Pipenv executable pycharm что это
Перейти к содержимому

Pipenv executable pycharm что это

  • автор:

Configure a pipenv environment

Pipenv is a tool that provides all necessary means to create a virtual environment for your Python project. It automatically manages project packages through the Pipfile file as you install or uninstall packages.

Pipenv also generates the Pipfile.lock file, which is used to produce deterministic builds and create a snapshot of your working environment. This might be particularly helpful for security sensitive deployment, when project requirements and packages versions are critical. For more information about pipenv, refer to the project documentation at pipenv.pypa.io.

To use pipenv with PyCharm, you need to implement several preparation steps.

Install pipenv

System response on successful pipenv installation

  1. Run the following command to ensure you have pip installed in your system: $ pip —version You should expect to receive a system response indicating the pip version. If no pip is discovered, install it as described in the Installation Instructions. Alternatively, you can download and install Python from http://python.org.
  2. Install pipenv by running the following command: $ pip install —user pipenv When installation completes, you will see the following message:
  3. For your convenience, you might add the user base’s binary directory to your PATH environmental variable. If you skip this procedure, PyCharm will prompt you to specify the path to the pipenv executable when adding a pipenv environment.
  1. Run the following command: $ py -m site —user-site A sample output can be: C:\Users\jetbrains\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages
  2. Replace site-packages with Scripts in this path to receive a string for adding to the PATH variable, for example: $ setx PATH «%PATH%;C:\Users\jetbrains\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts» Running the above command in PowerShell will overwrite the user PATH variable. To avoid that, use $ setx PATH «$env:PATH;C:\Users\jetbrains\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts» instead. However, you should keep in mind that this command has a side effect of duplicating the content of the system PATH variable in the user PATH variable. For more information about managing environment variables in PowerShell, refer to the PowerShell documentation.
  1. Run the following command to find the user base’s binary directory: $ python -m site —user-base An example of output can be /Users/jetbrains/.local (macOS) or /home/jetbrains/.local (Linux)
  2. Add bin to this path to receive a string for adding to the ~/.bashrc file, for example: $ export PATH=»$PATH:/Users/jetbrains/.local/bin»
  3. Run the following command to make the changes effective: $ source ~/.bashrc
  4. Ensure you have enabled bashrc in your bash_profile .

At any time you can alter the specified path to the pipenv executable in the project settings. In the Settings dialog ( Control+Alt+S ), navigate to Tools | Python Integrated Tools , and type the target path in the Path to Pipenv executable field.

After the preparation steps are done, you can use pipenv to create a virtual environment for new or existing projects.

You can also set up pipenv for any of your earlier created projects.

Configure pipenv for an existing Python project

Adding a Pipenv environment

  1. Do one of the following:
    • Click the Python Interpreter selector and choose Add New Interpreter .
    • Press Control+Alt+S to open Settings and go to Project: | Python Interpreter . Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.
    • Click the Python Interpreter selector and choose Interpreter Settings . Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.
  2. Select Add Local Interpreter .
  3. In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select Pipenv Environment .
  4. Choose the base interpreter from the list, or click and find the desired Python executable in your file system.
  5. If your project contains Pipfile , you can choose whether you want to install the packages listed in it by enabling or disabling the Install packages from Pipfile checkbox. By default, the checkbox is enabled.
  6. If you have added the base binary directory to your PATH environmental variable, you don’t need to set any additional options: the path to the pipenv executable will be autodetected. If the pipenv executable is not found, follow the pipenv installation procedure to discover the executable path, and then specify it in the dialog.
  7. Click OK to complete the task.

When you have set the pipenv virtual environment as a Python interpreter, all available packages are added from the source defined in Pipfile . The packages are installed, removed, and updated in the list of the packages through pipenv rather than through pip.

PyCharm can create a pipenv environment for your project based on the project requirements recorded in Pipfile.

Create an environment using the Pipfile

Pipfile detected

  1. When you open a project that contains Pipfile , but no project interpreter is configured, PyCharm suggests that you create a pipenv environment.
  2. Click Create a pipenv environment using Pipfile if you want PyCharm to configure pipenv for you automatically. Alternatively, you can click Configure Python interpreter to follow the standard workflow.
  3. If PyCharm cannot autodetect the pipenv executable, specify the path to it and click OK .

A new pipenv environment will be configured for your project and the packages listed in Pipfile will be installed.

PyCharm supports environment variables, for example, PIPENV_VENV_IN_PROJECT . You can add PIPENV_VENV_IN_PROJECT=true to your ~/.profile , or ~/.bash_profile or ~/.bashrc and re-login to your OS in order for all the GUI processes to inherit new environment variables from your shell config.

For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:

  • Manage interpreter paths
  • Install, uninstall, and upgrade packages

pipenv

pipenv — это замечательный проект, который призван упростить организацию рабочего процесса для Python-разработчиков. Он решает несколько наиболее актуальных для разработчика проблем (да, несколько, вопреки Unix-way). Этакий швейцарский нож для питонистов.

pipenv нельзя рассматривать как замену pip , скорее это надстройка над pip . Но даже PyPA всерьёз рекомендует рассмотреть pipenv для управления зависимостями приложений, что как минимум означает, что проект хорошо зарекомендовал себя в сообществе.

Изначальный автор проекта — Кеннет Рейц (Kenneth Reitz) — он ещё и автор requests и множества других проектов «for humans», очевидно, вдохновлялся пакетными менеджерами из других экосистем, такими как npm (JavaScript) и bundler (Ruby), так что если вы когда-то пользовались этими инструментами, то можете заметить множество параллелей.

В названии проекта кроются два основных его назначения:

  • pip — установка и управления зависимостями проекта;
  • env — создание и управление виртуальным окружением для проекта.

Грубо говоря, pipenv можно рассматривать как симбиоз утилит pip и venv (или virtualenv ), которые работают вместе, пряча многие неудобные детали от конечного пользователя.

Помимо этого pipenv ещё умеет вот такое:

  • автоматически находить интерпретатор Python нужной версии (находит даже интерпретаторы, установленные через pyenv и asdf !);
  • запускать вспомогательные скрипты для разработки;
  • загружать переменные окружения из файла .env ;
  • проверять зависимости на наличие известных уязвимостей.

Стоит сразу оговориться, что если вы разрабатываете библиотеку (или что-то, что устанавливается через pip , и должно работать на нескольких версиях интерпретатора), то pipenv — не ваш путь. Этот инструмент создан в первую очередь для разработчиков конечных приложений (консольных утилит, микросервисов, веб-сервисов). Формат хранения зависимостей подразумевает работу только на одной конкретной версии интерпретатора (это имеет смысл для конечных приложений, но для библиотек это, как правило, не приемлемо). Для разработчиков библиотек существует другой прекрасный инструмент — poetry .

Итак, начнём по порядку.

Установка

Как я писал в посте про виртуальные окружения, не стоит устанавливать пакеты в глобальный интерпретатор, поэтому предпочтительным способом установки является пакетный менеджер вашей ОС.

Например, на MacOS pipenv можно установить через brew :

$ brew install pipenv 

А на Fedora Linux вот так:

$ sudo dnf install pipenv 

На Ubuntu можно установить pipenv из специального PPA:

$ sudo apt install software-properties-common python-software-properties $ sudo add-apt-repository ppa:pypa/ppa $ sudo apt update $ sudo apt install pipenv 

Во всех остальных случаях, в частности на Windows, самый простой способ — это установка в домашнюю директорию пользователя (опять же, см. пост про виртуальные окружения):

$ pip install --user pipenv 

Теперь проверим установку:

$ pipenv --version pipenv, version 2018.11.26 

Если вы получили похожий вывод, значит, всё в порядке.

При возникновении проблем с установкой, обратитесь к официальной документации. Если совсем беда, то напишите комментарий под этим постом, попробуем помочь ��

Файлы pipenv

pipenv использует свой собственный формат файла для описания зависимостей проекта — Pipfile . Этот файл имеет формат TOML. В принципе его можно редактировать руками, но pipenv достаточно неплохо и сам умеет обновлять этот файл, когда вы просто работаете с утилитой через командную строку. Структуру этого файла рассмотрим чуть позже.

В паре с Pipfile идёт Pipfile.lock . Он имеет формат JSON и не предназначен для редактирования руками. Этот файл хранит контрольные суммы пакетов, которые вы устанавливаете в проект, что даёт гарантию, что развёрнутые на разных машинах окружения будут идентичны друг другу. pipenv автоматически обновляет контрольные суммы в этом файле, когда вы устанавливаете или обновляете зависимости. При развёртывании окружения pipenv сверит сохранённые контрольные суммы с фактически получившимися, и в случае чего уведомит вас, что развёртывание не удалось. Это очень важный плюс в копилку pipenv по сравнению с pip .

Оба этих файла можно и нужно сохранять в системе контроля версий (git).

Вообще, идею использовать два файла для описания зависимостей нельзя назвать новой. Здесь явно прослеживается параллель между Gemfile и Gemfile.lock из мира Ruby и package.json и package-lock.json из мира JavaScript. Все эти файлы имеют схожее назначение.

Использование

Инициализация проекта

Давайте создадим простой проект под управлением pipenv .

$ mkdir pipenv_demo $ cd pipenv_demo 

Создать новый проект, использующий конкретную версию Python можно вот такой командой:

$ pipenv --python 3.8 

Если же вам не нужно указывать версию так конкретно, то есть шорткаты:

# Создает проект с Python 3, версию выберет автоматически. $ pipenv --three # Аналогично с Python 2. # В 2020 году эта опция противопоказана. $ pipenv --two 

После выполнения одной из этих команд, pipenv создал файл Pipfile и виртуальное окружение где-то в заранее определенной директории (по умолчанию вне директории проекта).

$ cat Pipfile [[source]] name = "pypi" url = "https://pypi.org/simple" verify_ssl = true [dev-packages] [packages] [requires] python_version = "3.8" 

Это минимальный образец Pipfile . В секции [[source]] перечисляются индексы пакетов — сейчас тут только PyPI, но может быть и ваш собственный индекс пакетов. В секциях [packages] и [dev-packages] перечисляются зависимости приложения — те, которые нужны для непосредственной работы приложения (минимум), и те, которые нужны для разработки (запуск тестов, линтеры и прочее). В секции [requires] указана версия интерпретатора, на которой данное приложение может работать.

Очень полезно правильно разделять зависимости на «основные» и «разработческие». Это позволит уменьшить размер окружения при развёртывании на продакшн (например, размер Docker-образа). Кроме того, чем меньше в системе, работающей на продакшне, установлено пакетов, тем меньше потенциальных уязвимостей.

Если вам нужно узнать, где именно pipenv создал виртуальное окружение (например, для настройки IDE), то сделать это можно вот так:

$ pipenv --py /Users/and-semakin/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-1dgGUSFy/bin/python 

Управление зависимостями через pipenv

Теперь давайте установим в проект первую зависимость. Делается это при помощи команды pipenv install :

$ pipenv install requests 

Давайте посмотрим, что поменялось в Pipfile (здесь и дальше я буду сокращать вывод команд или содержимое файлов при помощи . ):

$ cat Pipfile . [packages] requests = "*" . 

В секцию [packages] добавилась зависимость requests с версией * (версия не фиксирована).

А теперь давайте установим зависимость, которая нужна для разработки, например, восхитительный линтер flake8 , передав флаг —dev в ту же команду install :

$ pipenv install --dev flake8 $ cat Pipfile . [dev-packages] flake8 = "*" . 

Теперь можно увидеть всё дерево зависимостей проекта при помощи команды pipenv graph :

$ pipenv graph flake8==3.7.9 - entrypoints [required: >=0.3.0,0.4.0, installed: 0.3] - mccabe [required: >=0.6.0,0.7.0, installed: 0.6.1] - pycodestyle [required: >=2.5.0,2.6.0, installed: 2.5.0] - pyflakes [required: >=2.1.0,2.2.0, installed: 2.1.1] requests==2.23.0 - certifi [required: >=2017.4.17, installed: 2020.4.5.1] - chardet [required: >=3.0.2,4, installed: 3.0.4] - idna [required: >=2.5,3, installed: 2.9] - urllib3 [required: >=1.21.1,1.26,!=1.25.1,!=1.25.0, installed: 1.25.9] 

Это бывает полезно, чтобы узнать, что от чего зависит, или почему в вашем виртуальном окружении есть определённый пакет.

Также, пока мы устанавливали пакеты, pipenv создал Pipfile.lock , но этот файл длинный и не интересный, поэтому показывать содержимое я не буду.

Удаление и обновление зависимостей происходит при помощи команд pipenv uninstall и pipenv update соответственно. Работают они довольно интуитивно, но если возникают вопросы, то вы всегда можете получить справку при помощи флага —help :

$ pipenv uninstall --help $ pipenv update --help 

Управление виртуальными окружениями

Давайте удалим созданное виртуальное окружение:

$ pipenv --rm 

И представим себя в роли другого разработчика, который только присоединился к вашему проекту. Чтобы создать виртуальное окружение и установить в него зависимости нужно выполнить следующую команду:

$ pipenv sync --dev 

Эта команда на основе Pipfile.lock воссоздаст точно то же самое виртуальное окружение, что и у других разработчиков проекта.

Если же вам не нужны dev-зависимости (например, вы разворачиваете ваш проект на продакшн), то можно не передавать флаг —dev :

$ pipenv sync 

Чтобы «войти» внутрь виртуального окружения, нужно выполнить:

$ pipenv shell (pipenv_demo) $ 

В этом режиме будут доступны все установленные пакеты, а имена python и pip будут указывать на соответствующие программы внутри виртуального окружения.

Есть и другой способ запускать что-то внутри виртуального окружения без создания нового шелла:

# это запустит REPL внутри виртуального окружения $ pipenv run python # а вот так можно запустить какой-нибудь файл $ pipenv run python script.py # а так можно получить список пакетов внутри виртуального окружения $ pipenv run pip freeze 

Переменные окружения

Согласно идеологии 12-факторных приложений, конфигурацию принято хранить отдельно от кода, а лучше всего конфигурацию вообще хранить в переменных окружения (environment variables или env vars). Чтобы упростить работу с переменными окружения в процессе разработки, широкое айти-сообщество придумало сохранять их в специальный файл .env и загружать в шелл по мере необходимости. Такие файлы используются во множестве фреймворков, инструментов и экосистем. pipenv упрощает работу с переменными окружения в Python-проектах.

Давайте создадим файл .env и запишем туда какое-нибудь значение:

SECRET_VALUE=hello pipenv! 

ВАЖНО: файл .env может содержать пароли для подключения к СУБД или токены для доступа к внешним сервисам. Такие данные никогда не должны попадать в git.

Давайте напишем небольшой скрипт ( script.py ), который будет использовать эту переменную окружения:

import os print("Secret value:", os.environ.get("SECRET_VALUE")) 

Попробуем запустить его без использования pipenv :

$ python script.py Secret value: None 

Скрипт вместо секретного значения вывел None , потому что переменная окружения так и осталась просто лежать в файле, и никак не повлияла на работу скрипта. А теперь запустим этот же скрипт через pipenv :

$ pipenv run python script.py Loading .env environment variables… Secret value: hello pipenv! 

pipenv увидел файл .env и автоматически загрузил переменные из него. Скрипт вывел то значение, которое мы и ожидали увидеть. Команда pipenv shell тоже подгружает переменные окружения из файла.

Запуск скриптов

Часто в процессе разработки встречаются повторяющиеся задачи. Если вы работаете в команде, то ваши коллеги наверняка тоже с ними сталкиваются. Было бы разумно сохранить/задокументировать где-то команды, нужные для решения этих повторяющихся задач, чтобы их было проще найти и чтобы они всегда выполнялись одинаково. Можно, конечно, использовать обычные .sh файлы, но у pipenv тоже есть инструмент, который может в этом помочь, и даже лучше.

Допустим, что вы регулярно запускаете проверку кода flake8 , но с указанием дополнительных флагов, например, вам не нужно проверять определенную директорию, а так же вы хотите пропускать один вид ошибок (правильнее было бы просто сохранить эти параметры в конфигурационный файл, но примера ради будем передавать всё через командную строку):

$ flake8 --exclude=tests --ignore=E121 . 

Отредактируем Pipfile , создав там секцию [scripts] со следующим содержимым:

[scripts] lint = "flake8 --exclude=tests --ignore=E121 ." 

Теперь тот же самый скрипт можно запустить при помощи команды:

$ pipenv run lint 

В качестве бонуса pipenv автоматически подгрузит переменные окружения, так что таким же образом можно выполнять и скрипты, которые зависят от конфигурации проекта (миграции БД, очистки кэшей, удаление временных файлов, да что угодно).

Распространённые проблемы

Перечислю проблемы, с которыми я сталкивался в процессе работы с pipenv .

Лишние зависимости в виртуальном окружении

Бывает, что кроме перечисленных в Pipfile и Pipfile.lock зависимостей в виртуальном окружении установлены и другие пакеты. Такое может случиться, например, при переключении между ветками в git, где в Pipfile.lock находятся разные зависимости. Или, банально, если внутри виртуального окружения вы установите что-то через pip помимо pipenv .

Чаще всего вам будет безразлично, есть в виртуальном окружении какие-то лишние пакеты или нет, но иногда такие лишние пакеты влияют на работу приложения. Пример из моей практики: ORM orator будет использовать тот драйвер для подключения к MySQL, который первым найдёт в виртуальном окружении, поэтому если вы хотите использовать pymysql , то нужно убедиться, что в виртуальном окружении нет MySQLdb (он приоритетнее).

Нужно учитывать, что команда pipenv sync —dev только доустанавливает пакеты в виртуальное окружение, но не удаляет оттуда уже установленные. Поэтому, если вам нужно обеспечить отсутствие в виртуальном окружении лишних пакетов, то приходится удалять его полностью и создавать заново:

$ pipenv --rm && pipenv sync --dev 

Пререлизные зависимости

По умолчанию pipenv игнорирует нестабильные альфа- и бета-версии пакетов, и устанавливает только стабильные. Может случиться так, что вам нужно установить пререлизную версию пакета, например, автоформаттер black , который на данный момент всё ещё не имеет стабильных релизов вообще:

$ pipenv install --dev black . Hint: try $ pipenv lock --pre if it is a pre-release dependency. ERROR: ERROR: Could not find a version that matches black Skipped pre-versions: 18.3a0, 18.3a0, 18.3a1, 18.3a1, 18.3a2, 18.3a2, 18.3a3, 18.3a3, 18.3a4, 18.3a4, 18.4a0, 18.4a0, 18.4a1, 18.4a1, 18.4a2, 18.4a2, 18.4a3, 18.4a3, 18.4a4, 18.4a4, 18.5b0, 18.5b0, 18.5b1, 18.5b1, 18.6b0, 18.6b0, 18.6b1, 18.6b1, 18.6b2, 18.6b2, 18.6b3, 18.6b3, 18.6b4, 18.6b4, 18.9b0, 18.9b0, 19.3b0, 19.3b0, 19.10b0, 19.10b0 There are incompatible versions in the resolved dependencies. 

Команда завершилась ошибкой, но pipenv предлагает воспользоваться опцией —pre , чтобы установить пререлизную зависимость. Избегайте искушения сделать так.

Что произойдёт, если всё-таки рискнуть:

$ pipenv install --dev --pre black . ✔ Installation Succeeded 

На первый взгляд, всё хорошо. Но давайте заглянем в Pipfile :

$ cat Pipfile . [pipenv] allow_prereleases = true 

Там появилась директива allow_prereleases = true , которая глобально меняет поведение pipenv и разрешает ему устанавливать пререлизные версии вообще любых зависимостей, а не только той, которую вы хотели установить. Если у вас в Pipfile не ограничены версии зависимостей (как у requests = «*» ), то следующий запуск pipenv install или pipenv update может принести в ваш проект кучу нестабильных зависимостей. Не факт, что приложение это переживёт.

Чтобы установить пререлизную зависимость правильно, нужно указать конкретную версию:

$ pipenv install --dev black==19.10b0 

Если же вы уже попались в эту ловушку pipenv , то просто отредактируйте Pipfile и либо удалите оттуда директиву allow_prereleases вообще, либо поменяйте значение на false . После этого можно спать спокойно.

Мердж-конфликты в Pipfile.lock

Когда в двух параллельных ветках происходит установка или обновление пакетов, либо просто редактируется Pipfile , то при слиянии этих веток обязательно произойдет конфликт в Pipfile.lock . Git добавит в этот файл маркеры конфликтов, после чего, само собой, он перестает быть валидным JSON. В таких случаях pipenv просто превращается в тыкву и ничего не может сделать:

$ pipenv sync --dev . json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 3 column 8 (char 24) 

План выхода из такой ситуации следующий: 1. Не пытайтесь осознанно решать конфликты в Pipfile.lock вручную, всё равно не сможете; pipenv сам создал этот файл, вот пусть сам и разбирается. 2. Разрешите конфликт в любую сторону, главное, чтобы в итоге получился валидный JSON. 3. Пересоздайте Pipfile.lock заново:

$ pipenv lock --keep-outdated 

Флаг —keep-outdated позволяет избежать лишних обновлений версий — вы ведь просто хотите разрешить конфликты, а не обновить все пакеты, верно? Тем не менее, pipenv может вас проигнорировать, и всё равно обновить некоторые пакеты, будьте к этому готовы (это известный баг).

Статус проекта: пациент скорее мертв, чем жив, но надежда есть

Стоит отметить, что после какой-то драмы в сообществе, изначальный автор (Kenneth Reitz) покинул проект (и вообще все свои проекты), и проект перешёл в общественное достояние. Любые такие конфликты всегда плохо сказываются на успехе проекта, и pipenv , определенно, переживает сейчас не лучшие времена. На данный момент последний релиз был 26 ноября 2018 года. За полтора года накопилось большое количество незарелиженных баг-фиксов, что говорит о проблемах с поддержкой проекта.

Несмотря на это, я всё равно рекомендую присмотреться к pipenv , потому что он действительно хорош. Недавно проект стал проявлять признаки жизни, и я очень надеюсь, что всё с ним будет хорошо. По-моему, это очень важный для экосистемы Python проект.

Обновление от 30 мая 2020: pipenv наконец выпустил долгожданный релиз 2020.5.28 .

$ pip install --user --upgrade pipenv 

Проект будет жить!

Заключение

Вместо заключения оставлю вас поразмышлять над вот этой программой:

def use_pipenv(): know_common_workflows() distinguish_between_main_and_dev_dependencies() use_dot_env_file() use_scripts() know_pitfalls() print("PROFIT. ") if work_on_application: use_pipenv() elif work_on_library: use_poetry() else: print("wtf") use_pip() 

Дополнительное чтение

  • Исходный код pipenv ;
  • Официальная документация;
  • Гайд на RealPython;
  • Kenneth Reitz — Pipenv: The Future of Python Dependency Management — PyCon 2018;
  • Managing Application Dependencies Tutorial.

Подпишитесь!

Чтобы получить уведомление о новом посте можно:

  • подписаться на канал в Telegram (альтернативнаяссылка);
  • подписаться на Atom-фид, если вы олдфаг-старовер вам так удобно.

Настройка среды Pipenv в pycharm

Я пытаюсь добавить pipenv в интерпретатор проекта в pycharm, но это вызывает ошибку. Это шаги, которые я выполнил: -1- Сначала в командной строке я установил pip install pipenv -2- Перейдите в директорию моего проекта в командной строке и введите pipenv shell (Эта команда будет искать среду pipenv и загружать ее, в противном случае, если она не существует, она создаст новую) -3- Чтобы установить последнюю успешную записанную среду (все пакеты и зависимости), введите pipenv install —ignore-pipfile для установки производственной среды -4- В PyCharm File->Настройки->Project: ProjectName->Project Interpreter click add enter image description here -5- выберите pipenv environment , pycharm автоматически показывает исполняемое окно pipenv enter image description here -6- Нажмите OK — Что я здесь делаю? Я установил pipeline глобально и в каталоге моего проекта enter image description here Запуск оболочки pipenv в каталоге проекта показывает это

Shell for C:\Users\gh8001\.virtualenvs\churn_prediction-UB3VC30i already activated. No action taken to avoid nested environments. 

Поделиться Источник 06 августа 2019 в 16:40

4 ответа

  • выберите вкладку ‘Virtualenv Environment’
  • затем кнопку ‘Existing Environment’
  • затем укажите на интерпретатор, который вы создали на шаге 3. Вы можете найти этот интерпретатор, используя ‘pipenv —venv’ для корневого каталога окружения, а затем добавьте /bin/python в конец.
  • Выберите OK, и новый pipenv должен быть в использовании

Поделиться 19 июля 2020 в 21:30

Я столкнулся с той же проблемой. Я потратил пол дня и наконец обнаружил, что проблема находится на этапе установки python.

Просто снимите флажок Установить запускатель для всех пользователей (рекомендуется)

enter image description here

Эта опция сохраняет некоторые файлы python, такие как pipenv.exe, в корневом C:\Users\your_pc\AppData\Roaming\ и вызывает проблему.

Надеюсь, это сработает для вас.

Поделиться 28 сентября 2020 в 18:56

Исполняемый файл pipenv должен указывать на файл pipenv.exe, а не на файл python.exe. Я не знаю, почему pycharm неправильно обнаруживает это.

Поделиться 24 октября 2019 в 07:41

Я думаю, вы можете установить pipenv с помощью pip в anaconda. Таким образом, вы можете найти исполняемый pipenv в своем каталоге anaconda/bin.

Имя «pipenv» не распознано как имя командлета

введите сюда описание изображения В настройках путь к нему указан, в Path есть путь к папке, в которой находится pipenv (я даже путь к самому файлу pipenv в Path указал) введите сюда описание изображения

Отслеживать

задан 19 авг 2022 в 15:55

user514769 user514769

Это в настройках PyCharm указано, а система не знает, где этот executable находится. Добавьте путь PATH.

20 авг 2022 в 7:41

@void, как оказалось я добавил путь в PATH в разделе «переменные среды пользователя», а нужно было ещё это сделать в разделе в разделе «системные переменные» Оформите, пожалуйста, Ваш комментарий, как ответ, чтобы я мог его принять

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *