Создать виртуальную среду python ubuntu

Установка и настройка среды разработки Python 3 в Ubuntu 18.04

Из этой статьи вы узнаете, как установить Python и настроить среду разработки на Ubuntu 18.04.

Предварительные требования

Для работы вам понадобится сервер Ubuntu 18.04 с базовыми настройками.

Обновление программного обеспечения

В системе Ubuntu 18.04 и других дистрибутивах, основанных на Debian, Python 3 и Python 2 установлены по умолчанию, поэтому на первом шаге достаточно выполнить обновление пакетов. Войдите на сервер Ubuntu 18.04 под sudo и обновите пакеты с помощью APT (Advanced Packaging Tool):

sudo apt update sudo apt -y upgrade

Флаг –y автоматически подтвердит любые запросы системы.

Проверка версии Python

Проверьте версию Python 3 с помощью следующей команды:

В ответе вы увидите номер текущей версии, например:

Установка pip

Чтобы управлять программными пакетами Python, установите pip — инструмент, который помогает устанавливать необходимые для проекта библиотеки и модули и управлять ими.

sudo apt install -y python3-pip

Теперь вы можете устанавливать пакеты Python3 с помощью pip :

Вместо имя_пакета укажите имя любого пакета или библиотеки Python, например, Django для веб-разработки или NumPy для научных вычислений. Например, для установки NumPy введите pip3 install numpy .

Установка дополнительных инструментов

Есть еще несколько пакетов и инструментов для разработки, чтобы обеспечить надежную настройку среды:

sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev

Установка venv (Virtual Environment)

Виртуальная среда обеспечивает изолированное пространство для проектов Python на сервере, то есть, все необходимые зависимости — исполняемые файлы, библиотеки и прочие файлы копируются в некоторый выбранный каталог, а приложение использует их, а не установленные в системе. Это позволяет обеспечить стабильность среды разработки и чистоту основной системы.

Мы будем использовать модуль venv , часть стандартной библиотеки Python 3, который можно установить с помощью:

sudo apt install -y python3-venv

Создание виртуальной среды для приложения

Создать новую среду можно с помощью модуля venv . В примере ниже мы назовем новую среду env , вы можете указать любое желаемое название.

mkdir myapp && cd myapp python3 -m venv env

Активация окружения виртуальной среды

Активируйте виртуальную среду с помощью приведенной ниже команды, где env — это имя вашего окружения разработки.

После активации строка приглашения интерпретатора команд будет иметь префикс с именем среды:

Тестирование виртуальной среды

Запустите интерпретатор Python:

(env) netpoint@ubuntu:~/myapp$ python

Помните, что в виртуальной среде Python 3 вместо команды python3 можно использовать python , а вместо pip3 — pip .

Воспользуйтесь функцией print() , чтобы создать стандартную программу «Hello, World»:

Python 3.6.5 (default, Apr 1 2018, 05:46:30 [GCC 7.3.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> print("Hello, World!") Hello, World! >>> quit()

Деактивация виртуальной среды

Для деактивации среды используйте специальную команду:

(env) netpoint@ubuntu:~/myapp$ deactivate

Использование в приложениях (shebang)

Очень важно в приложениях изменить полный путь #!/usr/bin/python3 на #!/usr/bin/env python . Это позволит выбирать правильный транслятор, независимо от того, выполняется ли скрипт в рамках venv и или в системном окружении. Если вы оставляете путь #!/usr/bin/python3 , всегда будет использоваться системный интерепретатор, чувствительный к изменению среды.

Автоматическая активация виртуальной среды при запуске приложения

Для автоматической активации виртуальной среды при запуске приложения вы можете создать скрипт-обертку, который выполнит необходимые действия.

Подготовим скрипт myapp/run.sh для запуска приложения service.py в рамках виртуального окружения со следующим содержимым:

#!/usr/bin/env bash BASEDIR=$(dirname "$0") echo "Executing App in '$BASEDIR'" PORT=$1 source $BASEDIR/env/bin/activate python $BASEDIR/service.py $PORT

Установим права на исполнение и протестируем его запуск:

chmod +x myapp/run.sh ./myapp/run.sh 8888

Заключение

Изолированная виртуальная среда разработки Python создана, можно приступать к разработке на python.

Источник

Как создать виртуальное окружение в Python: инструкция

В статье вы узнаете, как создать виртуальную среду Python . Это может понадобиться Python-разработчикам для того, чтобы избежать проблем с библиотеками разных версий.

• Простой пример: у вас есть два приложения, которые подключаются к одной и той же библиотеке. Вот только каждому приложению нужны разные ее версии.
• Еще пример: вы хотите обеспечить работу приложения независимо от обновлений библиотек, которые устанавливаются в глобальном хранилище Python.
• И третий пример: у вас нет доступа к этому хранилищу.

Выход во всех трех случаях — создать venv Python . Название модуля venv — это сокращение от Virtual Environment, то есть виртуальная среда. Venv представляет собой отличный инструмент для изоляции проектов, своеобразную песочницу. В ней мы можем запускать приложение со своими зависимостями, чтобы не мешать другим приложениям, которые используют то же ПО, но иных версий. В результате каждое приложение будет запускаться в собственной виртуальной среде, изолированно от остальных, что повысит стабильность работы всех приложений.

Как создать виртуальное окружение в Python 3

Приятная новость: отдельно устанавливать venv на Windows нам не потребуется, пакет является частью стандартной библиотеки Python 3 и поставляется вместе с интерпретатором.

Что касается Linux, то здесь venv далеко не всегда входит в пакет операционной системы, поэтому может потребоваться его установить. На Ubuntu/Debian это делается следующей командой:

sudo apt install -y python3-venv 

Некоторые пакеты Python требуют сборки из исходных кодов, поэтому также может потребоваться установка следующих пакетов:

sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev

Теперь рассмотрим, как создать виртуальное окружение Python 3 в Windows и Linux с помощью venv .

Шаг 1. Запускаем venv

Сначала идет общая команда для всех ОС:

Разберем ее чуть подробнее. Здесь -m выступает в качестве инструкции для запуска модуля venv . А вторая запись venv указывает на каталог venv/lib/python3.8/site-packages/ (номер версии 3.8 добавлен просто для примера, она может быть и другой), в котором Python будет хранить все библиотеки и другие компоненты, необходимые для изолированной работы приложений.

Шаг 2. Активируем виртуальную среду

Активация виртуального окружения выполняется по-разному для Windows и Linux. В ОС от Microsoft понадобится запустить этот скрипт:

А в Linux (и также в MacOS) нужно ввести вот такую инструкцию:

Если всё сделано правильно, будет выведена следующая запись:

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

Теперь можно приступать к работе над проектом в изолированном окружении.

Другие инструменты

Конечно, venv является самым современным инструментом для создания виртуальной среды. Но он появился только в Python 3. А что делать тем, кто по каким-то причинам работает с более старыми версиями языка? Ответ: пробовать иные инструменты, которые имеют и ряд других полезных функций, иначе бы мы о них даже не упоминали. Кратко опишем эти решения, а затем рассмотрим подробнее наиболее популярное.

• virtualenv . Простой и понятный инструмент, который пригодится при развертывании многих приложений. Поэтому он будет полезен для освоения, и ниже мы представим инструкцию по работе с ним.
• pyenv . Позволяет изолировать версии «Питона». Полезен, если по какой-то причине вам требуется запускать разные версии Python — например, для тестирования программы.
• virtualenvwrapper . Обертка для virtualenv , которая используется для хранения виртуальных сред и различных операций с ними (создание, копирование, удаление). Virtualenvwrapper хорош тем, что с его помощью можно легко переключаться между средами и использовать различные плагины для расширения функций.

Создание виртуального окружения при помощи virtualenv

Рассмотрим этот процесс на примере ОС Linux. Впрочем, запуск virtualenv в Windows выполняется почти так же, разница будет лишь в путях, которые здесь будут иными, и скриптах. И это мы будем оговаривать отдельно.

Шаг 1. Устанавливаем virtualenv

Можно скачать исходники приложения и поставить его вручную, но удобнее всего сделать это с помощью менеджера pip . В этом случае всё, что вам понадобится, это ввести в консоли следующую инструкцию:

Шаг 2. Создаем виртуальную среду

Этот шаг делается тоже при помощи всего одной небольшой инструкции:

Эта простая команда создаст новый каталог в текущем. Разумеется, вместо myenv вы можете ввести любое другое имя для своего окружения. Теперь разберем структуру созданной директории:

• в /myenv/bin будут размещены скрипты для работы с окружением, копия интерпретатора нужной версии, а также собственно pip и ряд приложений для пакетной обработки. Если вы работаете в Windows, то эта папка будет иметь другой адрес: /myenv/Scripts .
• директории / myenv/lib , а также /myenv/include предназначены для хранения основных библиотек окружения. А все новые файлы будут загружаться в /myenv/lib/pythonX.X/site-packages/ , где вместо X.X будет указана ваша версия «Питона».

Шаг 3. Активируем виртуальную среду

В Linux и Windows это делается немного по-разному. Для Linux инструкция такая (будем использовать всё тот же пример с именем myenv , которое вы замените на нужное вам):

А вот так это будет выглядеть в Windows:

При корректной активации вы увидите имя вашего виртуального окружения в нижней строке (выделили красным):

Если теперь создать виртуальную среду с ключом — system-site-packages , то вы получите доступ к общему хранилищу в рамках своей среды. Делается это так:

virtualenv --system-site-packages myenv

Обратите внимание, что путь к хранилищу в Linux и в Windows тоже будет разным: соответственно, для Линукса это будет /usr/lib/python3.8/site-packages , а для Виндовc — \Python38\Lib\site-packages . Цифры версии, опять же, для примера, у вас она может быть другой.

Шаг 4. Выходим из виртуальной среды

После завершения работы с программой из нее нужно корректно выйти. В Linux это делается командой deactivate , а в Windows с помощью «батника», пакетного файла deactivate.bat .

Что нового?

Помимо уже рассмотренного модуля venv и virtualenv , существуют и более современные инструменты, обеспечивающие более гибкое управление проектами на Python, в том числе и в виртуальном окружении:

• Poetry . Это менеджер, позволяющий управлять зависимостями приложения в виртуальной среде. Также он облегчает тесты и развертывание приложений, автоматизируя многие вещи.
• Pipenv . И еще один менеджер, который уже содержит в себе pip и virtualenv , а также ряд других полезных инструментов. Этот менеджер создан для облегчения управления окружениями и пакетами, ведь многие разработчики на определенной стадии развития проекта сталкиваются с проблемами из-за контроля версий.

По большому счету, каждый из этих менеджеров заслуживает отдельного разговора, но их возможности выходят далеко за рамки нашей статьи. Поэтому расскажем самое главное об этих продуктах.

Главное о Poetry

Poetry способен взять на себя всю работу с библиотеками в рамках виртуальной среды, в том числе устанавливать, обновлять и публиковать их. Например, возможностей pip для этого уже не хватит. Кроме того, создание и упаковка приложения здесь реализована при помощи всего одной команды (замените myproject на собственное название):

А, например, инструкция poetry init позволит выполнить инициализацию проекта в уже созданной директории. Вводится эта инструкция из той же директории.

Также Poetry умеет выполнять публикацию проектов в частных репозиториях, отслеживать зависимости, а еще контролировать их версии. Наконец, он облегчает работу на собственных виртуальных серверах, обеспечивая надежную изоляцию ваших проектов. Найти этот замечательный инструмент можно здесь .

Главное о Pipenv

Если в двух словах, то Pipenv можно охарактеризовать, как pip + virtualenv , но с продвинутыми возможностями. И на самом деле возможности этого менеджера гораздо шире. Так, он избавляет от необходимости пользоваться не слишком удобным файлом зависимостей requirements.txt .

Вместо этого в Pipenv есть два других файла, один из которых, Pipfile.lock , позволяет связывать версии библиотек, что хорошо для безопасности разрабатываемых приложений. Ну, а собственно Pipfile является продвинутой заменой устаревшему файлу требований. А дело в том, что Pipfile , в отличие от requirements.txt , обновляется автоматически с изменением версий продукта, что здорово выручает при работе в команде, избавляя разработчиков от ошибок зависимостей. Pipenv можно найти здесь .

Что ж, теперь вы вооружены полным набором инструментов, и обилие зависимостей с разными версиями больше не должно вас пугать.

Источник