Запустить виртуальное окружение python linux

12. Virtual Environments and Packages¶

Python applications will often use packages and modules that don’t come as part of the standard library. Applications will sometimes need a specific version of a library, because the application may require that a particular bug has been fixed or the application may be written using an obsolete version of the library’s interface.

This means it may not be possible for one Python installation to meet the requirements of every application. If application A needs version 1.0 of a particular module but application B needs version 2.0, then the requirements are in conflict and installing either version 1.0 or 2.0 will leave one application unable to run.

The solution for this problem is to create a virtual environment , a self-contained directory tree that contains a Python installation for a particular version of Python, plus a number of additional packages.

Different applications can then use different virtual environments. To resolve the earlier example of conflicting requirements, application A can have its own virtual environment with version 1.0 installed while application B has another virtual environment with version 2.0. If application B requires a library be upgraded to version 3.0, this will not affect application A’s environment.

12.2. Creating Virtual Environments¶

The module used to create and manage virtual environments is called venv . venv will usually install the most recent version of Python that you have available. If you have multiple versions of Python on your system, you can select a specific Python version by running python3 or whichever version you want.

To create a virtual environment, decide upon a directory where you want to place it, and run the venv module as a script with the directory path:

python -m venv tutorial-env 

This will create the tutorial-env directory if it doesn’t exist, and also create directories inside it containing a copy of the Python interpreter and various supporting files.

A common directory location for a virtual environment is .venv . This name keeps the directory typically hidden in your shell and thus out of the way while giving it a name that explains why the directory exists. It also prevents clashing with .env environment variable definition files that some tooling supports.

Once you’ve created a virtual environment, you may activate it.

tutorial-env\Scripts\activate.bat 

source tutorial-env/bin/activate 

(This script is written for the bash shell. If you use the csh or fish shells, there are alternate activate.csh and activate.fish scripts you should use instead.)

Activating the virtual environment will change your shell’s prompt to show what virtual environment you’re using, and modify the environment so that running python will get you that particular version and installation of Python. For example:

$ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate (tutorial-env) $ python Python 3.5.1 (default, May 6 2016, 10:59:36) . >>> import sys >>> sys.path ['', '/usr/local/lib/python35.zip', . '~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages'] >>>

To deactivate a virtual environment, type:

12.3. Managing Packages with pip¶

You can install, upgrade, and remove packages using a program called pip. By default pip will install packages from the Python Package Index. You can browse the Python Package Index by going to it in your web browser.

pip has a number of subcommands: “install”, “uninstall”, “freeze”, etc. (Consult the Installing Python Modules guide for complete documentation for pip .)

You can install the latest version of a package by specifying a package’s name:

(tutorial-env) $ python -m pip install novas Collecting novas Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB) Installing collected packages: novas Running setup.py install for novas Successfully installed novas-3.1.1.3

You can also install a specific version of a package by giving the package name followed by == and the version number:

(tutorial-env) $ python -m pip install requests==2.6.0 Collecting requests==2.6.0 Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl Installing collected packages: requests Successfully installed requests-2.6.0

If you re-run this command, pip will notice that the requested version is already installed and do nothing. You can supply a different version number to get that version, or you can run python -m pip install —upgrade to upgrade the package to the latest version:

(tutorial-env) $ python -m pip install --upgrade requests Collecting requests Installing collected packages: requests Found existing installation: requests 2.6.0 Uninstalling requests-2.6.0: Successfully uninstalled requests-2.6.0 Successfully installed requests-2.7.0

python -m pip uninstall followed by one or more package names will remove the packages from the virtual environment.

python -m pip show will display information about a particular package:

(tutorial-env) $ python -m pip show requests --- Metadata-Version: 2.0 Name: requests Version: 2.7.0 Summary: Python HTTP for Humans. Home-page: http://python-requests.org Author: Kenneth Reitz Author-email: me@kennethreitz.com License: Apache 2.0 Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages Requires:

python -m pip list will display all of the packages installed in the virtual environment:

(tutorial-env) $ python -m pip list novas (3.1.1.3) numpy (1.9.2) pip (7.0.3) requests (2.7.0) setuptools (16.0) 

python -m pip freeze will produce a similar list of the installed packages, but the output uses the format that python -m pip install expects. A common convention is to put this list in a requirements.txt file:

(tutorial-env) $ python -m pip freeze > requirements.txt (tutorial-env) $ cat requirements.txt novas==3.1.1.3 numpy==1.9.2 requests==2.7.0

The requirements.txt can then be committed to version control and shipped as part of an application. Users can then install all the necessary packages with install -r :

(tutorial-env) $ python -m pip install -r requirements.txt Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1)) . Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2)) . Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3)) . Installing collected packages: novas, numpy, requests Running setup.py install for novas Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

pip has many more options. Consult the Installing Python Modules guide for complete documentation for pip . When you’ve written a package and want to make it available on the Python Package Index, consult the Distributing Python Modules guide.

Источник

Как настроить python в Linux под свой проект?

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Алексеев, я Data Scientist и являюсь участником профессионального сообщества NTA. Сегодня расскажу как использовать python и Linux «в связке», и как это поможет облегчить вам жизнь.

Операционная система Linux получила большую популярность среди админов и разработчиков благодаря ряду преимуществ таким, как бесплатное распространение, наличие открытого исходного кода, низкие требования к вычислительным ресурсам.

Python интерпретатор предустановлен в большинстве дистрибутивов Linux. Согласно рейтингу TIOBE на текущий момент самым упоминаемым в поисковых запросах языком программирования является python. Python обладает низким порогом входа, но имеет большой спектр возможностей для применения.

Использование python и Linux «в связке» может сильно облегчить вам жизнь. Я расскажу о том, как настроить python в Linux под нужды своего проекта.

Определение виртуальной среды

Виртуальная окружение (или виртуальная среда) — это изолированная среда для проекта. Это «песочница», в рамках которой запускается приложение со своими версиями библиотек, обновление и изменение которых не затронет другие приложения, использующие те же библиотеки. Тем самым использование виртуальных сред позволяет избежать конфликтов версий.

Виртуальное окружение со всеми необходимыми настройками можно «передавать» вместе с вашим приложением. Так другому разработчику будет проще работать с вашим проектом.

Также библиотеки, которые необходимы только в одном проекте, можно подгрузить в виртуальное окружение и тем самым не засорять глобальное окружение.

Проверка версии Python

Как уже говорилось ранее, python предустановлен в большинстве дистрибутивов Linux. Я использовал версию Ubuntu 20.04.

Проверить текущую версию python можно с помощью команды: python3 -V.

Обновление пакетов

Вначале рассмотрим работу с python библиотеками в Linux.

Advanced Package Tool (apt) – это пакетный менеджер, позволяющий производить различные манипуляции с пакетами: устанавливать, удалять, обновлять, искать, загружать без установки. При этом все зависимости будут разрешаться автоматически.

Пакет – это архив, в котором содержатся бинарные и конфигурационные файлы, информация о том, куда их разместить в файловой системе и список действий по установке. В Linux python библиотеки являются пакетами.

В Linux есть список репозиториев, из которых происходит установка пакетов. Список хранится в текстовом файле /etc/apt/sources.list, а также в директории /etc/apt/sources.list.d/. При выполнении команды apt update, apt обращается к списку репозиториев и из каждого репозитория в списке получает информацию о пакетах, находящихся в нем. Вся эта информация сохраняется в операционной системе.

Если выходит новая версия библиотеки, то apt не узнает об этом, пока не будет обновлена информация в репозиториях. Поэтому, если установить пакет, предварительно не выполнив обновление, то будет установлена та версия пакета, информация о которой хранится в системе в данный момент.

Для обновления пакетов необходимо выполнить следующие две команды.

Первая команда: sudo apt update.

Вторая команда: sudo apt -y upgrade.

Флаг -y в команде обозначает автоматическое подтверждение запросов на установку.

Установка пакетов venv

Для работы с виртуальным окружением в Linux нужно установить пакет venv с помощью следующей команды: sudo apt install python3-venv.

Создание виртуальной среды в Linux

Создать виртуальное окружение можно командой python3 -m venv my_venv.

My_venv – название виртуального окружения.

Приведенная выше команда создает каталог с именем «my_venv» (а также родительские каталоги, которые ещё не существуют), содержащий менеджер пакетов pip, интерпретатор, скрипты и библиотеки.

С помощью команды ls -la можно увидеть файлы в текущей директории.

Если вы хотите создать папку с окружением в конкретной директории, то вместо названия окружения нужно указать путь к папке. Например, python3 -m venv ~/my_venv.

Далее перейду в созданный каталог и посмотрю содержимое созданной папки.

Файл pyvenv.cfg содержит ключ, который будет указывать на ту версию Python, для которой запущена эта команда.

Каталог bin содержит копию/символическую ссылку двоичных файлов Python.

Каталог include включает в себя С-заголовки, компилирующие пакеты Python.

В каталог share входит python wheels. Python wheels — это формат готовых пакетов для Python, который помогает ускорить разработку программного обеспечения за счет сокращения количества операций компиляции.

Каталог lib в виртуальной среде имеет такую же структуру, как каталог lib в глобальном окружении. И содержит папку site-packages, в которую устанавливаются библиотеки.

Активация виртуальной среды

Виртуальное окружение создано. Для начала работы с окружением нужно его активировать.

Чтобы начать использовать эту виртуальную среду, вам необходимо активировать ее, запустив скрипт под названием activate:

После активации строка консоли будет иметь префикс с именем среды.

Можно проверить версию python.

А также посмотреть список установленных в окружении библиотек.

Установим библиотеку внутри виртуальной среды

Попробую установить библиотеку в окружение.

После активации все библиотеки будут устанавливаться в данное виртуальное окружение.

Чтобы проверить как установилась библиотека, можно попробовать импортировать её.

Если при импорте ошибок не было, значит установка библиотеки прошла успешно.

Совместное использование

Если вы хотите, чтобы другие могли на своих компьютерах запустить код вашего проекта, то помимо кода им необходимо иметь те же версии библиотек, что и у вас.

Для этого создадам файл, в котором будут прописаны все необходимые библиотеки и их версии.

Выполню следующую команду:

Файл requirements.txt содержит все библиотеки (с указанием их версий), которые установлены в данном окружении.

Установить все эти библиотеки можно выполнив одну команду в терминале: pip install -r requirements.txt.

После успешной установки библиотек другой человек сможет запустить ваш проект на своем компьютере.

Деактивация

Чтобы выйти из виртуального окружения, необходимо ввести команду deactivate.

Заключение

В публикации я рассмотрел тему виртуальных окружений в Linux. Материал позволит вам более осознанно подходить к процессу разработки и облегчит поддержку ваших проектов. Остались вопросы, буду рад ответить на них в комментариях.

Источник