Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Ambiente di coda Pip per Deadline Cloud L'ambiente di coda [pip\_queue\_env.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/pip_queue_env.yaml) fornisce pacchetti Python ai lavori che [utilizzano](https://pip.pypa.io/) pip e il modulo venv della [libreria](https://docs.python.org/3/library/venv.html) standard, anziché un gestore di pacchetti come conda o Rez. Quando un job fornisce un valore di `PipPackages` parametro, l'ambiente di coda crea un ambiente virtuale Python nella directory di lavoro della sessione, installa i pacchetti richiesti al suo interno con pip e lo attiva in modo che i passaggi del lavoro vengano eseguiti con quei pacchetti disponibili. Se `PipPackages` è vuoto, l'ambiente di coda non fa nulla, quindi puoi aggiungerlo a una coda che esegue anche lavori che non lo utilizzano. I `PipExtraIndexUrls` parametri `PipIndexUrl` and consentono l'installazione dei job da un indice di pacchetti privato, ad esempio un CodeArtifact repository [AWS](https://docs.aws.amazon.com/codeartifact/latest/ug/welcome.html), anziché dall'indice [PyPI](https://pypi.org/) predefinito. A differenza di conda e Rez, pip e venv sono inclusi in Python stesso, quindi gli host di lavoro necessitano solo di un `python3` (o`python`) interprete su. `PATH` Le flotte gestite dai servizi Deadline Cloud ne forniscono uno. Il pacchetto di lavori [pip\_package\_job mostra come inviare un lavoro](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_package_job) che utilizza questo ambiente di coda. [Per un job bundle che definisce lo stesso ambiente pip in linea senza un ambiente di coda, vedi pip\_self\_contained\_job.](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_self_contained_job)