Управление окружениями и интерпретаторами Python. Описание

Управление окружениями и интерпретаторами Python. Описание

Python — мощный и простой для изучения язык программирования. В нём предоставлены проработанные высокоуровневые структуры данных и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированному программированию. Сочетание изящного синтаксиса и динамической типизации, совмещённых с интерпретируемой сущностью, делает Python идеальным языком для написания сценариев и ускоренной разработки приложений в различных сферах и на большинстве платформ.

Интерпретатор Python и разрастающаяся стандартная библиотека находятся в свободном доступе в виде исходников и бинарных файлов для всех основных платформ на официальном сайте Python http://www.python.org и могут распространяться без ограничений. Кроме этого на сайте содержатся дистрибутивы и ссылки на многочисленные модули третьих сторон для языка Python, различные программы и инструменты, а также дополнительная документация.

Интерпретатор Python может быть легко расширен с помощью новых функций и типов данных, написанных на C/C++ (или других языках, к которым можно получить доступ из C). Также Python можно применять как язык расширений для настраиваемых приложений.

Этот учебник неформально представляет читателю основные концепции и возможности языка и системы Python. Полезно держать интерпретатор Python под рукой для получения практического опыта, но при этом все примеры самодостаточны, так что учебник вполне возможно читать вне сети.

Описание стандартных объектов и модулей вы можете найти в справочнике по библиотеке Python . Руководство по языку даёт более формальное описание языка. Перед написанием расширений на C/C++ ознакомьтесь с руководством по расширению и встраиванию в интерпретатор и справочником по Python/C API . Существует также несколько книг, в которых подробно рассмотрен язык Python.

Этот учебник не претендует на звание всеобъемлющего и не описывает каждую особенность Python: он даже не описывает все его часто используемые особенности. Вместо этого он знакомит читателя с наиболее заслуживающими внимания из них и даёт вам представление о стиле и привкусе языка. После прочтения учебника вы сможете писать и читать программы и модули, написанные на Python, и будете готовы узнать больше о различных модулях библиотеки Python, описанных в справочнике по библиотеке Python .

Кроме того, будет нелишним полистать Глоссарий .

Как активировать виртуальное окружение Python. Настройка виртуального окружения

Один из самых популярных инструментов для создания виртуального окружения — virtualenv . Однако в данной статье мы будем рассматривать более свежий инструмент venv .

Устанавливать venv не нужно — он входит в стандартную библиотеку Python

Создание

Для создания виртуального окружения, перейдите в директорию своего проекта и выполните:

python -m venv venv

Флаг -m указывает Python-у запустить venv как исполняемый модуль. venv/ — название виртуального окружения (где будут храниться ваши библиотеки).

В результате будет создан каталог venv/ содержащий копию интерпретатора Python, стандартную библиотеку и другие вспомогательные файлы.

Новые пакеты будут устанавливаться в venv/lib/python3.x/site-packages/

Активация

Чтобы начать пользоваться виртуальным окружением, необходимо его активировать:

venv\Scripts\activate.bat - для Windows; source venv/bin/activate - для Linux и MacOS.

source выполняет bash-скрипт без запуска дополнительного bash-процесса.

Проверить успешность активации можно по приглашению оболочки. Она будет выглядеть так:

(venv) root@purplegate:/var/test#

Также новый путь до библиотек можно увидеть выполнив команду:

python -c "import site; print(site.getsitepackages())"

Интересный факт: в виртуальном окружении вместо команды python3 и pip3, можно использовать python и pip

Автоматическая активация

В некоторых случаях, процесс активации виртуального окружения может показаться неудобным (про него можно банально забыть ‍♀️).

Не создается виртуальное окружение Python. Не создается виртуальное окружение!

Всем доброго времени суток!

После dist-upgrade не могу создать виртуальное окружение python (v2.7.x).

$ virtualenv test 1 ↵ Running virtualenv with interpreter /usr/local/bin/python2 New python executable in test/bin/python2 Not overwriting existing python script test/bin/python (you must use test/bin/python2) Installing setuptools, pip… Complete output from command /home/djnoob/test/bin/python2 -c "import sys, pip; sys…d\"> + sys.argv))" setuptools pip: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/usr/share/python-wheels/pip-1.5.6-py2.py3-none-any.whl/pip/__init__.py", line 60, in File "/usr/share/python-wheels/pip-1.5.6-py2.py3-none-any.whl/pip/util.py", line 18, in File "/home/djnoob/test/lib/python-wheels/distlib-0.1.9-py2.py3-none-any.whl/distlib/version.py", line 14, in File "/home/djnoob/test/lib/python-wheels/distlib-0.1.9-py2.py3-none-any.whl/distlib/compat.py", line 31, in ImportError: cannot import name HTTPSHandler ---------------------------------------- …Installing setuptools, pip…done. Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py", line 2378, in main() File "/usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py", line 830, in main symlink=options.symlink) File "/usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py", line 1032, in create_environment install_wheel(to_install, py_executable, search_dirs) File "/usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py", line 975, in install_wheel 'PIP_NO_INDEX': '1' File "/usr/lib/python3/dist-packages/virtualenv.py", line 917, in call_subprocess % (cmd_desc, proc.returncode)) OSError: Command /home/djnoob/test/bin/python2 -c "import sys, pip; sys…d\"> + sys.argv))" setuptools pip failed with error code 1

Пробовал гуглить - ничего адекватного. Система debian sid, пакеты python-virtualenv и python-pip стоят.

Виртуальное окружение Python Ubuntu. Как создавать виртуальные среды Python в Ubunt. 04

Виртуальная среда Python — это автономное дерево каталогов, которое включает установку Python и ряд дополнительных пакетов.

Основная цель виртуальных сред Python — создание изолированной среды для различных проектов Python. Таким образом, вы можете установить определенную версию модуля для каждого проекта, не беспокоясь о том, что это повлияет на другие ваши проекты Python.

В этом руководстве мы предоставим пошаговые инструкции о том, как создавать виртуальные среды Python в Ubuntu 18.04.

Создать виртуальную среду для Python 3

Ubuntu 18.04 по умолчанию поставляется с Python 3.6. Вы можете убедиться, что Python 3 установлен в вашей системе, запустив:

python3 -V

Результат должен выглядеть так:

Python 3.6.5

Если вы хотите установить последнюю основную версию языка Python, Python 3.8 следуйте этим инструкциям .

Начиная с Python 3.6, рекомендуемый способ создания виртуальной среды — использовать модульvenv.

Начнем с установкиpython3-venv, который предоставляет модульvenv.

sudo apt install python3-venv

После установки модуля мы готовы создавать виртуальные среды для Python 3.

Перейдите в каталог, в котором вы хотите сохранить виртуальные среды Python 3. В каталоге выполните следующую команду, чтобы создать новую виртуальную среду:

python3 -m venv my-project-env

Приведенная выше команда создает каталог с именемmy-project-env, который содержит копию двоичного файла Python, диспетчер пакетов Pip, стандартную библиотеку Python и другие вспомогательные файлы.

Чтобы начать использовать эту виртуальную среду, вам необходимо активировать ее, запустив сценарийactivate:

source my-project-env/bin/activate

После активации каталог bin виртуальной среды будет добавлен в начало. Также изменится приглашение вашей оболочки, и в нем будет отображаться имя виртуальной среды, которую вы в настоящее время используете. В нашем случае этоmy-project-env:

$ source my-project-env/bin/activate (my-project-env) $

Теперь, когда виртуальная среда активирована, мы можем начать установку, обновление и удаление пакетов с помощью pip.

Давайте создадим простой скрипт Python, используя модуль.

Первый шаг — установить модуль с помощью диспетчера пакетов Python, pip:

pip install requests

Чтобы проверить установку, вы можете попробовать импортировать модуль:

python -c "import requests"

Если при импорте модуля ошибок нет, значит установка прошла успешно.

В этом примере мы собираемся использовать сайткоторый предоставляет простую службу HTTP-запросов и ответов для печати всех записей заголовков.

Откройтеи создайте новый файл:

nano testing.py

Закройте и сохраните файл.

Теперь мы можем запустить скрипт, набрав:

python testing.py

Скрипт распечатает словарь всех записей заголовков, как показано ниже:

{'Connection': 'keep-alive', 'Server': 'gunicorn/19.9.0', 'Date': 'Tue, 18 Sep 2018 16:50:03 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '266', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Credentials': 'true', 'Via': '1.1 vegur'}

Как только вы закончите работу по деактивации среды, просто введитеdeactivateи вы вернетесь в свою обычную оболочку.

deactivate

Выводы

Вы узнали, как создавать и использовать виртуальные среды Python. Вы можете повторить описанные выше шаги и создать дополнительные виртуальные среды для своих проектов Python.

Виртуальное окружение Python pycharm. Create a Python project

If you’re on the Welcome screen , click New Project . If you’ve already got any project open, choose File | New Project from the main menu.

Although you can create projects of various types in PyCharm, in this tutorial let's create a simple Pure Python project. This template will create an empty project.

Choose the project location. Clickbutton next to the Location field and specify the directory for your project.

Also, deselect the Create a main.py welcome script checkbox because you will create a new Python file for this tutorial.

Python best practice is to create a virtualenv for each project. In most cases, PyCharm create a new virtual environment automatically and you don't need to configure anything. Still, you can preview and modify the venv options. Expand the Python Interpreter: New Virtualenv Environment node and select a tool used to create a new virtual environment. Let's choose Virtualenv tool, and specify the location of the environment and the base Python interpreter used for the new virtual environment.

If PyCharm detects no Python on your machine, it provides the following options:

Specify a path to the Python executable (in case of non-standard installation)

Download and install the latest Python versions from python.org

Install Python using the Command-Line Developer Tools (macOS only).

Refer to Configure a Python interpreter for more details.

Now click the Create button at the bottom of the New Project dialog.

Источник: https://lajfhak.ru-land.com/novosti/sozdanie-virtualnogo-okruzheniya-v-python-3-s-venv-ispolzovanie-virtualnyh-sred-venv-i

Виртуальное окружение Python venv. How Can You Work With a Python Virtual Environment?

If you just need to get a Python virtual environment up and running to continue working on your favorite project, then this section is the right place for you.

The instructions in this tutorial useto create virtual environments. This module is part of Python’s standard library, and it’s the officially recommended way to create virtual environments since Python 3.5.

Note: There are other great third-party tools for creating virtual environments, such asand, that you can learn more about later in this tutorial. Any of these tools can help you set up a Python virtual environment.

For basic usage,venvis an excellent choice because it already comes packaged with your Python installation. With that in mind, you’re ready to create your first virtual environment in this tutorial.

Create It

Any time you’re working on a Python project that uses external dependencies that you’re, it’s best to first create a virtual environment:

If you’reand you haven’t configured thePATHandPATHEXTvariables, then you might need to provide the full path to your Python executable:

The system path shown above assumes that you installed Python 3.10 using the Windows installer provided by the Python downloads page . The path to the Python executable on your system might be different. Working with PowerShell, you can find the path using thewhere.exe pythoncommand.

$ python3 -m venv venv

Many Linux operating systems ship with a version of Python 3. Ifpython3doesn’t work, then you’ll have to first install Python , and you may need to use the specific name of the executable version that you installed, for examplepython3.10for Python 3.10.x. If that’s the case for you, remember to replace mentions ofpython3in the code blocks with your specific version number.

$ python3 -m venv venv

Older versions of macOS come with a system installation of Python 2.7.x that you should never use to run your scripts. If you’re working on macOS pythoninstead ofpython3, then you might accidentally start up the outdated system Python interpreter.

If runningpython3doesn’t work, then you’ll have to first install a modern version of Python .

Виртуальное окружение Python. Python. Уро. Виртуальные окружения

Продолжаем серию “ Python .Уроки”. На этот раз мы изучим, что такое виртуальные окружения в Python , зачем они нужны и как их использовать. Познакомимся с инструментами virtualenv и venv для создания виртуальных окружений.

Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно?

При разработке Python- приложений или использовании решений на Python , созданных другими разработчиками, может возникнуть ряд проблем, связанных с использованием библиотек различных версий. Рассмотрим их более подробно.

Во-первых : различные приложения могут использовать одну и туже библиотеку, но при этом требуемые версии могут отличаться.

Во-вторых : может возникнуть необходимость в том, чтобы запретить вносить изменения в приложение на уровне библиотек, т.е. вы установили приложение и хотите, чтобы оно работало независимо от того обновляются у вас библиотеки или нет. Как вы понимаете, если оно будет использовать библиотеки из глобального хранилища ( /usr/lib/pythonXX/site-packages ), то, со временем, могут возникнуть проблемы.

В-третьих : у вас просто может не быть доступа к каталогу /usr/lib/pythonXX/site-packages .

Для решения данных вопросов используется подход, основанный на построении виртуальных окружений – своего рода песочниц, в рамках которых запускается приложение со своими библиотеками, обновление и изменение которых не затронет другие приложение, использующие те же библиотеки.

ПО позволяющее создавать виртуальное окружение в Python

Программное обеспечение, которое позволяет создавать виртуальные окружения в Python можно разделить на те, что входят в стандартную библиотеку Python и не входят в нее. Сделаем краткий обзор доступных инструментов (хороший пост на эту тем есть на ).

virtualenv

Это, наверное, одни из самых популярных инструментов, позволяющих создавать виртуальные окружения. Он прост в установке и использовании. В сети довольно много руководств по virtualenv , самые интересные, на наш взгляд, будут собраны в конце урока в разделе “Полезные ссылки”. В общем, этот инструмент нужно обязательно освоить, как минимум, потому что описание развертывания и использования многих систем, созданных с использованием Python , включает в себя процесс создания виртуального окружения с помощью virtualenv .

pyenv

Инструмент для изоляции версий Python . Чаще всего применяется, когда на одной машине вам нужно иметь несколько версий интерпретатора для тестирования на них разрабатываемого вами ПО.

virtualenvwrapper

Virtualenvwrapper – это обертка для virtualenv позволяющая хранить все изолированные окружения в одном месте, создавать их, копировать и удалять. Предоставляет удобный способ переключения между окружениями и возможность расширять функционал за счет plug-in ’ов.

Существуют ещё инструменты и plug-in ’ы, выполняющие работу по изоляции частей системы Python , но мы их не будем рассматривать.

Инструменты, входящие в стандартную библиотеку Python .

venv

Этот модуль появился в Python3 и не может быть использован для решения задачи изоляции в Python2 . По своему функционалу очень похож на virtualenv . Если вы работаете с третьим Python , то можете смело использовать данный инструмент.

virtualenv

Будем рассматривать работу с virtualenv в рамках операционной системы Linux . Для Windows все будет очень похоже, за исключением моментов, связанных со спецификой этой ОС: названия и расположение каталогов, запуск скриптов оболочки и т.п.

Установка virtualenv

Virtualenv можно установить с использованием менеджера pip (ссылка на статью), либо скачать исходные коды проекта и установить приложение вручную.

Установка с использованием pip.

Для установки virtualenv откройте консоль и введите следующую команду:

> pip install virtualenv

Установка из исходного кода проекта.

В этом случае, вам нужно будет выполнить чуть большее количество действий.

Введите в консоли следующий набор команд:

> curl -O https://pypi.python.org/packages/source/v/virtualenv/virtualenv-X.X.tar.gz > tar xvfz virtualenv-X.X.tar.gz > cd virtualenv-X.X > python setup.py install

X.X – это версия приложения, ее вам нужно знать заранее.

Если использовать ключевое слово sudo , инструмент будет установлен глобально, в противном случае – локально.

Создание виртуального окружения

Виртуальное окружение создается следующей командой:

> virtualenv PRG1

PRG1 в данном случае – это имя окружения.

После выполнения данной команды, в текущем каталоге будет создан новый каталог с именем PRG1 . Разберем более подробно его содержимое.

RPG1/bin/ – содержит скрипты для активации/деактивации окружения, интерпретатор Python , используемый в рамках данного окружения, менеджер pip и ещё несколько инструментов, обеспечивающих работу с пакетами Python

PRG1/include/ и PRG1/lib/ – каталоги, содержащие библиотечные файлы окружения. Новые пакеты будут установлены в каталог PRG1/lib/pythonX.X/site-packages/ .

Как удалить виртуальное окружение Python. Что такое venv и virtualenv в Python, и как их использовать

И конечно же Вы можетебесплатно, лучший кинотеатр.

В этой статье будут показаны установка, настройка, а также проведен полный обзор всех возможностей использования утилит venv и virtualenv для Python . Но начнем мы с рассмотрения общих вопросов.

В процессе разработки приложений на языке программирования Python может возникнуть ряд проблем, которые связаны с применением различных версий библиотек. Например, для работы двух различных приложений может потребоваться одна и та же библиотека, но разных версий. Или же нужно обеспечить корректную работу приложения вне зависимости от обновления версии библиотеки, которую оно использует.

Чтобы решать подобные проблемы, разработчики придумали интересный способ: запускать каждое приложение со своим набором версий библиотек в изолированных средах. Таким образом, виртуальная среда (virtual environment) в языке Python позволяет управлять проектами изолированно друг от друга, то есть:

• у каждого проекта могут быть свои зависимости;
• зависимости одного проекта не влияют на зависимости другого проекта.

Создавать виртуальное окружение в Python можно при помощи различных утилит. И сегодня мы поговорим про venv и virtualenv .

Важно: перед началом работы у Вас должен быть установлен Python 3  и pip. Если Вы используете Windows , все следующие команды, кроме тех, где будет альтернативный вариант, выполняются таким же образом, но необходимо заменять pip3 на pip , а python3 на

Работа с venv

Чтобы создать виртуальную среду, мы используем модуль venv . Это удобный инструмент для управления зависимостями и изоляции проектов , который выстроен в Python , начиная с версии Python 3.3+ . Поэтому модуль venv нельзя использовать для изоляции программ Python 2 .

Создание проекта

Приступим к созданию проекта . Первым делом следует создать папку проекта и перейти в нее, в Linux это можно сделать при помощи следующих команд:

$ mkdir my_python_project cd my_python_project

Заменитеmy_python_projectна желаемое название проекта.

Создание виртуальной среды

Теперь создадим в этой папке виртуальную среду :

$ python3 -m venv project_name_myproject

Заменитеproject_name_myprojectна желаемое название виртуальной среды.

Если у Вас возникает следующая ошибка:

The virtual environment was not created successfully because ensurepip is not available. On Debian/Ubuntu systems, you need to install the python3-venv package using the following command. apt-get install python3-venv You may need to use sudo with that command. After installing the python3-venv package, recreate your virtual environment. Failing command:

То Вам необходимо установить venv . Например, в Ubuntu для этого требуется выполнить следующую команду:

$ sudo apt-get install python3-venv -y

После повторите команду создания виртуальной среды Python , показанную в начале этого раздела .

Активация виртуальной среды

Осталось активировать виртуальную среду при помощи команды:

$ source project_name_myproject/bin/activate

Заменитеproject_name_myprojectна название виртуальной среды, созданной на прошлом шаге.

Если Вы используете Windows , и у Вас правильно установлен Python и pip , то Вы можете активировать виртуальную среду следующей командой:

$ project_name_myproject/Scripts/activate

Заменитеproject_name_myprojectна название виртуальной среды, созданной на прошлом шаге.

Как создать виртуальное окружение Python. Python discovery #

The first thing we need to be able to create a virtual environment is a python interpreter. This will describe to the tool what type of virtual environment you would like to create, think of it as: version, architecture, implementation.

being a python application has always at least one such available, the oneitself is using, and as such this is the default discovered element. This means that if you installunder python .

Created python virtual environments are usually not self-contained. A complete python packaging is usually made up of thousands of files, so it’s not efficient to install the entire python again into a new folder. Instead virtual environments are mere shells, that contain little within themselves, and borrow most from the system python (this is what you installed, when you installed python itself). This does mean that if you upgrade your system python your virtual environments break, so watch out. The upside of this, referring to the system python, is that creating virtual environments can be fast.

Here we’ll describe the built-in mechanism (note this can be extended though by plugins). The CLI flagorallows you to specify a python specifier for what type of virtual environment you would like, the format is either:

{ python implementation name }{ version }{ architecture }

We have the following restrictions:

the python implementation is all alphabetic characters ( python means any implementation, and if is missing it defaults to python ),

the version is a dot separated version number,

the architecture is either -64 or -32 (missing means any ).

For example:

python3.8.1 means any python implementation having the version 3.8.1 ,

3 means any python implementation having the major version 3 ,

cpython3 means a CPython implementation having the version 3 ,

pypy2 means a python interpreter with the PyPy implementation and major version 2 .

Given the specifier virtualenv will apply the following strategy to discover/find the system executable:

If we’re on Windows look into the Windows registry, and check if we see any registered Python implementations that match the specification. This is in line with expectation laid out inside PEP-514

Try to discover a matching python executable within the folders enumerated on the PATH environment variable. In this case we’ll try to find an executable that has a name roughly similar to the specification (for exact logic, please see the implementation code).