Библиотеки Python. Как установить библиотеку Python
Ниже мы расскажем о преимуществах использования библиотеки Python:
- Сокращение времени разработки. Использование библиотек позволяет сократить время, необходимое для написания кода. Вместо того чтобы писать свои функции с нуля, мы можем использовать готовые решения, которые уже были написаны другими программистами.
- Улучшение качества кода. Использование готовых решений позволяет избежать ошибок и улучшить качество кода. Библиотеки уже были протестированы и проверены на ошибки, поэтому мы можем быть уверены, что они работают правильно.
- Увеличение функциональности. Использование библиотек позволяет увеличить функциональность вашей программы. Библиотеки содержат множество полезных инструментов и функций, которые могут пригодиться при написании программы.
Если вы только вступили на путь ИТ-специалиста, то свой код можно сравнивать с готовыми решениями и быстро находить ошибки. В нашей школе можно изучать Python для детей бесплатно на Youtube-канале. Это поможет узнать основы кодинга на этом языке и даже создать свой первый алгоритм.
Как установить библиотеку в Python
Ниже мы покажем конкретный пример установки, подключения и использования библиотеки Pygame на «Пайтоне».
Если вы верно установили Python, то проблем с установкой точно не возникнет. Чтобы установить новую библиотеку, нужно зайти в командную строку компьютера. Самый простой способ — запустить PowerShell.
Для этого нужно нажать кнопку «Пуск» и в строке поиска набрать PowerShell. Нажмите на значок приложения и введите команды для установки библиотек. Команды вы легко сможете найти в интернете.
Мы покажем как установить библиотеку Pygame. Pygame — это библиотека для создания 2D игр на Python. Она содержит множество функций и инструментов, которые позволяют создавать игры с графикой, звуком и управлением.
Для установки библиотек в Python мы используем инструмент Pip (Python Installed Packages). Он позволяет быстро и легко устанавливать библиотеки с помощью командной строки.
Создадим простое окошко с помощью Pygame:
window_size = (400, 300)
font = pygame.font.Font(None, 36)
text = font.render(«Hello, Pygame!», True, (255, 255, 255))
text_rect = text.get_rect(center=(window_size[0] / 2, window_size[1] / 2))
Теперь код можно проверить — перед вами должно появиться окошко с надписью «Hello, Pygame!»
В итоге хочется отметить, что Python для детей — это несложно. Главное — иметь желание развиваться в ИТ-сфере. Из нашего материала вы узнали что такое библиотеки в Python, какие виды библиотек бывают, как выбрать библиотеку и как ее установить. Также мы показали наглядно, что использование библиотек помогает программистам создавать качественный и функциональный код, поэтому их использование очень важно.
Чтобы еще лучше разобраться со всеми особенностями языка программирования «Пайтон», вы можете записаться на онлайн-курсы в школу программирования «Пиксель». Здесь опытные преподаватели расскажут не только об основах программирования на этом языке, но и помогут создать свою первую программу или приложение. Ждем ребят от 10 лет, которые хотят не только играть на компьютере, но и самостоятельно создавать игры, сервисы и приложения.
Также подписывайтесь на наш Youtube-канал, где мы в доступной форме рассказываем о программировании на Python и других языках. Кроме того, на канале выкладываются уроки по другим направлениям: Roblox, веб-дизайн, Scratch, Unity, компьютерная грамотность и т. д.
№25 Python PIP / Уроки по Python для начинающих
PIP — это менеджер для библиотек Python или модулей.
Примечание: Если вы используете версию Python 3.4 и более позднюю, PIP уже установлен по умолчанию.
Что такое библиотека?
Библиотека содержит все файлы, необходимые для модуля.
Модули — это библиотеки кода Python, которые вы можете включить в свой проект.
Как проверить установлен ли PIP
Перейдите в командную строку в папку каталога сценариев Python и введите следующее:
pip --version Установка PIP
Если PIP у вас не установлен, вы можете сделать это на своем устройстве, скачав с этой страницы: https://pypi.org/project/pip/
Скачивание библиотеки
Откройте командную строку и напишите pip НАЗВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ , чтобы загрузить нужную.
Скачаем пакет “camelcase”:
pip install camelcase Использование библиотек
Как только библиотека будет установлена, она готова к использованию. Импортируйте camelcase в свой проект.
import camelcase c = camelcase.CamelCase() txt = "hello world" print(c.hump(txt)) Hello World Поиск необходимых библиотек
Найдите больше библиотек здесь: https://pypi.org/.
- ТЕГИ
- Уроки Python для начинающих
Я создал этот блог в 2018 году, чтобы распространять полезные учебные материалы, документации и уроки на русском. На сайте опубликовано множество статей по основам python и библиотекам, уроков для начинающих и примеров написания программ.
Мои контакты: Почта
Python Q https://yandex.ru/q/loves/python Online
Python Q CEO Pythonru admin@pythonru.com https://secure.gravatar.com/avatar/b16f253879f7349f64830c64d1da4415?s=96&d=mm&r=g CEO Pythonru Python Александр Редактор https://t.me/cashncarryhttps://pythonru.com/https://yandex.ru/q/profile/cashnc/ PythonRu.com admin@pythonru.com Alex Zabrodin 2018-10-26 Online Python, Programming, HTML, CSS, JavaScript
19 полезных библиотек для Python
Библиотеки — это готовые модули кода, которые используют разработчики, чтобы не писать один и тот же код несколько раз. В этой статье делимся подборкой самых полезных библиотек Python, рассказываем, как их установить, а также коротко описываем возможности.
К началу 2023 года Python остается одним из самых популярных языков программирования. Кроме простоты и легкости синтаксиса, он также отличается множеством подключаемых библиотек. В Python их более 137000 , и практически каждый день это число растет.
Стандартные библиотеки Python
Стандартные библиотеки Python — это модули кода, которые доступны разработчикам без дополнительной установки
Например, библиотека math в Python дает возможность выполнять самые разные математические функции: находить целое от вещественного числа (math.trunc(x)) , вычислять логарифмы (math.log(x[, base])) или значение числа �� (math.pi) . А библиотека os Python необходима для работы с файловой системой компьютера и операционной системой.
Другие стандартные библиотеки — random и datetime . Первая дает инструменты для работы со случайными числами, а вторая незаменима для программ, которые оперируют временем и датами.
Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки.
import math Как подключить библиотеку Python
Большинство других библиотек Python требуют отдельного подключения. Но сделать это не сложно. При использовании современной версии Python 2.7.9 и выше или 3.4 и выше необходимый для подключения библиотек инструмент — система управления библиотеками PIP – устанавливается автоматически. Поэтому, чтобы установить библиотеку, вам достаточно сделать всего три шага:
- Войдите в командную строку.
- На Mac OS нажмите клавиши Command + Space , введите в появившемся окне слово Terminal и нажмите Enter /
- На Windows нажмите клавиши Win + R , введите в появившемся окне cmd и нажмите Enter .
- Чтобы проверить, установлен ли у вас PIP , а заодно обновить его до последней версии, введите в командную строку следующие команды и нажмите Enter :
- Для Mac OS: pip install –U pip
- Для Windows: python -m pip install -U pip
- Теперь просто введите pip install и название библиотеки. Например, pip install pandas или pip install theano , а затем нажмите Enter . Файлы библиотеки автоматически загрузятся на компьютер, и она установится.
Узнать, какие библиотеки Python подойдут под ваши задачи, можно из этой статьи и с помощью агрегатора библиотек — pypi.org .
Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.
Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.
Библиотеки Python для веб-разработки
Среди веб-разработчиков на Python чаще работают бэкендеры — возможно, вы слышали про популярные у них фреймворки Django и Tornado. Еще на этом языке делают парсеры — программы для сбора данных с разных страниц в интернете.
HTTPX
HTTPX — одна из главных библиотек для бэкенд-разработчиков. В отличие от другой популярной библиотеки — Requests , HTTPX позволяет работать не только с синхронными, но и с асинхронными HTTP-запросами. Эта библиотека также поддерживает современную версию протокола — HTTP2 и довольно проста в использовании.
Код для установки:
pip install httpx Celery
Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.
pip install celery Scrapy
Scrapy – это библиотека, с которой удобно собирать данные для вашего приложения. Ее используют для написания поисковых роботов (веб-краулеров) и других алгоритмов для сбора данных. Она поддерживает асинхронность и поэтому позволяет быстро и эффективно решать самые разные задачи: от загрузки веб-страниц до их обработки и сохранения в различных форматах.
pip install scrapy Dash
Dash — это библиотека Python для работы над веб-приложениями. Ее отличает доступный инструментарий для создания графических интерфейсов (GUI), через которые пользователь может работать с данными. А еще в ней удобно делать приложения с интерактивными диаграммами, графиками, дашбордами.
pip install dash Изучите Django и начните работать с базами данных с помощью ORM Чтобы создавать сайты и веб-сервисы на Python, недостаточно знать сам язык. Нужно также понимать протокол HTTP, разбираться в веб-серверах и многом другом. Пройдите трек «Веб-разработка на Django» на Хекслете и найдите еще одно применение вашим навыкам Python-разработки.
Библиотеки Python для Machine Learning
Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач.
NumPy
NumPy — библиотека, известная не только программистам, работающим с Python. Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования.
pip install numpy Pandas
Pandas — это основная библиотека Python для наиболее трудоемких задач в машинном обучении: подготовки и первичного анализа данных. С помощью Pandas удобно фильтровать, объединять и группировать данные, а также строить модели интерпретации любого уровня сложности.
pip install pandas TensorFlow
TensorFlow — это библиотека популярная у разработчиков нейронных сетей. Она использует тензоры — многомерные массивы, которые дают возможность работать с несколькими сетями одновременно. Также TensorFlow часто используется для распознавания изображений и рукописного текста.
pip install tensorflow LightGBM
LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.
pip install lightgbm Читайте также: Как программировать на Python в Windows. Разбираем WSL
Библиотеки Python для форматирования и очистки данных
Среди аналитиков и научных работников на Python востребованы библиотеки для форматирования и очистки данных. Они помогают приводить данные к нужному виду, удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных и так далее. Без таких библиотек работа с данными была бы гораздо сложнее и дольше.
Цифровых данных с каждым днем становится больше, и для упрощения их обработки нужны специальные инструменты. В Python есть множество библиотек, которые помогают приводить данные к нужному виду: удалять пропуски и выбросы, объединять разные источники данных.
Dora
Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.
pip install dora Datacleaner
Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.
pip install datacleaner Tabulate
Tabulate используется для создания таблиц с удобным дизайном. В ней есть множество функций форматирования для удобного вывода словарей, списков, двумерных массивов библиотек NumPy и Pandas . Кроме консоли Tabulate поддерживает выгрузку данных и в различных веб-форматах — от HTML до Markdown Extra.
pip install tabulate Scrubadub
Scrubadub – это библиотека, особенно полезная для работы с конфиденциальными данными. Она предлагает множество гибких инструментов для удаления из массива данных имен, телефонов, URL-адресов, ID и других важных данных.
pip install scrubadub Библиотеки Python для визуализации данных
Библиотеки для визуализации данных позволяют создавать разнообразные графики, диаграммы, дашборды и другие изображения, которые помогают представить данные. С помощью таких библиотек можно сделать данные более привлекательными и понятными для аудитории.
Matplotlib
Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения.
pip install matplotlib Altair
Altair — это библиотека Python для статистической визуализации. Она носит «декларативный» характер: разработчикам не нужно писать объемный код для визуализации, а достаточно указать на связь с данными. Altair не поддерживает 3D, но особенно полезен для создания составных и комплексных 2D-графиков.
pip install altair Bokeh
Bokeh – библиотека визуализации данных, оптимизированная под браузеры. Она поддерживает работу с веб-приложениями и JSON-объектами, а также оптимизирована под работу с данными в реальном времени. Особенно часто Bokeh применяют для создания интерактивных визуализаций.
pip install bokeh Leather
Leather — это совсем новая библиотека визуализации данных для Python. Она наиболее полезна, когда задачу нужно решить как можно быстрее. В отличие от ряда подобных библиотек, Lether способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
pip install leather Библиотеки Python для создания Telegram-ботов
Telegram-боты — то, что сделало Python особенно популярным на постсоветском пространстве. Боты используют для разных задач — от записи на публичные лекции до оказания помощи или написания текстовых RPG.
Aiogram
Aiogram – это удобная и полностью асинхронная библиотека для создания ботов. Написанные с ее помощью боты отличаются высокой скоростью работы и способностью оперативно справляться с большим трафиком.
pip install aiogram Python-telegram-bot
Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов.
pip install python-telegram-bot Telebot
Telebot – библиотека, которая в большей степени подойдет начинающим разработчикам. Она проста в использовании, требует меньших объемов кода и способна работать как синхронно, так и асинхронно.
pip install telebot Итог
Мы рассмотрели 19 библиотек для Python, применяющихся в наиболее популярных областях программирования. Какую выбрать – зависит от ваших задач. Если вы опытный разработчик и не нашли в списке библиотеку, о которой точно должен знать каждый — расскажите о ней в комментариях.
Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub.
Установка библиотек и окружения Python
- Установка сторонних библиотек
- Использование виртуального окружения
- Краткие итоги параграфа
- Вопросы и задания для самоконтроля
Установка сторонних библиотек
Ранее мы уже познакомились с порядком подключения дополнительных модулей и пакетов, входящих в состав стандартной библиотеки. Однако в Python имеется возможность расширения ядра и за счет использования сторонних библиотек. А это более 90 000 модулей и пакетов, которые могут быть достаточно легко установлены из раздела Python Package Index (PyPI) официального сайта с помощью утилиты pip .
(от англ. Package Installer for Python ) – это свободно распространяемая консольная утилита, которая используется для установки и управления сторонними программными пакетами и библиотеками, написанными на Python .
Следует отметить, что включение pip в состав большинства последних дистрибутивов Python , начиная с версии 3.4 , дефакто сделало его стандартным менеджером пакетов языка. И даже несмотря на отсутствие графической оболочки, данная утилита интуитивно понятна и довольно проста в использовании. Полную документацию по данному менеджеру пакетов можно посмотреть на соответствующей странице его официального сайта. Здесь же мы рассмотрим лишь несколько основных моментов, дающих наглядное представление о порядке его использования.
Начнем с просмотра информации о версии менеджера, входящего в текущий дистрибутив Python (см. пример №1 ).
Код Результат pythonCodes
# Модуль os для работы с ОС. import os # Получаем текущую версию менеджера. os.system('pip3 --version') # Более надежный вариант, но в Линуксе # используйте 'python3 -m pip --version'. os.system('python -m pip --version') input()pip 21.2.4 from C:\python\lib\site-packages\pip (python 3.10) pip 21.2.4 from C:\python\lib\site-packages\pip (python 3.10) Пример №1. Просмотр версии менеджера пакетов pip.
Как видим, для доступа к pip из скрипта мы использовали метод os.system() , передав ему имя менеджера и через пробел добавив требуемую команду (в нашем случае это —version ). Аналогичным образом можно запускать на выполнение и другие команды менеджера. Перечислим наиболее востребованные из них.
- —version – вывести текущую версию pip .
- help – показать справку по доступным командам.
- install —upgrade pip – обновить утилиту.
- install package_name – установить пакет последней версии. Если нужна конкретная версия пакета, необходимо указывать ее в формате install package_name==specific_version , например, install numpy==1.23.4 . Можно также указывать минимально допустимую версию, тогда нужно использовать формат install ‘package_name>=minimum_version’ , например, install ‘numpy>=1.23.4’ .
- show package_name – показать информацию о пакете.
- list – показать список уже установленных пакетов (самостоятельно можете посмотреть их в домашнем каталоге Питона в lib\site-packages ).
- uninstall package_name – деинсталлировать пакет.
- install —force-reinstall package_name – принудительно переустановить пакет (либо установить, если он отсутствует).
- freeze > requirements.txt – команда создает обычный текстовый документ requirements.txt , в котором по одному в строке перечисляются все установленные и необходимые для работы данного python -приложения программные пакеты.
- install -r requirements.txt – команда устанавливает в текущее окружение (обычно активированное виртуальное окружение) все перечисленные в файле зависимости проекта программные пакеты. Обычно это необходимо при переносе проекта на другую машину (подробнее об этом чуть ниже).
Находясь в командной оболочке текущей операционной системы, вместо префикса pip3 к командам лучше использовать префиксы python3 -m pip для ОС Ubuntu или python -m pip для ОС Windows , поскольку запуск менеджера в качестве исполняемого файла Python позволит избежать возможных проблем с правами доступа, например, при попытке обновления самого менеджера.
Не смотря на то, что список команд менеджера получился неполный, этих возможностей вполне хватит для управления установкой из PyPI практически любых сторонних пакетов и библиотек (см. пример №2 ).
Код Результат pythonCodes
# Модуль os для работы с ОС. import os # Устанавливаем пакет Pillow. os.system('pip3 install Pillow') input() # Выводим инф-цию о Pillow. os.system('pip3 show Pillow') input() # Выводим инф-цию об установленных пакетах. os.system('pip3 list') input() # Удаляем пакет Pillow. os.system('pip3 uninstall Pillow') input() # os.system(command) позволяет запустить # или /выполнить внешнюю команду в оболочке. Collecting Pillow Downloading Pillow-9.2.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (3.3 MB) |████████████████████████████████| 3.3 MB 41 kB/s Installing collected packages: Pillow Successfully installed Pillow-9.2.0 Name: Pillow Version: 9.2.0 Summary: Python Imaging Library (Fork) . Location: c:\python\lib\site-packages Package Version ---------- ------- Pillow 9.2.0 pip 21.2.4 setuptools 58.1.0 Found existing installation: Pillow 9.2.0 Uninstalling Pillow-9.2.0: Would remove: c:\python\lib\site-packages\pil\* c:\python\lib\site-packages\pillow-9.2.0.dist-info\* Proceed (Y/n)? y Successfully uninstalled Pillow-9.2.0Пример №2. Использование pip в скриптах.
Обратите внимание, что по умолчанию менеджер устанавливает библиотеки в общесистемное окружение. В нашем случае установка производилась в каталог c:\python\lib\site-packages ( ОС Windows ). Если же за компьютером работает несколько человек и возникает необходимость в установке библиотек в какое-то конкретное пользовательское окружение, следует использовать после основной команды опцию —user . Так при использовании инструкции ‘install —user Pillow’ , мой интерпретатор установил библиотеку в каталог моего окружения c:\users\petr\appdata\roaming\python\python310\site-packages . Далее нас будут больше интересовать виртуальные окружения, при активации которых все пакеты будут устанавливаться не в системное, а в текущее активное виртуальное окружение. В любом случае, после успешного добавления все сторонние библиотеки и пакеты становятся доступны в целевом окружении для импортирования инструкцией import как самые обычные модули стандартной библиотеки.
Готовый скрипт для установки и управления сторонними библиотеками вам предстоит написать в качестве задания в разделе «Простейшие скрипты и программы» нашего сборника задач и упражнений по языку программирования Python .
Использование виртуального окружения
В ходе разработки python -приложений практически каждый разработчик время от времени сталкивается с рядом проблем, связанных с использованием различных наборов версий интерпретатора и сопутствующих библиотек. Дело в том, что приложения могут быть рассчитаны на использование отличных друг от друга наборов версий и, кроме того, для многих приложений такой набор изначально подразумевается статическим. Однако библиотеки из общесистемного или пользовательского окружения постоянно и неравномерно обновляются, а значит рано или поздно избежать конфликтов версий уже не получится. Именно для таких случаев и предусмотрена возможность создания так называемых виртуальных окружений.
(от англ. virtual environment) – это изолированная среда для разработки python -проектов, использующая собственный набор из необходимой версии интерпретатора Python и сопутствующих библиотек.
Начиная с версии 3.3 в раздел « Software Packaging and Distribution » стандартной библиотеки Python был добавлен модуль venv, позволяющий без особых хлопот создавать виртуальные окружения для наших проектов (см. пример №3 ).
Код pythonCodes
# Будем считать, что наш скрипт main.py # находится в каталоге проекта my_prj. # Импортируем модуль venv станд. библиотеки. import venv # Создаем виртуальное окружение в my_prj. venv.create('./venv', with_pip=True) # Можно и через основной класс модуля. # Создаем экземпляр класса вирт. окруж. # v = venv.EnvBuilder(with_pip=True) # Создаем виртуальное окружение в папке prj_2. # v.create('./prj_2/venv')Пример №3. Создание вируальных сред с помощью модуля venv.
В результате выполнения скрипта примера в каталоге проекта my_prj будет создан подкаталог виртуального окружения venv с необходимым наборов файлов для его функционирования. Наиболее важными из них являются:
- \lib\site-packages\ (для ОС Windows ) или /lib/python*.*/site-packages/ (для ОС Ubuntu ) – используются для хранения устанавливаемых в виртуальное окружение пакетов. Только что созданное окружение обычно включает установленный пакет менеджера pip (если создание окружения выполнялось с параметром with_pip=True ) и пакет Setuptools . Далее, когда виртуальное окружение будет активировано, менеджер pip будет автоматически устанавливать все пакеты именно в данный каталог, а не в системный.
- \Scripts\ (для ОС Windows ) или /bin/ (для ОС Ubuntu ) – здесь располагается копия интерпретатора python , копия исполняемого файла pip , а также скрипты для активации и деактивации виртуального окружения.
Создавать виртуальные окружения можно и при помощи командной строки. Из нее также довольно просто активировать и деактивировать виртуальные окружения. Для этого в ОС Windows используются следующие команды:
- python -m venv venv_path или py -*.* -m venv venv_path (если установлена утилита « Python Launcher ») – создает виртуальное окружение по пути venv_path .
- venv_path\Scripts\activate.bat или venv_path\Scripts\Activate.ps1 для Windows PowerShell – активирует созданное виртуальное окружение.
- deactivate – деактивирует текущее активное виртуальное окружение (см. пример №4 ).
Пример №4. Работа с виртуальным окружением в Windows.
В примере мы создали виртуальное окружение для проекта my_prj , состоящего всего из одного файла main.py , в котором мы прописали инструкции для вывода пути к файлу интерпретатора ( print(sys.executable) ), а также информации об используемой версии Python ( print(sys.version_info) ). Данный файл мы запускали до активации виртуального окружения, во время активного состояния окружения (в самом начале командных строк стала появляться подсказка (venv) , свидетельствующая о том, что активировано виртуальное окружение) и после деактивации виртуального окружения. Соответственно ситуации менялся и результат выполнения скрипта: вне виртуального окружения вся выводимая информация указывала на системный интерпретатор (у меня по умолчанию используется Python 3.11 ), а при активном состоянии виртуального окружения – на интерпретатор виртуального окружения проекта, при создании которого использовался Python 3.9 .
Для ОС Ubuntu команды будут несколько отличаться (при этом модуль venv предварительно должен быть установлен отдельной командой sudo apt install python3-venv ):
- python3 -m venv venv_path – создает виртуальное окружение по пути venv_path , например, python3 -m venv ./venv .
- source venv_path/bin/activate – активирует созданное виртуальное окружение, например, source ./venv/bin/activate .
- deactivate – деактивирует текущее активное виртуальное окружение (см. пример №5 ).
Пример №5. Работа с виртуальным окружением в Ubuntu.
Как видим, в Линуксе все довольно похоже, но, например, не стоит забывать, что в командной строке вне виртуального окружения здесь стоит использовать команду python3 (или python3.* , если нужна какая-то конкретная установленная версия), хотя при активном виртуальном окружении достаточно использовать команду python , поскольку автоматически будет использоваться интерпретатор виртуального окружения той версии, под которой оно было создано.
Вовсе необязательно активировать созданное виртуальное окружение каждый раз, когда требуется запустить проект. В обеих операционных системах можно прописать путь к интерпретатору своего виртуального окружения в первой строке запускаемого скрипта. Делается это с помощью shebang -строки в формате #!evn_path\Scripts\python.exe для ОС Windows и #!evn_path\bin\python для ОС Ubuntu (см. пример №6 ).
Код pythonCodes
# Так выглядит код файла main.py # проекта my_prj из примеров №4 и №5. # Код для ОС Windows. #!.\venv\Scripts\python.exe import sys print(sys.executable) print(sys.version_info) # Код для ОС Ubuntu. #!./venv/bin/python import sys print(sys.executable) print(sys.version_info)Пример №6. Использование shebang-строки в python-скрипте.
Здесь важно помнить, что формат конца строк в этих системах отличается, а это может привести к неработоспособности всего скрипта. Кроме того, такие файлы из командной строки нужно запускать напрямую без использования команды запуска интерпретатора, указав лишь путь к файлу (и сделав их исполняемыми при необходимости). При чем в ОС Ubuntu , находясь в каталоге скрипта, нужно указывать помимо имени файла еще и текущую директорию в формате ./file_name.py (см. пример №7 ).
Пример №7. Запуск python-скриптов с shebang-строкой.
Если запускать скрипт с shebang -строкой не из консоли, а обычным двойным кликом мыши по ярлыку, запускаться также будет интерпретатор виртуального окружения, а не системный интерпретатор. Тот же эффект будет получен и при использовании консольной команды start main.py в ОС Windows .
Автоматизировать процесс запуска проекта в своем окружении можно и при помощи создания скриптов-оберток, которые будут активировать виртуальное окружение и запускать в нем главный файл проекта. Для ОС Windows следует использовать командный файл *.bat , а для ОС Ubuntu – bash -скрипт.
Что касается переноса проекта с виртуальным окружением на другую машину, то здесь необходимо придерживаться следующей последовательности действий.
- Активируем виртуальное окружение проекта.
- Сохраняем все зависимости командой python -m pip freeze > requirements.txt .
- Сам каталог виртуального окружения удаляем (именно поэтому не стоит хранить файл requirements.txt в этом каталоге).
- На новом месте виртуальное окружение проекта устанавливаем заново, не забыв использовать для него требуемую версию Python .
- Активируем виртуальное окружение проекта.
- Восстановливаем все зависимости, установив их командой python -m pip install -r requirements.txt .
- Если никаких работ внутри окружения не предвидится, деактивируем его.
Готовую учебную программу «Консольный менеджер проектов» вам предстоит разобрать в качестве задания в разделе « Python :: Коды, программы, скрипты ». Данный менеджер – это отличная практическая возможность закрепить теоретические знания по работе с виртуальными окружениями, которые далее будут присутствовать практически в любом разрабатываемом вами проекте.
Краткие итоги параграфа
- Для подключения дополнительных модулей и пакетов, не входящих в состав стандартной библиотеки Python , широко используется менеджер пакетов pip , который довольно просто позволяет устанавливать пакеты из раздела Python Package Index официального сайта. Если он успешно установлен, обратиться к нему из командной строки можно через python -m pip для ОС Windows или python3 -m pip для ОС Ubuntu добавив через пробел необходимую команду. Перечислим некоторые из них:
- —version – вывести текущую версию pip .
- help – показать справку по доступным командам.
- install —upgrade pip – обновить утилиту.
- install package_name – установить пакет последней версии. Если нужна конкретная версия пакета, необходимо указывать ее в формате install package_name==specific_version , например, install numpy==1.23.4 . Можно также указывать минимально допустимую версию, тогда нужно использовать формат install ‘package_name>=minimum_version’ , например, install ‘numpy>=1.23.4’ .
- show package_name – показать информацию о пакете.
- list – показать список уже установленных пакетов (самостоятельно можете посмотреть их в домашнем каталоге Питона в lib\site-packages ).
- uninstall package_name – деинсталлировать пакет.
- install —force-reinstall package_name – принудительно переустановить пакет (либо установить, если он отсутствует).
- freeze > requirements.txt – команда создает обычный текстовый документ requirements.txt , в котором по одному в строке перечисляются все установленные и необходимые для работы данного python -приложения программные пакеты.
- install -r requirements.txt – команда устанавливает в текущее окружение (обычно активированное виртуальное окружение) все перечисленные в файле зависимости проекта программные пакеты. Обычно это необходимо при переносе проекта на другую машину (подробнее об этом чуть ниже).
- python -m venv venv_path или py -*.* -m venv venv_path – создает виртуальное окружение по пути venv_path (во втором случае должна быть установлена утилита « Python Launcher »).
- venv_path\Scripts\activate.bat или venv_path\Scripts\Activate.ps1 для Windows PowerShell – активирует созданное виртуальное окружение.
- deactivate – деактивирует текущее активное виртуальное окружение.
- python3 -m venv venv_path – создает виртуальное окружение по пути venv_path .
- source venv_path/bin/activate – активирует созданное виртуальное окружение.
- deactivate – деактивирует текущее активное виртуальное окружение.
Помогите проекту, подпишитесь!
Подписка на учебные материалы сайта оформляется сроком на один год и стоит около 1,5 у.е. После подписки вам станут доступны следующие возможности.
- Доступ ко всем ответам тестов и решениям задач.
- Возможность загрузки учебных кодов и программ на свой компьютер.
- Возможность внести свой скромный вклад в развитие проекта и мира во всем мире, а также выразить свою благодарить автору за его труд. Нам очень нужна ваша поддержка!
На страницу подписки
Вопросы и задания для самоконтроля
1. Для чего используется менеджер пакетов pip ? Показать решение.
Ответ. Менеджер пакетов pip используется для установки и управления сторонними программными пакетами и библиотеками, написанными на Python . А это более 90 000 модулей и пакетов, которые могут быть достаточно легко установлены из раздела PyPI официального сайта.
2. Какую команду менеджера нужно использовать, чтобы установить пакет последней версии? Удалить его? Показать решение.
Ответ. Для установки пакета последней версии предназначена команда install package_name . Если нужна конкретная версия пакета, необходимо указывать ее в формате install package_name==specific_version . Можно также указывать минимально допустимую версию, тогда нужно использовать формат install ‘package_name>=minimum_version’ . Деинсталлировать установленный пакет можно командой uninstall package_name .
3. Напишите полную консольную команду для сохранения зависимостей текущего окружения в файл requirements.txt , а также для установки их обратно из файла. Показать решение.
Ответ. В ОС Ubuntu : python3 -m pip freeze > requirements.txt (туда) и python3 -m pip install -r requirements.txt (обратно). В ОС Windows : python -m pip freeze > requirements.txt (туда) и python -m pip install -r requirements.txt (обратно). Если все установлено правильно, то сработают также общие для обеих систем команды pip3 freeze > requirements.txt (туда) и pip3 install -r requirements.txt (обратно).
4. Что представляет из себя виртуальное окружение? Показать решение.
Ответ. Виртуальное окружение Python – это изолированная среда для разработки python -проектов, использующая собственный набор из необходимой версии интерпретатора Python и сопутствующих библиотек.
5. Напишите команду для создания виртуального окружения в подкаталоге virt , зная, что в командной оболочке вы находитесь в корневом каталоге проекта. Используйте для этого Python 3.8 . Показать решение.
Ответ. В ОС Windows : py -3.8 -m venv .\virt . В ОС Ubuntu : python3.8 -m venv ./virt .
6. Как создать виртуальное окружение из скрипта, использовав для этого модуль venv стандартной библиотеки? Показать решение.
Ответ. Необходимо импортировать модуль venv , а затем воспользоваться методом venv.create или классом venv.EnvBuilder и его методом create (посмотрите еще раз пример №3 ).
7. Как активировать и деактивировать виртуальное окружение, находясь в командной оболочке в корневом каталоге проекта и зная, что виртуальное окружение было установлено в каталог prj_venv ? Показать решение.
Ответ. Для активации виртуального окружения необходимо выполнить команду .\prj_venv\Scripts\activate.bat для ОС Windows или source ./prj_venv/bin/activate для ОС Ubuntu . Деактивация производится общей командой deactivate .
8. Как запустить проект в своем виртуальном окружении без его предварительной активации? Показать решение.
Ответ. Чтобы не активировать созданное виртуальное окружение каждый раз, когда требуется запустить проект, в обеих операционных системах можно прописать путь к интерпретатору своего виртуального окружения в первой строке запускаемого скрипта. Делается это с помощью shebang -строки в формате #!evn_path\Script\python.exe для ОС Windows и #!evn_path\bin\python для ОС Ubuntu (здесь следует быть внимательным с форматом конца строк, т.к. он отличается в этих системах, что может привести к неработоспособности всего скрипта). Также можно создать скрипты-обертки, которые будут активировать виртуальное окружение и запускать в нем главный файл проекта. Для ОС Windows следует использовать командный файл *.bat , а для ОС Ubuntu – bash -скрипт.
9. Назовите основные этапы переноса проекта с виртуальным окружением на другой компьютер? Показать решение.
Ответ. При переносе проекта на другой компьютер все зависимости проекта предварительно сохраняются в файле requirements.txt , а сам каталог с виртуальным окружением удаляется. На новом месте совершается обратный процесс: заново устанавливается виртуальное окружение для заданной версии Python , а также восстанавливаются все зависимости из файла requirements.txt .
10. Дополнительные упражнения и задачи по теме расположены в разделе «Утилита pip и виртуальные окружения» нашего сборника задач и упражнений по основам языка программирования Python .
Быстрый переход к другим страницам
- Модули и пакеты в Python
- Установка сторонних библиотек и окружения Python
- Файлы и каталоги в Python
- Вернуться к оглавлению учебника
okpython.net Copyright © 2022-2024.