Как установить venv python
Перейти к содержимому

Как установить venv python

  • автор:

Установка и использование модуля virtualenv для Python

В материале рассматривается установка модулем virtualenv для Python 2.7. и работа с виртуальным окружением.

Что бы использовать виртуальное окружение в Python 3.5 и выше, используйте встроенный модуль venv .

Установка virtualenv в Python 2.7.

Внимание! Сторонний модуль virtualenv для Unix систем необходимо устанавливать под версию python, которая используется операционной системой по умолчанию.

Для начала использования virtualenv , ее нужно установить. Виртуальное окружение будем ставить в систему, т. к. виртуальная среда системой ни как не используется. Это первое и последнее, что устанавливается в систему.

Помним, что поставляемый с Unix системами Python не имеет пакетного менеджера pip , следовательно модуль virtualenv , необходимо устанавливать из пакетов операционной системы, при помощи пакетного менеджера apt-get или используя флаг -m интерпретатора Python. Пользователям Windows, то же будет интересно yзнать о таком методе установки пакетов, не входящих в стандартную библиотеку.

# Для пользователей Ubuntu, Debian $ sudo apt install python-virtualenv # или $ sudo python -m pip install virtualenv # Для пользователей Windows > python -m pip install virtualenv

Для Unix систем предпочтительней использовать установку уже скомпилированного модуля virtualenv под используемую по умолчанию версию Python операционной системы, командой sudo apt install python-virtualenv .

Установка virtualenv в Python 3.x.

Если в вашей системе по умолчанию используется версия Python3, то модуль virtualenv можно установить следующей командой:

# Для пользователей Ubuntu, Debian $ sudo apt install python3-virtualenv $ virtualenv --version virtualenv 20.0.17 from /usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv/__init__.py

Обратите внимание, что в Debian, установленный таким образом модуль virtualenv для python3 может не заработать. В таком случае, необходимо файл virtualenv.py запускать вручную или, для удобства создать командный файл. В дистрибутивах Ubuntu, такой проблемы не замечено.

$ python3 /usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py

Так же для версий Python 3.5 и выше, для создания виртуальных сред, можно использовать встроенный модуль venv . В этом случае устанавливать ничего не надо. Обратите внимание, что функциональность и приемы использования встроенного модуля venv сильно отличается от стороннего модуля virtualenv .

Использование virtualenv.

Перенос экземпляра системного Python или того, который мы установили:

# Создаем директорию для нашего виртуального окружения $ mkdir myVenv # Для переноса экземпляра Python v.3, если он установлен в системе $ virtualenv --python=python3 myVenv # Для переноса экземпляра нужного нам Python для Linux $ virtualenv --python=/path/to/python-3.x.x/bin/python myVenv # Для переноса экземпляра нужного нам Python для Windows > virtualenv --python=c:\python-3.x.x\bin\python myVenv

Где /path/to/python-3.x.x/bin/python путь до бинарного файла, нужного нам интерпретатора Python например /opt/python-3.7.4/bin/python или для Windows c:\python-3.7.4\bin\python

Активация виртуального окружения:

# Для Linux $ source /path/to/myVenv/bin/activate # Для Windows > c:\myVenv\Scripts\activate

После активации виртуального окружения вы можете, без каких либо ограничений и без sudo , пользоваться pip не боясь причинить ущерб системе. Таких виртуальных сред может быть бесконечно много и все они будут изолированы как друг от друга, так и от системы. Каждая виртуальная среда может иметь свою собственную версию Python и может иметь собственный независимый набор установленных пакетов.

Для выхода из виртуального окружения просто наберите deactivate

$ deactivate

Для удаления virtualenv, просто удалите директорию с виртуальным окружением

$ rm -r /path/to/myVenv

Справочное руководство virtualenv.

Использование:

virtualenv [ОПЦИИ] ENV_DIR
  • где ENV_DIR абсолютный или относительный путь к каталогу, в котором создается виртуальная среда.

Опции:

  • -version : показывает установленную версию virtualenv
  • -h , —help : показать это справочное сообщение и выйти
  • -v , —verbose : увеличивает вывод информации.
  • -q , —quiet : уменьшает вывод информации.
  • -p PYTHON_EXE , —python=PYTHON_EXE : используемый интерпретатор Python, например, —python=/opt/python-3.7.4/bin/python будет использовать интерпретатор из директории /opt/python-3.7.4/bin/python для создания новой среды. По умолчанию используется интерпретатор, с которым был установлен virtualenv.
  • —clear : очищает установку, что бы начать с нуля.
  • —system-site-packages : передает виртуальной среде доступ к глобальным пакетам.
  • —always-copy : копирует файлы, а не символические ссылки.
  • —relocatable : делает СУЩЕСТВУЮЩУЮ среду virtualenv перемещаемой. Это исправляет сценарии и делает все файлы .pth относительными.
  • —unzip-setuptools : разархивирует Setuptools при установке.
  • —no-setuptools : не устанавливает setuptools в новом virtualenv.
  • —no-pip : не устанавливает pip в новом virtualenv.
  • —extra-search-dir=DIR : каталог для поиска дистрибутивов pip. Эту опцию можно указывать несколько раз.
  • —prompt=PROMPT : предоставляет альтернативный префикс приглашения для этой среды.
  • —download : загружает предустановленные пакеты из PyPI.
  • —no-download : не загружает предустановленные пакеты из PyPI.
  • —no-site-packages : РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Отсутствие доступа к пакетам переносимого Python в виртуальное окружение, теперь является поведением по умолчанию.
  • ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
  • Что дает виртуальная среда исполнения?
  • Установка и использование модуля virtualenv для Python
  • Установка и использование менеджера пакетов PIP
  • IDE для написания программ на Python

Создание и использование виртуальных сред в Python3

Модуль venv обеспечивает поддержку создания «облегченных виртуальных сред«. Каждая виртуальная среда имеет свой собственный двоичный файл Python и может иметь собственный независимый набор установленных пакетов Python в своих каталогах.

Изменено в Python 3.11: Когда создаются новые виртуальные среды Python, то для для определения путей внутри среды venv используется схема установки sysconfig . Когда Python работает в виртуальной среде, по умолчанию используется та же схема установки. Это означает, что нижестоящие дистрибьюторы могут изменить схему установки по умолчанию, без изменения поведения самих виртуальных сред. Сторонний код, который также может создавать новые виртуальные среды, должен делать то же самое.

Если в операционной системе по умолчанию используется Python 3 и не нравится функциональность встроенного модуля venv , то модуль virtualenv можно установить как скомпилированный пакет операционной системы.

# Для пользователей Ubuntu, Debian $ sudo apt install python3-virtualenv $ virtualenv --version virtualenv 20.0.17 from /usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv/__init__.py

Виртуальная среда — это среда Python, в которой установленный в ней интерпретатор Python, библиотеки и скрипты изолированы от других виртуальных сред и изолированы от любых библиотек, установленных в Python как часть операционной системы.

Обычные инструменты установки, такие как setuptools и pip работают в виртуальных средах как и ожидается. Другими словами, когда виртуальная среда активна, то пакеты Python устанавливаются в виртуальную среду без необходимости явно указывать это.

Когда виртуальная среда активна, т. е. работает интерпретатор Python виртуальной среды, атрибуты sys.prefix и sys.exec_prefix указывают на базовый каталог виртуальной среды, тогда как sys.base_prefix и sys.base_exec_prefix останутся указывать на базовую установку Python, ту, из которой была создана виртуальная среда. Если виртуальная среда не активна, то sys.prefix совпадает с sys.base_prefix , а sys.exec_prefix будет совпадать с sys.base_exec_prefix , все они указывают на установку Python не в виртуальной среде.

Когда виртуальная среда активна, любые параметры, которые изменяют путь установки, будут игнорироваться во всех файлах конфигурации distutils , чтобы предотвратить случайную установку проектов вне виртуальной среды.

Работая в командной оболочке, пользователи могут активизировать виртуальную среду, запустив сценарий активации в каталоге исполняемых файлов виртуальной среды source /bin/activate , который добавляет каталог виртуальной среды для исполняемых файлов в переменную окружения PATH для работающей оболочки.

Создание виртуальной среды в OS Linux/Windows.

Создание виртуальной среды в OS Linux выполняется с помощью команды venv :

# в виртуальную среду установится системная версия Python3 # т.е. версия установленная по умолчанию в вашей системе $ python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment --prompt Python3.9

Представленная выше команда создает целевой каталог environment , создавая все не существующие родительские каталоги. После этого python поместит в него файл pyvenv.cfg с ключом, который будет указывать на ту версию Python, для которой запущена эта команда. Она также создает подкаталог bin в Unix или Scripts в Windows, содержащий копию/символическую ссылку двоичных файлов Python в зависимости от платформы или аргументов, используемых во время создания среды. Вышеуказанная команда также создает изначально пустой подкаталог lib/pythonX.Y/site-packages в Unix, в Windows это Lib\\site-packages . Если указан существующий каталог виртуальной среды, то он будет использован повторно.

Если, например, вы собрали Python3.11 из исходников в папку /opt/python-3.11.0/ и хотите именно его поставить в виртуальную среду, то команда будет выглядеть следующим образом:

# в виртуальную среду установится версия Python # расположенная по пути /opt/python-3.11.0/bin/python3.11 $ /opt/python-3.11.0/bin/python3.11 -m venv ~/.python3.11.0 --prompt Python3.11

Представленная выше команда установит версию Python, который был собран из исходников в каталоге /opt/python-3.11.0/ , в папку виртуальной среды ~/.python3.11.0 . Папка виртуальной среды будет расположена в скрытой (точка впереди названия папки) домашней ( ~/ ) директории пользователя. Параметр —prompt Python3.11 создаст, после активации, дополнительную подсказку о том, что вы находитесь в виртуальной среде Python3.11.

Активировать установленный Python в такой виртуальной среде можно командой:

$ source ~/.python3.11.0/bin/activate # в скобках - та самая подсказка, о которой говорилось выше (Python3.11) :~$

Установить дополнительные модули/пакеты для этой виртуальной среды можно только если она (виртуальная среда) активирована. Например, установка фреймворка pytest будет выглядеть следующим образом:

# команда установит модуль `pytest` # в папку виртуальной среды ~/.python3.11.0 (Python3.11) :~$ python3 -m pip install -U pytest

Для создания виртуальной среды в OS Windows, необходимо вызвать команду venv следующим образом:

c:\>c:\Python39\python -m venv c:\path\to\myenv --prompt Python3.9

В качестве альтернативы, если настроены переменные PATH и PATHEXT для установки Python:

c:\>python3 -m venv c:\path\to\myenv

Для venv может быть задано несколько путей, и в этом случае будет создана идентичная виртуальная среда в соответствии с заданными параметрами для каждого указанного пути.

После создания виртуальной среды ее можно «активировать» с помощью сценария, расположенном каталоге виртуальной среды. Вызов сценария зависит от платформы:

Примечание к таблице: venv должен быть заменен путем к каталогу, содержащему виртуальную среду:

Не нужно специально активировать среду если сценарий запускается с указанием полного пути до интерпретатора Python, установленного в виртуальную среду. Активация просто добавляет каталог виртуальной среды к пути интерпретатора Python тем самым давая возможность запускать сценарии не используя полный путь.

Вы можете «деактивировать» виртуальную среду, набрав команду deactivate в своей оболочке. Точный механизм зависит от платформы и является внутренней деталью реализации. Обычно используется скрипт или функция оболочки.

Примеры:

Установка виртуальной среды в директорию env :

$ python3 -m venv ~/env

Активация виртуальной среды env :

$ source ~/env/bin/activate (env) docs-python@IdeaCentre:~$

Установка пакетов в виртуальную среду env :

(env) $ python3 -m pip install pymysql # или (env) $ pip install pymysql

Выполнение сценариев в виртуальной среде env :

(env) $ python ~/env/test.py

Деактивация виртуальной среды:

(env) $ deactivate # произойдет выход из виртуального окружения $

Не нужно специально активировать среду если сценарий запускается с указанием полного пути до интерпретатора Python:

$ ~/env/bin/python3 ~/env/test.py

Если команда python3 -m venv запускается с опцией -h, то можно увидеть доступные опции:

$ python3 -m venv -h usage: venv [-h] [--system-site-packages] [--symlinks | --copies] [--clear] [--upgrade] [--without-pip] [--prompt PROMPT] ENV_DIR [ENV_DIR . ] . .
  • ENV_DIR — Каталог для создания виртуальной среды.
  • -h , —help — показать справочное сообщение и выйти,
  • —system-site-packages — предоставляет виртуальной среде доступ к системным пакетам site-packages ,
  • —symlinks — при установке виртуальной среды создает символические ссылки вместо копирования файлов,
  • —copies — при установке виртуальной среды копирует файлы вместо создания символических ссылок,
  • —clear — перед созданием виртуальной среды удаляет содержимое каталога, если он уже существует,
  • —upgrade — Обновите каталог виртуальной среды, чтобы использовать установленную версию Python,
  • —without-pip — пропускает установку или обновление pip в виртуальной среде (pip загружается по умолчанию),
  • —prompt PROMPT — предоставляет альтернативный префикс приглашения для этой среды.

Примечания:

  • Хотя в Windows поддерживаются символические ссылки, они не рекомендуются. Особо следует отметить, что двойной щелчок по python.exe в проводнике файлов разрешит символическую ссылку и проигнорирует виртуальную среду.
  • В Microsoft Windows может потребоваться включить сценарий Activate.ps1 , установив политику выполнения для пользователя. Вы можете сделать это, введя следующую команду PowerShell: PS C: Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Созданный файл pyvenv.cfg также содержит ключ include-system-site-packages , для которого установлено значение true , если venv запускается с параметром —system-site-packages , в противном случае значение будет false .

Если не указана опция —without-pip , то будет вызываться модуль ensurepip для начальной загрузки pip в виртуальную среду.

Как создать виртуальное окружение в Python

Python предлагает широкий спектр возможностей и имеет множество вариантов для применения. Благодаря своей простоте, читаемости и мощной экосистеме он стал одним из самых популярных языков программирования в мире.

Python используется в таких сферах, как:

  • веб-разработка (для создания веб-приложений и веб-серверов),
  • анализ данных и машинное обучение,
  • автоматизация задач (позволяет легко создавать скрипты для автоматизации различных процессов),
  • игровая разработка,
  • создание настольных приложений.

Что такое виртуальное окружение Python

Виртуальное окружение Python (Python virtual environment) – это инструмент, позволяющий создавать изолированные среды для выполнения и разработки приложений на языке Python.

С помощью виртуального окружения Python можно установить и использовать различные версии пакетов и зависимостей для каждого проекта, изолируя их друг от друга и предотвращая конфликты или несовместимости.

Используя виртуальное окружение Python, вы получаете:

  1. Изоляцию зависимостей. Каждое виртуальное окружение имеет собственный независимый набор зависимостей и пакетов, что позволяет избежать конфликты между различными версиями пакетов.
  2. Управление версиями Python. Вы можете создавать и использовать различные версии Python в разных виртуальных окружениях, переключаясь между версиями, а также тестируя совместимость кода с новыми версиями Python.
  3. Чистоту проекта. Виртуальное окружение помогает поддерживать проект организованным, так как все зависимости и пакеты проекта хранятся в отдельной директории. Это упрощает управление и развертывание проектов.
  4. Переносимость. Вы можете передать виртуальное окружение на другую машину или другим разработчикам, что позволяет вести совместную работу над проектом.

Использование виртуальных окружений Python рекомендуется для разработки проектов, поскольку он помогает управлять и упрощать зависимости и версии, а также поддерживать проект в чистом и организованном состоянии.

Услуга VPS/VDS хостинг на Linux подойдет для проектов любой сложности:

  • разработка приложений,
  • создание почтового сервера,
  • размещение интернет-магазина,
  • развертывание продуктов 1С,
  • размещение CRM-систем.

Создание виртуальной среды Python

Процесс настройки виртуального окружения Python — это создание изолированной среды для разработки и выполнения проектов. Виртуальная среда позволяет вам установить и управлять зависимостями в проекте, не влияя на другие проекты или систему в целом.

Для создания виртуального окружения в Python рекомендуем использовать встроенный модуль venv. Если вы используете версию Python 3.3 или выше, то модуль venv уже включен в стандартную библиотеку и его установка не требуется. Для установки модуля в более ранних версиях Python выполните команду:

pip install virtualenv

Далее следуйте инструкции:

  1. Откройте командную строку и перейдите в каталог, в котором будет создана виртуальная среда.
  2. Выполните команду:

python -m venv virt_name

где virt_name – имя вашей виртуальной среды.

  1. Дождитесь завершения процесса создания виртуальной среды. Это может занять некоторое время.
  2. Ваша виртуальная среда будет создана в папке virt_name. В ней же будут находиться все файлы и зависимости, связанные с виртуальной средой.

Активация виртуальной среды Python

Процесс активации виртуальной среды может быть выполнена различными способами в зависимости от используемой операционной системы и инструментов виртуализации.

Активируйте виртуальное окружение с помощью команд:

  • Для Windows: .\Scripts\activate
  • Для macOS и Linux: source bin/activate

При успешной активации на экране отобразится:

Теперь вы находитесь в активированной виртуальной среде Python.

Если вы используете инструмент управления пакетами, такой как pipenv или poetry, вы можете создать и активировать виртуальную среду одной командой.

  • Для pipenv: pipenv shell
  • Для poetry: poetry shell

Активация виртуальной среды Python позволяет изолировать установленные пакеты и зависимости для конкретного проекта, предотвращает конфликты версий и обеспечивает чистую среду разработки. После активации вы можете устанавливать и запускать пакеты Python внутри виртуальной среды без влияния на другие проекты или глобальную установку Python.

Автоматическая активация виртуальной среды Python

Для включения автоматической активации виртуальной среды при открытии терминала или командной строки, вам потребуется внести следующие изменения в файл конфигурации вашей оболочки (например, .bashrc для Bash или .zshrc для Zsh).

Приведем пример для оболочки Bash:

  1. Откройте файл конфигурации в текстовом редакторе и введите в терминале:
  1. В конце файла добавьте следующую строку, указывающую на активацию вашей виртуальной среды:

Замените /path/to/your/virtual/environment на путь к вашей виртуальной среде Python (например, /home/user/virt_name).

  1. Сохраните изменения и закройте файл конфигурации.
  2. Обновите текущую сессию оболочки, чтобы изменения вступили в силу:

Замените `~/.bashrc` на путь к вашему файлу конфигурации, если он отличается.

Теперь при открытии нового терминала или командной строки ваша виртуальная среда Python будет автоматически активирована. Это позволит использовать установленные в этой среде библиотеки и исполнять команды Python без необходимости активации вручную.

Деактивация виртуального окружения Python

Для деактивации виртуального окружения можно использовать следующую команду в терминале: deactivate.

Если вы работаете на операционной системе Windows, то вам необходимо использовать команду:

После выполнения этой команды виртуальное окружение будет деактивировано, и вы вернетесь в системное окружение Python.

Заключение

Настройка виртуальной среды в Python дает ряд преимуществ и часто рекомендуется разработчикам при выполнении проектов на Python. Чем может быть полезна виртуальная среда:

  1. Позволяет создавать отдельную изолированную среду для каждого проекта. Вы можете устанавливать и управлять зависимостями (библиотеки и пакеты) вашего проекта в изолированной среде, не влияя на другие проекты или систему в целом.
  2. С ее помощью создаются чистые и стабильные окружения для разработки и выполнения проектов. Начать работу можно с чистой виртуальной среды: установить только необходимые зависимости, избегая конфликтов между зависимостями других проектов. Это поможет снизить вероятность возникновения ошибок и облегчит управление зависимостями.
  3. Виртуальное окружение создает единообразную среду для вашего проекта, независимо от операционной системы или окружения разработки. Вы можете легко перенести ваш проект на другую машину или дать другим пользователям работать с вашим проектом.
  4. Управление версиями Python. Вы можете создавать и использовать разные виртуальные среды для различных версий Python, позволяя тестировать и разрабатывать проекты на разных версиях языка.

Настройка виртуального окружения Python является хорошей практикой и помогает сделать работу команды разработчиков более изолированной, портативной и стабильной.

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe .

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python 3 в Windows 10

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

sudo apt install python3-minimal python3 -V

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

sudo apt install python3-pip pip3 install --user --upgrade pip

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда Описание
pip help Справка по командам
pip search package_name Поиск пакета
pip show package_name Информация об пакете
pip install package_name Установка пакета(ов)
pip uninstall package_name Удаление пакета(ов)
pip list Список установленных пакетов
pip install -U Обновление пакета(ов)

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ —user , устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

pip3 install --user virtualenv virtualenvwrapper

После которой в конец ~/.bashrc добавляем:

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source ~/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating , что говорит об успешном завершении установки.

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда Описание
mkvirtualenv env-name Создаем новое окружение
workon Смотрим список окружений
workon env-name Меняем окружение
deactivate Выходим из окружения
rmvirtualenv env-name Удаляем окружение

Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ —user :

pip3 install markdown

Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%\Envs .

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community , убрав версию из названия.

Теперь в директории ~/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt , куда и перемещаем pycharm-community . В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin , help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём скромном месте и никому не будет мешать.

Далее выполняем команды в терминале:

cd /home/maksim/.local/opt/pycharm-community/bin sh ./pycharm.sh

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на ConfigureCreate Desktop Entry.

Создание desktop файла

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

sudo snap install pycharm-community --classic

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

  1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
  2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Настройка первой программы в PyCharm

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки FileSettings. Где переходим в Project: project_nameProject Interpreter.

Чистое окружение у проекта

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

  • Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
  • Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
  • Кнопка с треугольником обновляет пакет;
  • Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

Установка библиотеки matplotlib

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) def gauss(sigma, mu): return 1/(sigma * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sigma**2)) dpi = 80 fig = plt.figure(dpi=dpi, figsize=(512 / dpi, 384 / dpi)) plt.plot(x, gauss(0.5, 1.0), 'ro-') plt.plot(x, gauss(1.0, 0.5), 'go-') plt.plot(x, gauss(1.5, 0.0), 'bo-') plt.legend(['sigma = 0.5, mu = 1.0', 'sigma = 1.0, mu = 0.5', 'sigma = 1.5, mu = 0.0'], loc='upper left') fig.savefig('gauss.png')

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration. . Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Создание конфигурации для Python программы

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Графики нормального распределение гаусса

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через ConfigureSettings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add. , создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — pyside2 . В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Создание окружения для PySide2

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение pyside2 .

Создание нового проекта использующего библиотеку PySide2

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

import sys from PySide2.QtWidgets import QApplication, QLabel from PySide2 import QtCore if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) label = QLabel(QtCore.qVersion()) label.show() QtCore.qVersion() sys.exit(app.exec_())

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

  • Python
  • Программирование

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *