而是依赖于virtualenvvenv 等其他工具来创建隔离环境。 pipenv,poetry和hatch wrap pip和virtualenv等工具提供了统一的方法来处理这些环境。

    Pip和conda在如何实现环境中的依赖关系方面也有所不同。安装包时,pip会在递归的串行循环中安装依赖项。没有努力确保同时满足所有包的依赖性。如果较早安装的软件包与稍后安装的软件包具有不兼容的依赖性版本,则可能导致破坏的环境。conda使用可确保满足环境中安装的所有包的所有要求。此检查可能需要额外的时间,但有助于防止创建破坏的环境,前期关于依赖关系包的元数据是正确的。

    考虑到conda和pip之间的相似性,有些人试图将这些工具结合起来创建数据科学环境也就不足为奇了。将pip与conda结合的主要原因是有些包只能通过pip安装。 Anaconda创酷提供超过1,500个软件包,包括最流行的数据科学,机器学习和AI框架。这些,以及包括conda-forge和bioconda在内的数据通过Anaconda云提供的数千个附加软件包,可以使用conda进行安装。尽管有大量的软件包,但与PyPI上提供的150,000多个软件包相比,它仍然很小。有时候需要的包没有conda包,但在PyPI上有,可以用pip安装。

    类别 conda pip
    管理 二进制 wheel 或源码
    需要编译器 no yes
    语言 any Python
    虚拟环境 支持 通过 virtualenv或venv等支持
    依赖性检查 yes 屏幕提示用户选择
    包来源 Anaconda repo和cloud PyPi
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  • 如程序中如下编写Makefile代码(请注意,两个命令之间应该使用分号“;”来进行分隔): all: cd 1.leds_s/;pwd; 执行的结果是: 如果把相同的代码分开两行来编写,如下: all: cd 1.leds_s/; ...

    在Makefile中,写在同一行的代码就相当于是在Linux中的同一行命令行写的代码一样,是一次性执行的;如程序中如下编写Makefile代码(请注意,两个命令之间应该使用分号“;”来进行分隔):

    all:
        cd 1.leds_s/;pwd;

    执行的结果是:

     

     如果把相同的代码分开两行来编写,如下:

    all:
        cd 1.leds_s/;
        pwd;

    执行的结果是:

    由以上结果可以看到,通过pwd命令打印出来的地址,在写同一行代码的时候,打印出来的地址是cd 命令执行之后的地址。而分开两行写的Makefile中,pwm打印出来的地址仍然是cd命令执行之前的地址。

    可以得出结论:写在同一行的Makefile命令是被同时执行的,就好像是在Linux的同一行输入完命令之后再按下回车键;而分开两行写的时候就相当于在Linux中分两次单独执行命令了。(测试发现:在Makefile中执行完cd 命令后,最后都会退回到Makefile所在的目录)

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xing-ting/p/11581049.html

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空空如也

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命令和代码有什么区别