Как установить pyenv windows 10 pro 64
Перейти к содержимому

Как установить pyenv windows 10 pro 64

  • автор:

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe .

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python 3 в Windows 10

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

sudo apt install python3-minimal python3 -V

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

sudo apt install python3-pip pip3 install --user --upgrade pip

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда Описание
pip help Справка по командам
pip search package_name Поиск пакета
pip show package_name Информация об пакете
pip install package_name Установка пакета(ов)
pip uninstall package_name Удаление пакета(ов)
pip list Список установленных пакетов
pip install -U Обновление пакета(ов)

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ —user , устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

pip3 install --user virtualenv virtualenvwrapper

После которой в конец ~/.bashrc добавляем:

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source ~/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating , что говорит об успешном завершении установки.

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда Описание
mkvirtualenv env-name Создаем новое окружение
workon Смотрим список окружений
workon env-name Меняем окружение
deactivate Выходим из окружения
rmvirtualenv env-name Удаляем окружение

Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ —user :

pip3 install markdown

Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%\Envs .

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community , убрав версию из названия.

Теперь в директории ~/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt , куда и перемещаем pycharm-community . В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin , help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём скромном месте и никому не будет мешать.

Далее выполняем команды в терминале:

cd /home/maksim/.local/opt/pycharm-community/bin sh ./pycharm.sh

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на ConfigureCreate Desktop Entry.

Создание desktop файла

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

sudo snap install pycharm-community --classic

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

  1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
  2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Настройка первой программы в PyCharm

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки FileSettings. Где переходим в Project: project_nameProject Interpreter.

Чистое окружение у проекта

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

  • Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
  • Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
  • Кнопка с треугольником обновляет пакет;
  • Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

Установка библиотеки matplotlib

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) def gauss(sigma, mu): return 1/(sigma * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sigma**2)) dpi = 80 fig = plt.figure(dpi=dpi, figsize=(512 / dpi, 384 / dpi)) plt.plot(x, gauss(0.5, 1.0), 'ro-') plt.plot(x, gauss(1.0, 0.5), 'go-') plt.plot(x, gauss(1.5, 0.0), 'bo-') plt.legend(['sigma = 0.5, mu = 1.0', 'sigma = 1.0, mu = 0.5', 'sigma = 1.5, mu = 0.0'], loc='upper left') fig.savefig('gauss.png')

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration. . Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Создание конфигурации для Python программы

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Графики нормального распределение гаусса

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через ConfigureSettings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add. , создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — pyside2 . В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Создание окружения для PySide2

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение pyside2 .

Создание нового проекта использующего библиотеку PySide2

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

import sys from PySide2.QtWidgets import QApplication, QLabel from PySide2 import QtCore if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) label = QLabel(QtCore.qVersion()) label.show() QtCore.qVersion() sys.exit(app.exec_())

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

  • Python
  • Программирование

Python. Создание виртуального окружения с другой версией Python

Операционная система Windows 10. Интерпретатор python 3.9.5 Как я могу создать виртуальное окружение, к примеру с python 3.6? Пробовал и через mkvirtualenv, не получилось( Как сделать это на Windows и Linux. Спасибо!

Отслеживать
задан 22 янв 2022 в 17:31
45 1 1 серебряный знак 7 7 бронзовых знаков
Для начала установить интерпретатор версии 3.6
22 янв 2022 в 17:32
Под Windows можно через утилиту py: py -3.6 -m venv .venv
22 янв 2022 в 17:37

3 ответа 3

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

  1. Установите ту версию python, которую хотите использовать в виртуальном пространстве. ВАЖНО! Если у вас есть основаная версия и вы не хотите конфликтов, то на моменте установки снимите галочку с опции Add python 3.6 to PATH
  2. Далее введите (при условии, что у вас установлен python)
py -3.6 -m venv env 

И вы получите виртуально пространство с python 3.6, которое будет лежать в папке env

Если вы не установите нужную версию перед созданием пространства, то получите такое сообщение

Python 3.6 not found! Installed Pythons found by py Launcher for Windows -3.9-64 * -3.8-64 Requested Python version (3.6) not installed, use -0 for available pythons 

Про возможности и обзор на различные утилиты можете найти в моем ответе здесь. В том числе там сможете найти краткое описание и ссылки на pyenv

Отслеживать
ответ дан 22 янв 2022 в 17:59
7,807 13 13 золотых знаков 25 25 серебряных знаков 56 56 бронзовых знаков

У меня к сожалению не Windows, но на MacOS это работает так:

  1. Установить в систему (не как основной, а просто скачать и запустить установщик) python нужной версии
  2. в консоли заходите в папку в которой хотите создать виртуальное окружение python.
  3. пишите команду python3.x -m venv name (вместо x пишите номер версии питона после точки, а вместо name пишите название вашего окружения)
  4. Ну вот и все! в моей системе это все что надо для создания venv ! для активации просто написать команду source name/bin/activate . Надеюсь я вам как-то помог!

Отслеживать
ответ дан 23 янв 2022 в 10:44
702 2 2 серебряных знака 17 17 бронзовых знаков

В linux пишет что bash: python3.10.2: command not found. python3-venv стоит. В windows ориентировочно понял как сделать: 1.Скачиваешь желаемую версию, устанавливаешь в определенную папку без отметки PATH 2.Через cmd заходишь папку где установил последнею версию 3.И запускаешь venv от той версии, который хочешь, в принципе всё работает! Минус в том,что это костыль и как то неграмтно. Возможно комментарий снизу укажут на правду, используя pynev, но пока не проверял.

24 янв 2022 в 11:18

все просто потому, что надо писать в вашем случае python3.10 без .2 , и еще можно написать python3. несколько раз нажать Tab и у вас должны высветиться варианты что можно написать, выбираете из предложенного то что вам нужно, и пишите

Как установить две версии среды Python 32/64?

Windows 10, сейчас установлен Python 3.8 64bit. Возможно ли установить рядом 32bit среду, чтобы можно было переключаться между средами или одновременно запускать нужную? Например, чтобы в рамках одного cmd-скрипта можно было обращаться и к 32-битному интерпретатору, и 64-битному. В PATH добавлено «AppData\Local\Programs\Python\Python38».

Отслеживать
48.8k 17 17 золотых знаков 56 56 серебряных знаков 100 100 бронзовых знаков
задан 6 авг 2020 в 11:17
152 9 9 бронзовых знаков

Конечно. Устанавливаете в 2 разные директории нужные версии и вызывайте необходимый python.exe оттуда

6 авг 2020 в 11:18

@dIm0n а есть возможность обращаться к утилитам типа pip без полного адреса интерпретатора? Грубо говоря «python pip install» и «python32 pip install»

6 авг 2020 в 11:22

На линуксе точно можно, доступны у меня сейчас python3.8 , python3 , python2.7 и так далее. На винде думаю, что тоже можно, но проверить в данный момент не могу. Вроде бы при установке надо галку поставить, которая добавит нужные вещи в PATH

6 авг 2020 в 11:24

Хотя, то, что я привёл, относится именно к последовательным версиям питона, а не разрядности. В любом случае можно сделать ярлыки с любыми удобными названиями и добавить их в PATH

Современный Python: как начать свой проект с нуля при помощи Pyenv и Poetry

Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.

Процесс создания пакетов и инструментарий для Python часто называют громоздким и сложным. В связи с этим в последние годы появилось несколько проектов с открытым исходным кодом, цель которых — облегчить управление пакетами Python в рамках ваших рабочих проектов. Здесь мы рассмотрим, как использовать два из них: Pyenv — для управления и установки различных версий Python, и Poetry — для управления пакетами и виртуальными окружениями.

Эта статья — первая из цикла, в котором рассказывается о лучших практиках современного Python. В этом цикле статей все примеры основаны на реализации простого проекта — он представляет собой функцию Python, которая суммирует данные, присутствующие в pandas DataFrame. Функция выводит количество строк и столбцов и частоту каждого типа данных, присутствующих в pandas DataFrame.

Подготовка

Установка pyenv

Для установки pyenv вам потребуются некоторые зависимости, специфичные для вашей операционной системы. Они необходимы, поскольку pyenv устанавливает Python через сборку из исходного кода. Чтобы узнать о необходимых зависимостях для вашей ОС, прочитайте эту документацию. После установки зависимостей, вы можете установить pyenv . Для этого лучше использовать pyenv-installer, который автоматизирует процесс.

curl https://pyenv.run | bash 

После этого вы уже можете установить на свою систему любые версии Python. Узнать все доступные версии Python вы сможете через специальную команду:

pyenv install --list 

В нашем случае мы установим классический CPython версий 3.7.10 , 3.8.7 , 3.9.2 :

pyenv install 3.7.10 Downloading Python-3.7.10.tar.xz. > https://www.python.org/ftp/python/3.7.10/Python-3.7.10.tar.xz Installing Python-3.7.10. Installed Python-3.7.10 to /home/aabur/.pyenv/versions/3.7.10 

