Python Virtualenv Tutorial
Bei der Arbeit an einem Python -Projekt wird empfohlen, eine virtuelle Umgebung für das Projekt zu erstellen, sodass Sie die Projektanforderungen aus dem System isolieren. Außerdem ist eine virtuelle Umgebung der beste Weg, um die Abhängigkeiten zu trennen, wenn Sie unterschiedliche Projekte haben, die unterschiedliche Versionen desselben Pakets benötigen.
Dieser Leitfaden bietet ein praktisches Tutorial über die virtuelle Umgebung von Python. Wir werden zunächst verstehen, was eine virtuelle Python -Umgebung ist, ihre Vorteile und wie die virtuelle Python -Umgebung erstellt, aktiviert und löschen kann.
Virtuelle Python -Umgebung verstehen
Die Verwendung virtueller Umgebungen ist häufig bei der Arbeit mit Pythonentwicklung. Eine virtuelle Python -Umgebung ist eine isolierte Entwicklungsumgebung, in der Entwickler einen isolierten Raum haben, der eine Kopie von Python enthält.
In der virtuellen Umgebung können Sie andere Tools installieren, die für ein Projekt erforderlich sind. Darüber hinaus können Sie mehrere virtuelle Umgebungen haben, die verschiedene Versionen desselben Programms verwenden, ohne die globalen Pakete zu beeinflussen.
Im Idealfall können Sie mit einer virtuellen Umgebung an mehreren Side-by-Side-Python-Kopien mit verschiedenen installierten Programmen für verschiedene Projekte arbeiten. Jede erstellte virtuelle Python-Umgebung enthält den Python-Dolmetscher und einen Ordner für die installierten Bibliotheken von Drittanbietern. Änderungen in einer virtuellen Umgebung beeinflussen nicht die Abhängigkeiten anderer erstellter virtueller Umgebungen.
Warum verwenden Sie virtuelle Python -Umgebungen??
Wenn Sie in einer virtuellen Umgebung arbeiten. Daher können Sie Raum für die Entwicklung Ihrer Projekte haben, ohne andere Pakete oder Abhängigkeiten im System zu beeinflussen.
Darüber hinaus ist es möglich, mehrere virtuelle Umgebungen mit denselben installierten Programmen zu haben, jedoch auf verschiedenen Versionen ausgeführt werden. Zum Beispiel, wenn Ihr Projekt erfordert Numpy 2.1 und ein anderer erfordert Numpy 2.0, Sie können die spezifische Version für jede virtuelle Umgebung installieren. Die Verwendung einer virtuellen Umgebung sorgt dafür.
Bei der Arbeit an einem Python -Projekt ist es am besten, eine virtuelle Umgebung zu erstellen und alle erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren, anstatt Pakete global zu installieren. Auf diese Weise halten Sie Ihr System sauber und vermeiden globale Abhängigkeitsfehler.
Arbeiten mit virtuellen Python -Umgebungen
Wir haben diskutiert, was eine virtuelle Python -Umgebung ist und welche Vorteile es bietet. Der nächste Schritt besteht darin, eine virtuelle Python -Umgebung zu erstellen und zu verwenden.
Python bietet zwei Tools zum Erstellen einer virtuellen Umgebung an, Virtualenv und Venv. Der virtuellenv Arbeitet mit älteren Python -Versionen und muss auf dem System installiert werden, bevor Sie es verwenden können. Allerdings die Venv Unterstützt neuere Python -Versionen und kommt mit Python 3 vorinstalliert.3 oder höhere Versionen. Überprüfen Sie also die Python -Version, die Sie verwenden, um zu wissen, welches Tool für Ihren Fall funktioniert.
Erstellen einer virtuellen Python -Umgebung
Für dieses Tutorial verwenden wir Ubuntu 22.04, und es läuft Python3. Also werden wir verwenden Venv Als virtuelles Umgebungswerkzeug. Wir werden einen Ordner erstellen, in dem wir unsere virtuelle Python -Umgebung herstellen werden. Lassen Sie uns unseren Projektordner benennen LinuxHint.\
Bevor wir die virtuelle Umgebung erstellen, müssen Sie haben Pip Eingerichtet. Überprüfen Sie dies, indem Sie die Version überprüfen.
$ pip -Verssion
Wenn PIP nicht installiert ist, installieren Sie es wie folgt wie folgt.
$ sudo APT installieren Sie Python3-Pip
Für Debian/Ubuntu-Systeme müssen Sie auch das Python3-Venv-Paket installieren, damit Sie es verwenden können, um Ihre virtuelle Umgebung zu erstellen. Wenn Sie versuchen, die virtuelle Umgebung zu erstellen, ohne das Paket zu installieren, werden Sie auf diesen Fehler stoßen.
Führen Sie also den folgenden Befehl aus, um das Pyuthon3-Venv-Paket zu installieren
$ sudo apt installieren python3.10-venv
Drücken Sie Y, wenn Sie aufgefordert werden, mit der Installation fortzufahren.
Sie sind jetzt bereit, Ihre virtuelle Umgebung im Projektordner mit dem Venv -Tool zu erstellen. Verwenden Sie den folgenden Befehl und benennen Sie Ihre virtuelle Umgebung nach Ihren Wünschen. In unserem Fall haben wir es benannt Test1.
$ python3 -m Venv Test1
Sie werden feststellen, dass im Projektordner ein neuer Ordner erstellt wird, um zu bestätigen, dass unsere virtuelle Umgebung erfolgreich erstellt wurde. Der erstellte Ordner enthält die erforderlichen Tools, die für die Pythonentwicklung erforderlich sind.
Daher haben Sie jetzt eine Kopie von Python in einer virtuellen Umgebung, in der Sie die erforderlichen Pakete für Ihr Projekt installieren können.
Aktivierung der virtuellen Python -Umgebung
Sie können die erstellte virtuelle Umgebung erst dann verwenden, wenn Sie sie aktivieren. Hier ist die Syntax für die Aktivierung der virtuellen Umgebung.
$ source virtualenv-name/bin/aktivieren
Sobald Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, werden Sie feststellen. Eine andere Möglichkeit, zu überprüfen, ob die virtuelle Umgebung aktiviert wurde welche Befehl zur Suche nach Python in der virtuellen Umgebung.
Wenn die virtuelle Umgebung aktiviert ist, gibt der Befehl den Pfad zum Python -Interpreter zurück, sobald die virtuelle Umgebung aktiviert ist.
$ welches python
Beachten Sie, dass die Python -Version für Ihr System dieselbe Version ist, die in der erstellten virtuellen Umgebung verfügbar ist. Überprüfen Sie die Python -Version, um dies zu überprüfen. Wir haben Python 3 verwendet.10.6 Beim Erstellen der virtuellen Umgebung und die gleiche Version in der aktivierten virtuellen Umgebung verfügbar.
Sie können jetzt mit der Installation von Paketen für Ihre Python -Entwicklung beginnen.
Installieren von Paketen in der virtuellen Umgebung
Nur in einer neu erstellten virtuellen Python -Umgebung, nur Pip und Setuptools stehen zur Verfügung. Die beiden Pakete sind standardmäßig installiert und Sie können die verfügbaren Pakete über den PIP -Befehl auflisten.
Sie können den PIP -Befehl verwenden, wenn Sie mehr Pakete wünschen. Hier ist die Syntax für die Installation eines Pakets in der virtuellen Umgebung.
$ python3 -m PIP Installation
Die obige Syntax installiert die neueste Version für das angegebene Paket. Sehen wir uns dieses Beispiel an, um zu installieren Numpy mit dem folgenden Befehl.
$ python3 -m pip install numpy
PIP sammelt das angegebene Paket, lädt es herunter und installiert es. Sobald die Installation abgeschlossen ist, können Sie die installierten Pakete mit dem auflisten PIP -Liste Befehl, um zu überprüfen, ob Numpy verfügbar ist und die installierte Version.
Für diesen Fall haben wir Numpy 1 installiert.23.5. Was wäre, wenn wir eine niedrigere Numpy -Version als 1 haben wollten.2? In diesem Fall können Sie die spezifische Version mit der folgenden Syntax angeben.
$ python3 -m pip install numpy == 1.20.0
Hier geben wir die genaue Version mit dem doppelt gleichen Vorzeichen an.
Alternativ können Sie PIP mit der Verwendung des Weniger als mit der Syntax mit der Syntax angeben, um eine niedrigere Version zu installieren.
$ python3 -m pip install 'numpy<1.20'
Lassen Sie uns das erreichen, aber zuerst müssen wir die installierte Numpy -Version installieren. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um ihn zu deinstallieren.
$ python3 -m pip Deinstallieren Sie Numpy Deinstallation
Drücken Sie y Um die Deinstallation zu vervollständigen. Wir können überprüfen, ob Numpy nicht mehr in der Liste der installierten Pakete angezeigt wird.
Sobald es deinstalliert ist, versuchen wir, eine niedrigere Numpy -Version zu installieren.
Im Bild oben werden Sie feststellen, dass PIP Numpy-1 installiert.19.5, eine niedrigere Version als 1.20. Diese Funktion ist hilfreich, wenn Sie ein Python -Projekt erstellen, das auf älteren Versionen eines bestimmten Pakets beruht. In diesem Fall können Sie die Entwicklung bequem bewältigen, indem Sie jede Version eines erforderlichen Pakets installieren.
Angenommen, Sie wollten eine höhere Version. Verwenden Sie in diesem Fall die größer als Zeichen, Wie in der folgenden Syntax dargestellt.
$ python3 -m PIP Installation 'Paketname> Version' '
Zum Beispiel gibt das folgende Beispiel an, dass wir Numpy installieren möchten, aber von einer höheren Version als 1.20. Wir können in der letzten Zeile feststellen, dass PIP Numpy Version 1 installiert hat.23.5, was wir wollten.
Wenn Sie mit einer virtuellen Python -Umgebung arbeiten, geben Sie am besten die genaue Paketversion an, die Sie für das angegebene Projekt verwenden möchten. Die gute Nachricht ist, dass Sie zwei Projekte mit demselben Paket mit einer anderen Version durchführen können, abhängig von den Anforderungen jedes Projekts.
Zum Beispiel, wenn wir installieren wollten Pandas Version 1.3.5, Wir könnten den Befehl unten verwenden.
$ python3 -m pip install pandas == 1.3.5
Im obigen Beispiel stellen wir fest, dass die Installation von Pandas auch automatisch seine Abhängigkeiten installiert hat. Wenn wir die verfügbaren Pakete auflisten, werden wir feststellen, dass wir das angegebene Paket und seine Version und andere Abhängigkeiten installiert haben.
Reproduktion der virtuellen Umgebung
Bei der Arbeit mit einer virtuellen Python -Umgebung ist es üblich, sie zu reproduzieren, wenn jemand mit denselben Paketen und Versionen, die Sie installiert haben, an demselben Projekt arbeiten möchte. Es könnte sein, dass Sie Ihr Projekt mit jemandem teilen möchten, und sie müssen die gleichen Pakete verwenden, die Sie für das Projekt zum Ausführen verwendet haben. In diesem Fall verwenden Sie zunächst die einfrieren Befehl zur Auflistung aller Pakete des Projekts und der installierten Versionen.
$ pip einfrieren
Unser Ziel ist es, identische Umgebungen mit denselben Abhängigkeiten zu erstellen. Daher sollten wir die obige Ausgabe in eine Textdatei exportieren, sodass wir sie mit jemandem teilen können, um eine identische Umgebung zu erstellen.
Hier erfahren Sie, wie Sie die Abhängigkeiten exportieren können.
$ pip einfrieren> identisch.txt
Wir können den Inhalt der erstellten Textdatei überprüfen, um sicherzustellen, dass wir die gleichen Abhängigkeiten haben, bevor wir sie teilen.
Lassen Sie uns nun die identische Umgebung im selben Projektordner reproduzieren und aktivieren.
Um die Umgebung zu reproduzieren, installieren Sie die Abhängigkeiten mithilfe der zuvor generierten Textdatei für die andere virtuelle Umgebung. Hier erfahren Sie, wie Sie die Abhängigkeiten installieren.
$ pip install -r identisch.txt
PIP wird alle benannten Pakete und ihre Versionen installieren.
Der letzte Schritt besteht darin, zu überprüfen, ob wir eine identische virtuelle Umgebung haben, die alle erforderlichen Abhängigkeiten enthält. Überprüfen Sie dies mit dem Befehl piplist.
Wir können überprüfen, dass wir jetzt eine identische virtuelle Umgebung haben. Beachten Sie, dass die freigegebene Datei der anderen Person eine identische virtuelle Umgebung erstellen kann, die die Pakete, die Python -Interpreter usw. enthält, usw. Der Quellcode für das Projekt ist jedoch nicht in der virtuellen Umgebung, sondern im Projektordner enthalten.
Wenn Sie also den Quellcode freigeben möchten, kopieren Sie ihn aus dem Projektordner, nicht aus dem Ordner Virtual Environment.
Deaktivieren der virtuellen Umgebung
Es gibt zwei Optionen, um eine virtuelle Python -Umgebung zu deaktivieren. Sie können es deaktivieren, um später darauf zugreifen oder die virtuelle Umgebung löschen, ohne Ihr System zu beeinträchtigen.
Angenommen, Sie möchten die virtuelle Umgebung deaktivieren und einen anderen verwenden, um einen anderen zu verwenden. Benutze die deaktivieren Befehl.
$ deaktivieren
Sobald Sie die virtuelle Umgebung deaktiviert haben, kehrt die Terminalaufforderung zum Projektordner zurück. Wenn Sie es vorziehen, die virtuelle Umgebung zu löschen, müssen Sie ihren Ordner mit dem löschen rm Befehl.
Im folgenden Beispiel haben wir die gelöscht Demo2 virtuelle Umgebung.
So löschen Sie eine virtuelle Python -Umgebung vollständig.
Abschluss
Virtuelle Umgebungen sind nützlich, wenn Sie an verschiedenen Projekten arbeiten möchten, die unterschiedliche Versionen desselben Pakets benötigen. Alles, was benötigt wird, ist nur eine virtuelle Umgebung für jedes Projekt zu erstellen und seine Abhängigkeiten zu installieren, ohne andere virtuelle Umgebungen oder globale Pakete zu beeinflussen. In diesem Leitfaden wurde besprochen, was eine virtuelle Python -Umgebung ist, warum Sie sie brauchen und wie sie sie erstellen, aktivieren und die virtuelle Umgebung löschen können. Damit können Sie dasselbe für Ihre Python -Projekte implementieren.