Python как подключить venv

Виртуальные окружения Python при помощи venv

В норме python умеет работать лишь с одной версией каждой библиотеки и ставит её в папку общую для всех пользователей. Из-за этого возникает три проблемы:

• разным проектам могут потребоваться разные версии библиотек (и далеко не всегда самая новая подходит лучше старых)
• пользователь без прав администратора вообще не может установить библиотеку, потому что у него нет доступа на запись к этой общей папке
• в системе может быть установлено несколько версий интерпретатора, у каждого из которых свой набор библиотек. При установке библиотек и запуске программы довольно легко забыть, какая из версий python используется

Чтобы решить все три проблемы, принято для каждого проекта создавать своё виртуальное окружение. Фактически, это локальная “копия” питона нужной версии, плюс набор всех библиотек (конкретных версий), которые нужны этому проекту. Эта копия “живёт”, как правило, в папке проекта в скрытой подпапке .venv . (В linux папки, с названием, начинающимся с точки, считаются скрытыми).

Создание виртуального окружения

Чтобы создать виртуальное окружение, необходимо запустить модуль venv и указать папку, в которой виртуальное окружение будет храниться ( .venv , как мы уже говорили). В последних версиях питона он встроенный, так что ничего специально устанавливать не требуется.

Для начала нам нужно в командной строке зайти в папку проекта:

cd /path/to/project

Затем запустить модуль venv:

python -m venv .venv

Если у вас есть предпочтения по версии питон, которая необходима, то модуль venv следует запускать при помощи той версии питона, которую мы собираемся использовать в дальнейшем. Например, если у нас есть python 2.7, python 3.6 и python 3.8, и мы планируем использовать версию 3.6, нам следует написать:
/path/to/python3.6 -m venv .venv

Если вам требуются библиотеки, которые устанавливать долго и нудно (например, tensorflow), а в системе они уже стоят, то можно добавить ключ —system-site-packages , тогда ваше окружение будет использоваться как дополнение к системному:
python -m venv .venv —system-site-packages

Активация виртуального окружения

После того как вы создали окружение, его следует активировать:

.venv\Scripts\activate.bat

source .venv/bin/activate

(!) Окружение деактивируется каждый раз, когда терминал (консоль, командная строка) закрывается, так что при включении командной строки надо всякий раз активировать окружение

Если вы зачем-то хотите вручную деактивировать окружение, не закрывая терминал, достаточно вызывать команду deactivate .

Работа в виртуальном окружении

После того, как вы активировали окружение, команды python и pip будут работать с этим окружением.

Устанавливать библиотеки (в активированном окружении) можно одним из этих двух способов:

pip install some-awesome-package

python -m pip install some-awesome-package

Все библиотеки, которые вы установите, будут относиться только к этому проекту и будут подключаться после активации.

Запускать скрипты следует так:

python script.py

Хранение конфигурации

Полезно завести файл requirements.txt (это стандартное имя, вам следует использовать такое же), в котором будут перечислены все установленные библиотеки. Создать этот файл можно командой:

pip freeze > requirements.txt

Помимо названий библиотек эта команда сохраняет также версии пакетов. Благодаря этому любой человек, использующий ваш проект, (или вы сами на другом компьютере) можете одной командой установить все необходимые библиотеки. Притом вы избежите возможных багов, возникающих из-за различий в версиях библиотек на разных компьютерах. Установить библиотеки из файла requirements.txt можно командой:

pip install -r requirements.txt

Использование вместе с системой контроля версий git

Если вы пользуетесь системой контроля версий git (а если нет, то почему?!), вам стоит добавить папку вашего виртуального окружения .venv/ в файл .gitignore — это укажет git-у, что за файлами в этой папке следить не требуется:

Этой папке не место в репозитории: она очень объемная, а её отслеживание не даст вам серьезных преимуществ, но создаст лишние проблемы (виртуальные окружения нельзя просто так перенести с компьютера на компьютер, т.к. они зависят от того, в какой папке установлен питон и какой версии).

Чтобы система контроля версий отслеживала, какие библиотеки требуются вашему проекту, файл requirements.txt стоит добавить под контроль git-а:

git add requirements.txt git commit -m "Store requirements" -- requirements.txt 

Источник

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