После установки версий вы можете увидеть их, выполнив команду:

pyenv versions system 3.7.10 3.8.7 3.9.2 

Видно, что pyenv идентифицировал недавно установленные версии Python, и версию, установленную по умолчанию в вашей системе. Символ перед system означает, что глобальная версия, используемая сейчас, является системной. pyenv позволяет управлять версиями Python на разных уровнях: глобально и локально. Допустим, мы собираемся установить версию 3.7.10 в качестве глобальной версии.

pyenv global 3.7.10 

Давайте еще раз посмотрим наши версии:

pyenv versions system * 3.7.10 (set by /home//.pyenv/version) 3.8.7 3.9.2 

Вы видите, что pyenv установил 3.7.10 в качестве нашей глобальной версии Python. Это не изменит операции, которые требуют использования системной версии. Путь, который вы можете прочитать между скобками, соответствует пути, который указывает на требуемую версию Python. pyenv перехватывает команды Python с помощью исполняемых файлов, введенных в ваш PATH , определяет, какую версию Python вам нужно использовать, и передает команды нужной версии Python. Не стесняйтесь читать полную документацию, чтобы лучше понять функциональность и возможности pyenv .

Пусть вас не смущает семантика. Изменение глобальной версии не повлияет на вашу системную версию. Системная версия соответствует версии, используемой вашей ОС для выполнения определенных задач или запуска фоновых процессов, которые зависят от этой конкретной версии Python. Не меняйте системную версию на другую, иначе вы можете столкнуться с рядом проблем с вашей операционной системой! Эта версия обычно обновляется вместе с вашей ОС. Глобальная версия — это просто версия, которую pyenv будет использовать для глобального выполнения команд/программ Python.

Установка poetry

poetry позволяет эффективно управлять зависимостями и пакетами в Python. Он выполняет ту же роль, что и setup.py или pipenv, но обладает большей гибкостью и функциональностью. Вы можете указать библиотеки, от которых зависит ваш проект, в файле pyproject.toml . После этого poetry установит или обновит их по вашему запросу. Кроме того, этот инструмент позволяет изолировать ваш рабочий проект в изолированное окружение. Наконец, вы можете использовать poetry для прямой публикации вашего пакета на Pypi.

Последним подготовительным шагом будет установка poetry путем выполнения команды:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python - 

Создание проекта

Мы рассмотрим, как создать проект и изолировать его внутри окружения Python с помощью pyenv и poetry .

Установка версии Python с помощью pyenv

Сначала создадим каталог с именем my_awesome_project и переместимся в него:

mkdir my_awesome_project && cd $_ 

Находясь внутри папки проекта, установите локальную версию Python, которую мы будем использовать (мы будем использовать Python 3.8.7). Это укажет poetry использовать локальную версию Python, определенную pyenv :

pyenv local 3.8.7 

Это создаст файл .python-version внутри нашего проекта. Этот файл будет прочитан pyenv и заставит его установить определенную локальную версию Python. В результате каждый каталог или файл, созданный после этого, будет зависеть от локальной версии Python, а не от глобальной.

Создание проекта с помощью poetry

Poetry предоставляет надежный CLI, позволяющий создавать, настраивать и обновлять ваш Python-проект и его зависимости. Для создания проекта Python используйте следующую команду:

poetry new

Эта команда генерирует проект по умолчанию. Содержание нового проекта следующее:

. └── summarize_dataframe ├── README.rst ├── pyproject.toml ├── summarize_dataframe │ └── init.py └── tests ├── init.py └── test_summarize_dataframe.py 

Обратите внимание на файл pyproject.toml . Здесь мы определяем все метаданные нашего проекта, зависимости, скрипты и многое другое.

[tool.poetry] name = "summarize_dataframe" version = "0.1.0" description = "" authors = [" "] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.8" [tool.poetry.dev-dependencies] pytest = "^5.2" [build-system] requires = ["poetry-core>=1.0.0"] build-backend = "poetry.core.masonry.api" 

Мы видим несколько разделов в нашем стандартном файле pyproject.toml .

  • [tool.poetry] : Этот раздел содержит метаданные о нашем пакете. Вы можете поместить сюда название пакета, краткое описание, данные об авторе, версию вашего проекта и так далее. Все детали здесь необязательны, но будут необходимы, если вы решите опубликовать пакет на Pypi.
  • [tool.poetry.dependencies] : Этот раздел содержит все необходимые зависимости для нашего пакета. Вы можете указать конкретные номера версий этих пакетов ( packageX = «1.0.0» ) или использовать условные обозначения. Здесь также задается версия Python, которую мы хотим использовать в проекте. В нашем случае python = «^3.8» определяет минимальную версию, необходимую для работы нашего приложения. Здесь — Python 3.8, это основано нашей локальной версии, определенной с помощью pyenv .
  • [tool.poetry.dev-dependencies] : Этот раздел содержит все зависимости необходимые для разработки проекта. Тем не менее, эти зависимости не требуются для запуска приложения и не будут загружены при сборке пакета.
  • [build-system] : Не трогайте этот раздел, если вы не обновили версию poetry .

Вы можете посмотреть полный список доступных разделов для файла pyproject.toml здесь.

Установка и активация виртуального окружения

Здесь есть два подхода: либо вы заранее знаете все необходимые вам зависимости и можете напрямую изменить файл pyproject.toml соответствующим образом, либо вы решаете добавить их позже, по мере необходимости. В нашем примере мы собираемся постепенно добавлять зависимости в процессе написания кода. Следовательно, нужно только инициализировать проект и создать виртуальное окружение. Для надо выполнить команду в директории вашего проекта:

poetry install Creating virtualenv summarize-dataframe in /Users/aabur/Documents/GitHub/AABur/modern_python/summarize_dataframe/.venv Updating dependencies Resolving dependencies. (7.3s) Writing lock file Package operations: 8 installs, 0 updates, 0 removals • Installing pyparsing (2.4.7) • Installing attrs (21.2.0) • Installing more-itertools (8.11.0) • Installing packaging (21.2) • Installing pluggy (0.13.1) • Installing py (1.11.0) • Installing wcwidth (0.2.5) • Installing pytest (5.4.3) Installing the current project: summarize_dataframe (0.1.0) 

Сначала создаётся виртуальное окружение. В нашем случае в папке проекта в директории .venv .

Вы можете создать виртуальное окружение в любых других каталогах. Для этого вам нужно отредактировать конфигурацию poetry . Для получения более подробной информации следуйте этой документации.

Затем, poetry прочитает файл pyproject.toml и установит все зависимости, указанные в этом файле. Если версии зависимостей не определены, poetry загрузит последнюю версию пакетов. В конце операции создается файл poetry.lock . Он содержит все пакеты и их точные версии. Помните, что если файл poetry.lock уже существует, то номера версий, определенные в нем, имеют приоритет над теми, что определены в файле pyproject.toml . Наконец, вы должны сохранить файл poetry.lock в репозитории проекта, чтобы все участники, работающие над проектом, использовали одинаковые версии зависимостей.

Теперь давайте активируем среду, которую мы только что создали, с помощью следующей команды:

poetry shell Spawning shell within /Users/aabur/Documents/GitHub/AABur/modern_python/summarize_dataframe/.venv 

Команда создает дочерний процесс, который наследует от родительского Shell, но не изменяет свое окружение. Она изолирует и защищает любые изменения, которые вы будете вносить в среду проекта.

Создание репозитория git

На последнем этапе мы создадим git-репозиторий, добавим файлы README.md и .gitignore и перенесем все в наш удаленный репозиторий.

git init echo ".*\n!.gitignore" > .gitignore echo "# Summarize dataframe" > README.md git add . git commit -m "build: first commit. Environment built" git remote add origin git@github.com:AABur/summarize_dataframe.git git branch -M main git push -u origin main 

Заключение

Здесь мы рассмотрели, как устанавливать и управлять различными версиями Python на нашей машине с помощью pyenv . Мы продемонстрировали, как использовать pyenv local для установки определенной версии Python в вашем проекте, а затем создать виртуальное окружение с помощью poetry . Использование poetry значительно упрощает процесс создания проекта, предлагая простые и разнообразные средства для его настройки. Кроме того, он включает минимальные требования к системе сборки, как определено в PEP 518.

Краткая памятка

pyenv

  • Посмотреть все доступные для установки версии Python

pyenv install —list

  • Установить глобальную версию Python
  • Установить локальную версию Python

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *