Как установить venv python
Python. Урок 17. Виртуальные окружения
Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно?
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.
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 stackoverflow ).
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.
virtualenv
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:
Установка из исходного кода проекта.
В этом случае, вам нужно будет выполнить чуть большее количество действий.
Введите в консоли следующий набор команд:
X.X – это версия приложения, ее вам нужно знать заранее.
Создание виртуального окружения
Виртуальное окружение создается следующей командой:
PRG1 в данном случае – это имя окружения.
Активация виртуального окружения
Для активации виртуального окружения воспользуйтесь командой (для Linux ):
для Windows команда будет выглядеть так:
Команда source выполняет bash- скрипт без запуска второго bash- процесса.
Если команда выполнилась успешно, то вы увидите, что перед приглашением в командной строке появилась дополнительная надпись, совпадающая с именем виртуального окружения.
Если вы создадите виртуальное окружение с ключем –system-site-packages :
то в рамках окружения PRG1 вы будите иметь доступ к глобальному хранилищу пакетов:
Деактивация виртуального окружения
venv
Создание виртуального окружения
Для создания виртуального окружения с именем PRG2 с помощью venv выполните следующую команду:
Активация виртуального окружения
Активация виртуального окружения в Linux выполняется командой:
Деактивация виртуального окружения
Деактивация выполняется командой deactivate (работает как в Windows, так и в Linux )
Полезные ссылки
P.S.
Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”. 
Виртуальная среда Python – Основы
В данной статье мы рассмотрим, как использовать виртуальную среду для создания и управлять ими отдельно в ваших проектах Python, используя разные версии Python для выполнения, а также рассмотрим, как хранятся и разрешаются зависимости Python.
Зачем нужна виртуальная среда?
Python, как и большая часть других современных языков программирования, имеет собственный, уникальный способ загрузки, хранения и разрешения пакетов (или модулей). Это имеет свои преимущества, однако были принятые некоторые интересные решения, на счет хранения и разрешения пакетов, которые привели к определенным проблемам, а именно: как и где эти пакеты хранятся?
Содержание
Существует несколько разных расположений, в которых хранятся пакеты, которые можно установить в вашей системе. Например, большая часть системных пакетов хранятся в дочернем каталоге пути, который, в свою очередь, хранится в sys.prefix.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
На Mac OS X, вы можете легко найти, где именно sys.prefix указывает на использование оболочки Python:
К нашей статье в большей мере относятся сторонние пакеты, установленные при помощи easy_install или pip, обычно располагаются в одном из каталогов, на которую указывает site.getsitepackages:
Зачем нам все эти детали?
Очень важно иметь представление об этом, так как по умолчанию, каждый объект вашей системы будет использовать одинаковые каталоги для хранения и разрешения пакетов (сторонних библиотек. На первый взгляд это не выглядит чем-то значительным. Это так, но только в отношении системных пакетов, являющихся частью стандартной библиотеки Python – но сторонние пакеты – это другое дело.
Представим следующий сценарий, где у вас есть два проекта: проект А и проект Б, которые оба имеют зависимость от одной и той же библиотеки – проект В. Проблема становится явной, когда мы начинаем запрашивать разные версии проекта В. Может быть так, что проект А запрашивает версию 1.0.0, в то время как проект Б запрашивает более новую версию 2.0.0, к примеру.
Это большая проблема Python, поскольку он не может различать версии в каталоге «site-packages». Так что обе версии 1.0.0 и 2.0.0 будут находиться с тем же именем в одном каталоге:
И так как проекты хранятся в соответствии с их названиями, то нет различий между версиями. Таким образом, проекты А и Б должны будут использовать одну и ту же версию, что во многих случаях неприемлемо.
Тут-то и вступает в игру виртуальная среда (вместе с инструментами virtualenv/ven)
Что такое виртуальная среда?
В корне своем, главная задача виртуальной среды Python – создание изолированной среды для проектов Python.
Каждый проект может иметь свои собственные зависимости, вне зависимости от того, какие зависимости у другого проекта.
И так, в нашем небольшом примере вверху, нам просто нужно создать раздельную виртуальную среду для проектов А и Б. Каждая среда, в свою очередь, сможет зависеть от любой версии проекта В, независимо друг от друга.
Это хорошо тем, что у нас нет ограничений на то, в скольких экземплярах будет наша виртуальная среда, так как они являются обычными каталогами, в которых содержится несколько скриптов. Плюс, их очень легко создать при помощи инструментов командной строки virtualenv или pyenv.
Использование виртуальной среды
Перед тем, как начать: если вы не пользуетесь Python 3, вам нужно будет установить инструмент virtualenv при помощи pip:
Если вы используете Python 3, у вас уже должен быть модуль venv, установленный в стандартной библиотеке.
Предположим, что вы пользуетесь последней версией инструмента venv, так как между ним и virtualenv существует несколько различий в отношении команд. По большому счету, это два весьма разных инструмента.
Начнем с создания нового каталога, с которым мы будем работать:
Создание новой виртуальной среды внутри каталога:
По умолчанию, это не включает в себя ни один из существующих сторонних пакетов.
Подход venv в Python 3 обладает преимуществом, которое вынуждает вас использовать определенную версию интерпретатора Python 3, который будет использован для создания виртуальной среды. Таким образом, вы избегаете недоразумений при выяснении, какая инсталляция Python базируется в новой виртуальной среде.
В примере выше, эта команда создает каталог под названием «env», структура каталога которого схожа со следующей:
Что находится в этих папках?
Далее, у нас есть копии или символические ссылки нескольких различных инструментов Python. Эти файлы используются для обеспечения того, чтобы команды и код Python выполнялись в контексте нынешней среды, таким образом, достигается изоляция от глобальной среды. Мы рассмотрим это детальнее в следующем разделе.
Более интересные сейчас – скрипты activate в папке bin. Эти скрипты используются для настройки вашей оболочки для использования исполняемого файла среды Python и его сайтовых пакетов по умолчанию.
Чтобы использовать эти пакеты (или ресурсы) среды в изоляции, вам нужно «активировать» их. Чтобы сделать это, просто запустите:
Обратите внимание на то, что ваше приглашение командной строки теперь носит префикс вашей среды (в нашем случае – env). Это индикатор того, что env в данный момент активен, что в свою очередь говорит о том, что выполнимые файлы Python используют пакеты и настройки только этой среды.
Чтобы показать изолированный пакет в действии, мы можем использовать модуль bcrypt в качестве примера. Скажем, что модуль bcrypt установлен где-нибудь в системе, но не в нашей виртуальной среде.
Теперь ваш сеанс оболочки вернулся в норму, а команда python ссылается на общую установку Python. Помните: это можно делать когда угодно, после закрытия определенной виртуальной среды.
Теперь установим bcrypt и используем его для хеширования пароля:
Что произойдет, если мы попробуем ту же команду, когда виртуальная среда активна?
В одном примере, у нас есть доступный нам bcrypt, а в другом его нет. Это тот тип разделения, который мы ищем для виртуальной среды, и мы к нему пришли.
Как работает виртуальная среда?
Что именно имеется ввиду под «активировать» среду? Понимание того, что именно происходит под капотом, может быть очень важно для разработчика, особенно когда вам нужно понять выполнение виртуальной среды, разрешение зависимостей, и так далее.
Чтобы объяснить, как это работает, для начала проверим расположения разных исполняемых файлов python. С «деактивированной» средой запускаем:
Теперь активируем и снова запустим команду:
Активировав среду, мы теперь получаем другой путь к исполнимому файлу python, так как в активной среде, переменная среды $PATH несколько отличается.
Обратите внимание на разницу между первым путем в $PATH до и после активации:
В последнем примере, каталог bin нашей виртуальной среды теперь находится в начале пути. Это значит, что это первый каталог в поиске, когда мы запускаем исполняемый файл в командной строке. Таким образом, оболочка использует экземпляр нашей виртуальной среды в Python, а не в системной версии.
Другие пакеты, связывающие Python, такие как Anaconda, также могут выполнять манипуляции с вашим путем, если вы активируете их. Просто имейте это ввиду на случай, если вы столкнетесь с проблемами, связанными с другими виртуальными средами. Проблема может возникнуть при активации нескольких сред одновременно.
Это наталкивает на вопросы:
Это можно объяснить тем, как Python запускается и где он расположен в системе. Нет разницы между двумя исполняемыми файлами Python. Суть заключается в расположении каталога
Когда Python запускается, он ищет путь своего двоичного файла (в виртуальной среде он является копией или символической ссылке системного бинарного файла Python). Далее, он устанавливает расположение sys.prefix и sys.exec_prefix согласно с этим расположением, опуская часть bin в пути.
Путь, находящийся в sys.prefix далее используется для поиска каталога site-packages, путем поиска по связанного с ним пути lib/pythonX.X/site-packages/, где Х.Х – это версия используемого вами Python.
В нашем примере, бинарный файл расположен в /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env/bin, это значит, что sys.prefix может быть /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env, следовательно, используемый каталог site-packages может быть /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env/lib/pythonX.X/site-packages. Наконец, этот путь наложен в массиве sys.path, который содержит все расположения, которые пакет может использовать.
Управление виртуальной средой при помощи virtualenvwrapper
Несмотря на то, что виртуальная среда определенно решает ряд проблем с управлением пакетами, она не идеальна. После создания нескольких виртуальных сред, вы обнаружите, что они создают некоторые проблемы сами по себе, большая часть которых вращается вокруг управления самими виртуальными средами. Чтобы помочь с этим, был создан инструмент virtualenvwrapper, который представляет собой набор оберточных скриптов вокруг основного инструмента virtualenv.
Самые полезные функции virtualenvwrapper:
Некоторые функции могут показаться узкими, или незначительными, вы быстро поймете, что они – это отличные инструменты для вашего рабочего ритма.
Перед началом, вы можете скачать обёртку при помощи pip:
Как создать виртуальную среду Python 3 на Ubuntu 20.04
Виртуальная среда Python используется для создания изолированной среды для проекта Python. Эта среда содержит интерпретатор, библиотеки и сценарии проекта. Вы можете создать любое количество виртуальных сред для своих проектов, каждая из которых имеет свои собственные зависимости.
С помощью виртуальной среды Python можно избежать глобальную установку пакетов, которая может нарушить работу других проектов.
Говоря простыми словами, виртуальная среда помогает правильно установить определенные версии пакетов, необходимых для проекта python.
Если у вас не установлен Python рекомендую прочитать статью Установка Python в Ubuntu
Обновление пакетов системы
Чтобы обновить Ubuntu 20.04 последними пакетами, выполните команду apt:
$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade
Установка pip для python3
Перед установкой виртуальной среды, требуется установить pip. Pip — это менеджер пакетов, который помогает устанавливать, удалять и обновлять пакеты для ваших проектов.
Чтобы установить pip для python 3 используйте команду:
Создание виртуальной среды для python 3
Команда Venv используется в Python для создания виртуальной среды. Пакет venv доступен в репозитории Ubuntu.
Чтобы установить пакет venv, требуется использовать следующую команду:
Теперь, чтобы создать виртуальную среду, введите:
Приведенная выше команда создает каталог с именем «my_env_project«, который содержит pip, интерпретатор, скрипты и библиотеки.
$ ls my_env_project/
bin include lib lib64 pyvenv.cfg share
Теперь вы можете активировать виртуальную среду, введя команду:
Командная строка изменится на вашу среду и будет выглядеть так, как показано ниже:
Проверка виртуальной среды Python
Запустите команду «python» внутри виртуальной среды, чтобы открыть интерпретатор:
Ответ терминала будет следующим:
Python 3.8.5 (default, Jul 28 2020, 12:59:40)
[GCC 9.3.0] on linux
Type «help», «copyright», «credits» or «license» for more information.
Попробую установить пакет NumPy внутри виртуальной среды Python. Для этого воспользуюсь командой:
$ pip install numpy —user
Если вы получите ошибку типа:
“ERROR: Can not perform a ‘–user’ install. User site-packages are not visible in this virtualenv.”
Вам требуется установить пакет include-system-site-packages и установить значение true в файле pyvenv.cfg.
Каждый раз, когда вы устанавливаете новый пакет в своей виртуальной среде, вы должны иметь возможность импортировать его в свой проект.
/my_env_project$ python
>>> import numpy
Давайте протестируем математическую функцию:
Чтобы выйти из интерпретатора, введите:
Вы можете создать скрипт python и запустить его из виртуальной среды python 3.
Вы увидите следующий результат:
Чтобы выполнить сценарий, введите:
Сценарий выполняется внутри виртуальной среды с именем my_env_project.
Удалить виртуальную среду Python
Для выхода из виртуальной среды используйте команду exit или сочетание клавиш Ctrl+d. Чтобы удалить виртуальную среду, выполните следующую команду:
Приведенная выше команда не удалит каталог my_env_project. Для удаления каталога потребуется использовать команду rm.
Заключение
Надеюсь что данная статья помогла вам узнать, как правильно создать виртуальную среду для ваших проектов Python 3 на Ubuntu 20.04.
Installing packages using pip and virtual environments¶
This guide discusses how to install packages using pip and a virtual environment manager: either venv for Python 3 or virtualenv for Python 2. These are the lowest-level tools for managing Python packages and are recommended if higher-level tools do not suit your needs.
This doc uses the term package to refer to a Distribution Package which is different from an Import Package that which is used to import modules in your Python source code.
Installing pip¶
pip is the reference Python package manager. It’s used to install and update packages. You’ll need to make sure you have the latest version of pip installed.
You can also install pip yourself to ensure you have the latest version. It’s recommended to use the system pip to bootstrap a user installation of pip:
Afterwards, you should have the latest version of pip installed in your user site:
The Python installers for Windows include pip. You can make sure that pip is up-to-date by running:
Afterwards, you should have the latest version of pip:
Installing virtualenv¶
If you are using Python 3.3 or newer, the venv module is the preferred way to create and manage virtual environments. venv is included in the Python standard library and requires no additional installation. If you are using venv, you may skip this section.
virtualenv is used to manage Python packages for different projects. Using virtualenv allows you to avoid installing Python packages globally which could break system tools or other projects. You can install virtualenv using pip.
Creating a virtual environment¶
venv (for Python 3) and virtualenv (for Python 2) allow you to manage separate package installations for different projects. They essentially allow you to create a “virtual” isolated Python installation and install packages into that virtual installation. When you switch projects, you can simply create a new virtual environment and not have to worry about breaking the packages installed in the other environments. It is always recommended to use a virtual environment while developing Python applications.
To create a virtual environment, go to your project’s directory and run venv. If you are using Python 2, replace venv with virtualenv in the below commands.
venv will create a virtual Python installation in the env folder.
Activating a virtual environment¶
You can confirm you’re in the virtual environment by checking the location of your Python interpreter:
Виртуальное окружение в Python
В этой статье мы рассмотрим как используется и для чего нужно виртуальное окружение в Python.
Введение
Виртуальное окружение это изолированная пространство для приложений в Python, которое дает возможность иметь свой набор зависимостей не мешая другим проектам.
Так же оно позволяет задействовать различные версии интерпретатора в нескольких проектах.
Создание окружения в Python выполняется с помощью встроенного модуля venv. Venv — это модуль из стандартной библиотеки не требующий никакой дополнительной установки.
Виртуальное окружение создается под конкретные проекты, для его создания потребуется знать путь до корневого каталога.
Создание директории для проекта
Необходимо выполнить команду в терминале
mkdir test_project создает папку с именем test_project, а cd test_project перемещается в эту директорию.
Это то же самое, что создать пустую папку и открыть ее.
В директории test_project будут храниться все файлы проекта и это будет местом для виртуального окружения.
Создание виртуального окружения
Чтобы создать виртуальную среду, нужно вызвать модуль venv из интерпретатора и указать директорию для служебных файлов.
После выполнения будет готово окружение с версией Python по умолчанию.
.venv — имя окружения. Можно называть как угодно. По совместительству является директорией в которой хранится вся информация окружения.
Если в операционной системе есть несколько версий Python и требование использовать какую – то конкретно, создайте виртуальную среду следующим образом
Активация виртуальной среды
Просто создать виртуальное окружение недостаточно, так же его необходимо активировать
Активация виртуальной среды в Windows
Открываем командную оболочку или powershell, переходим в директорию проекта и выполняем команду
Активация виртуальной среды в macOS и Linux
Достаточно открыть терминал в директории проекта и выполнить команду
Активация виртуальной среды изменит приглашение оболочки, чтобы показать, какую виртуальную среду вы сейчас используете.
Вот и все. Затем вы можете установить, обновить и удалить пакеты с помощью pip. Установленные пакеты будут изолированы только для данного проекта.
Заключение
Сегодня мы рассмотрели как используется и для чего необходимо виртуальное окружение в Python. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях.