Как установить новую версию питона

Установка Python — Python: Настройка окружения

Начнем с установки Python. Если на вашем компьютере пока не стоит Python, то выполните установку по нашей инструкции .

Теперь убедимся в том, что Python установился и правильно работает.

Для этого наберите в терминале команду python3 —version . Вывод должен быть примерно такой:

Убедитесь, что установленная версия не ниже 3.8 .

Чтобы учиться эффективнее, постоянно применяйте теорию на практике. Внимательно изучайте код в курсах, набирайте все примеры вручную и запускайте их на своем компьютере. Только так вы действительно поймете, что происходит.

В тех случаях, когда интерактивного интерпретатора недостаточно, код можно и нужно запускать в виде файлов. Для этого создайте файл с любым именем и расширением py — например, main.py . Затем запустите его:

Обратите внимание, что запускать код нужно из той же директории, в которой лежит файл main.py . Если вы запускаете не из той же директории, нужно дополнительно указывать путь до файла.

Утилита pyenv

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

• 130 курсов, 2000+ часов теории
• 1000 практических заданий в браузере
• 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

Давай начнем работать с Python

Но сначала позволь рассказать, что такое Python. Python — это очень популярный язык программирования, который может использоваться для создания веб-сайтов, игр, научного программного обеспечения, графики и многого, многого другого.

Python возник в конце 80-х годов, и его основная цель — быть понятным для людей (а не только машин!). Благодаря этому он выглядит простым, но не беспокойся — Python кроме этого ещё и очень мощный язык!

Установка Python

Примечание: если ты используешь Chromebook, пропусти эту главу, но выполни инструкции по настройке для Chromebook

Примечание: если ты уже прошла шаги установки, не нужно делать это снова — можешь переходить прямо к следующей главе!

Для проходящих руководство дома: эта глава рассмотрена в видео Installing Python & Code Editor.

Этот подраздел основан на руководстве Geek Girls Carrots (https://github.com/ggcarrots/django-carrots)

Django написан на Python. Нам нужен Python, чтобы сделать что-нибудь в Django. Давай начнем с его установки! Мы хотим, чтобы ты установила самую свежую версию Python 3, поэтому, если у тебя уже есть более ранняя версия, то её придется обновить. Если у тебя уже установлена версия 3.6 или более высокая, она должна подойти.

Установка Python: Windows

Для начала проверь, какая версия Windows у тебя на компьютере — 32-битная или 64-битная. Это будет указано в строке «Тип системы» на странице «Сведения о системе». Чтобы попасть туда, попробуй один из этих способов:

• Нажми одновременно клавиши Windows и Pause/Break
• Открой панель управления из меню Windows, оттуда перейди в «Система и безопасность», затем в «Система»
• Нажми клавишу Windows, затем перейди по разделам Настройки > Система > О системе

Ты можешь загрузить Python для Windows с официального веб-сайта: https://www.python.org/downloads/windows/. Перейди по ссылке «Latest Python 3 Release — Python x.x.x». Если у тебя установлена 64-битная версия Windows, скачай Windows installer (64-bit). Если нет — скачай Windows installer (32-bit). После загрузки дистрибутива ты должна запустить его (двойным щелчком) и следовать инструкциям.

Обрати внимание на экран мастера установки, который называется «Setup» (Настройка): тебе нужно пролистать его вниз и выбрать опцию «Add Python 3.8 to the PATH» (Добавить Python 3.8 к системной переменной PATH), как на рисунке (это может выглядеть по-разному в зависимости от версии, которую ты устанавливаешь):

Когда установка закончится, ты можешь увидеть предложение узнать больше о Python или об установленной тобой версии. Закрой это окно — ты узнаешь намного больше в этом руководстве!

Примечание: если ты используешь старую версию Windows (7, Vista или ещё более старую версию), и установка Python 3.8 завершается выводом сообщения об ошибке, ты можешь попробовать:

1. либо установить все доступные обновления Windows и попробовать установить Python 3.8 заново;
2. либо установить более раннюю версию Python, например, 3.4.6.

Если тебе пришлось установить раннюю версию Python, экран установки может выглядеть чуть иначе, чем показано выше. Не забудь прокрутить окно до строки «Add python.exe to Path», затем нажми кнопку слева от неё и выбери пункт «Will be installed on local hard drive»:

Установка Python: OS X

Примечание: перед установкой Python в OS X тебе нужно проверить, что в настройках твоего Mac разрешено устанавливать пакеты, загруженные не из App Store. Перейди в Системные настройки (в папке «Программы»), нажми «Защита и безопасность» и выбери вкладку «Общие». Если в разделе «Разрешать загрузки из:» выбран вариант «App Store для Mac», смени его на «App Store для Mac и от установленных разработчиков».

Тебе нужно перейти по ссылке https://www.python.org/downloads/macos/ и скачать дистрибутив Python:

• Скачай файл macOS 64-bit universal2 installer,
• Сделай двойной щелчок на python-3.8.6-macosx11.pkg для запуска установщика.

Установка Python: Linux

Вполне вероятно, что у тебя уже установлен Python. Чтобы проверить это (а также версию языка), открой консоль и введи следующую команду:

$ python3 --version Python 3.8.6 

Если у тебя установлена другая версия Python, не меньше чем 3.6 (например, 3.6.8), то нет необходимости обновляться. Если Python не установлен, или ты хочешь использовать другую версию языка, то можешь установить его следующим образом:

Установка Python: Debian или Ubuntu

Введи эту команду в консоль:

Python Дайджест: как обновиться с Python 3.4 до Python 3.11, если pip уже сломан

Python Дайджест собирает IT-новости уже 9 лет, рассказывает о концепциях, проектах, релизах. Кодовая база за это время мало изменилась и уже деградировала. Более 5 лет не хватало сил и времени, чтобы привести проект в актуальное состояние. Django с 1.9 обновилась уже до 4.1 версии, Python 3.4 не актуален, да даже обновить пакет через pip не получается, потому что сломан.

В 4 частях расскажу от первого лица, как 9-летний проект из состояния outdated вернулся в actual состояние и снова набрал 100 баллов в PageSpeed.

Начну с обновления до актуального Python и Django.

О Python Дайджест

Python Дайджест — это open source проект про Python, написанный на Python. В следующем году исполнится 10 лет как собираются, вычищаются, изучаются материалы и собираются дайджесты.

Проект был создан разработчиками и для разработчиков. Хотелось знать актуальные подходы к разработке, библиотеки, обновления важных библиотек, узнавать, что теперь стало стандартом. И с того времени мало что поменялось. И все также я использую этот ресурс, чтобы быть «в курсе», только теперь не для себя, а для команд, с которыми работаю.

Состояние на конец ноября 2022:

• Есть сервер на Ubuntu 14.04 с запущенным через uwsgi и supervisor Django приложением.
• Основное virtualenv окружение с версией Python 3.4, но когда-то pip был обновлен руками на основе 3.6 версии и теперь не работает pip freeze .
• Дополнительный virtualenv с версией Python 3.6, в котором работает часть приложения, но зависимости не совпадают с requirements.txt.
• Как сконфигурирован сервер, приложение, переменные окружения и прочее — никто уже не помнит, а в bash history ничего нет.
• Изменения в код вносились прямо на сервере и не дублировались в git.
• Импорт новостей сбоит — системные SSL сертификаты устарели и уже не получается их обновить.

Задача (часть 1) — обновиться минимум до Python 3.6

3.6 — реперная точка, потому что там появились f-string. Эту функциональность нельзя включить через какой-нибудь __future__ flag на более старых версиях. При этом свежие версии библиотек почти всегда используют f-string.

План работ

• Объединить код сервиса с сервера и git ветки.
• Развернуть окружение на Python 3.4, чтобы запустить тесты локально.
• Обновить зависимости и перейти на poetry для управления ими.
• Постепенно обновлять зависимости и интерпретатор, чтобы получить Python 3.11 и Django 4.1.

Как синхронизировал кодовую базу

Для начала объединил текущую мастер-ветку с актуальным серверным кодом:

• Заархивировал в tar.gz и перенес код с сервера на локальную машину с помощью scp .
• Через meld (инструмент для визуального diff) просмотрел изменения и объединил их.
• Сохранил в отдельной ветке результат объединения.

При объединении двух версий кодовых баз стоит внимательнее смотреть на:

• Тесты. Как изменились тесты из репозитория, что теперь проверяют.
• Миграции. Были ли изменения базы данных и какие. Бэкапом их повторим, а миграции нужно добавить в репозиторий.
• Настройки и переменные окружения, в том числе и как обрабатываются типы переменных.
• Как используются новые версии библиотек, чтобы учесть изменения их API.

Как НЕ запустил Python 3.4 на Ubuntu 22.04

У меня в системе стоит Python 3.10, что много выше, чем Python 3.4, который требуется для запуска приложения.

К счастью, есть pyenv, который позволяет установить любую версию python рядом с основной.

Это так я думал, но при выполнении команды pyenv intall 3.4 получил ошибку Missing the OpenSSL lib?. Даже инструкция про это есть.

Из инструкции и Pull Request становится ясно, что за время с Python 3.4 OpenSSL обновился с 1.11 до 3.0 (перепрыгнув несколько версий) и просто так на современном дистрибутиве его не поставить. Инструкция предлагает попробовать с системным OpenSSL версии 3.0, вместо 1.11, сделать downgrade версии, через brew на Ubuntu поставить нужную версию OpenSSL.

Ничего не дало плодов. Мне нужен был 3.4 и 3.6 Python, только пока зависимости обновляю, и поднимать полноценную виртуалку не хотелось. Поэтому решил пойти по другому пути.

Как запустил Python 3.4 в Docker

Если нужен какой-то софт, который тяжело поставить/не хочется ставить в систему, то что берем? Конечно, же контейнеры. В моем случае это Docker.

Контейнеры предоставляют условно изолированную среду внутри родительской операционной системы. Можно описать образ контейнера в файле Dockerfile со всем необходимым, загрузить на Docker Hub, а затем запускать единообразным способом на разных машинах.

В Docker Hub хранятся настолько древние образы, что можно удивляться для кого они. Вот для таких проектов, которые много лет работали и не требовали критических изменений.

Составил Dockerfile с Python 3.4, который умеет стягивать зависимости из папки проекта и устанавливать их. Вуаля! Теперь можно работать с зависимостями. А если указывать команду для запуска контейнера через docker compose (внутри dev ужас), будет совсем приятно и не надо будет пересобирать слишком часто.

На этом шаге стало ясно, что проект получится актуализировать.

Как получил версии пакетов со сломанным pip

Есть контейнер с Python 3.4. Теперь нужно получить актуальный серверный requirements.txt . Как писал в начале — pip был сломан из-за ручного обновления ( python setup.py install для pip), но не беда — можно из интерпретатора достать.

import module_name help(module_name)

И оттуда вычитать версию пакета (или просто grep ‘ом парсить из venv папки).
Это нужно было сделать для всех критических пакетов, чтобы, когда будет обновление зависимостей через poetry, получили рабочее приложение.

Какие использовал менеджеры зависимостей

Немного про менеджеры зависимостей.

На практике я проходил по пути от простого pip install , затем перешел к requirements.txt , где были описаны пакеты, затем для управления зависимостей использовал pip-tools (тогда poetry еще тестировался), а уже затем стал использовать poetry :

• requirements.txt — текстовый файл, в котором по строчкам перечисляются пакеты и версии для них. Первый общеупотребимый подход по описанию зависимостей.
• pip-tools — набор утилит, которые позволяют задать для основных зависимостей версии, а версии для остальных зависимостей вычислить автоматически. Это такой переходный инструмент от состояния «не фиксируем версии» к «фиксируем основное, а остальное не знаем надо ли». Зачастую работает, но бывает получается битое окружение.
• poetry — это текущий стандарт управления зависимостями. Позволяет уже не бояться за окружение (зачастую) и вычислять версии зависимости так, чтобы все пакеты были точно согласованы.

Вероятно следующий будет pdm, а пока «стандарт» это poetry .

Pipenv с Pipfile.lock тоже использовал для управления зависимостями, хотя его мощь именно в создании всего dev окружения, а не только установка пакетов.

Как обновил Python зависимости с Docker

Image: Alice Lang, alicelang-creations@outlook.fr

Запуская через docker compose контейнер с Python 3.4, я начал приводить в порядок requirements.txt : указал актуальные версии с сервера, дописал недостающие в файл.

Это позволило запустить pip-tools (а точнее, pip-compile ) и актуализировать все остальные зависимости.

Поставил poetry и последовательно добавил все пакеты в проект. Получил lock файл с хэшами пакетов. Фуф, теперь можно обновлять зависимости дальше — через poetry add «package_name

Обычно для пакетов назначают версию: «не обновляй выше текущей версии», однако, для массового обновления, где ручным образом проверяются, стоит ставить «меньше, равно». Уже после обновления можно заменить >= на ^

Конечно же, за 5 лет без обновлений ряд пакетов устарел, что-то умерло, какие-то пакеты переименовались и преобразовались в новые.

Перед каждым обновлением изучал, что я могу удалить из устаревших зависимостей, какие модули стали дублировать функциональность.

Требовалось ходить по пакетам, смотреть их Changelog и принимать решение.

Крупные пакеты типа lxml , pandas , numpy приходилось по несколько раз обновлять, а затем снижать версию обратно. Не всегда потребители этих библиотек учитывают изменения в API.

Дальше было несколько итераций обновлений согласно таблицы совместимости Python и Django версий

1. Python 3.4 + Django 1.9
2. Python 3.4 + Django 1.11
3. Python 3.4 + Django 2.0.13
   • Переход на from django.urls import path для описания urls.py
   • Добавление on_delete= для ForeignKey / OneToOneField полей моделей
   • Переименование MIDDLEWARE_CLASSES на MIDDLEWARE
   • Здесь инструкция
4. Python 3.6 + Django 2.0.13
   • Переход на f-string
5. Python 3.6 + Django 2.2
6. Python 3.6 + Django 3.2.16
   • Удаление from django.utils.six import text_type
7. Python 3.10 + Django 3.2.16
   • Разделение на группы зависимостей в poetry (основная, для разработки, для тестов)
8. Python 3.10 + Django 4.1
   • Переименование from django.utils.translation import ugettext_lazy -> gettext_lazy
9. Python 3.11 + Django 4.1

Собирал образ с новым сочетанием зависимостей, прогонял тесты, удалял/добавлял пакеты, модифицировал код под версию Django, учитывая deprecations, обновлял зависимости, экспортировал новые зависимости. И так по кругу.

По итогу был получен образ с Python 3.11 + Django 4.1, который легко было запустить вне контейнера.

Через pyenv было поднято окружение с Python 3.11, прогнаны тесты еще раз.
Теперь можно запускать проект на актуальных операционных системах.

Выводы

Вы прочитали 1 из 4 часть цикла статей про обновление проекта до актуальных технологий. Для себя сделал такие выводы:

• Для проектов на Python 3.4, 3.5, 3.6 через pyenv не всегда удается развернуть окружение. Для этого можно использовать Docker контейнеры. Собирать образ, поднимать контейнер с синхронизированной папкой исходного кода, из контейнера запускать pip install и так проводить процедуру обновления.
• С установкой poetry (даже по схеме requirements.txt -> pip-tools -> poetry ) заметно упрощается поддержка зависимостей. Poetry в пару команд позволяет выбирать актуальные зависимости для другой версии python, и сами зависимости держать в порядке.
• Вот до чего может довести «работает — не трогай» 🙂

P.S. Актуализация существующего проекта весьма затратна по времени. Обращайтесь ко мне, axsapronov, если вам требуется сделать это.

НЛО прилетело и оставило здесь промокод для читателей нашего блога:
— 15% на все тарифы VDS (кроме тарифа Прогрев) — HABRFIRSTVDS.

Python на Windows и macOS: простой гайд по установке

За 9 месяцев освоите универсальный язык программирования, научитесь создавать сайты и веб-приложения.

• Какую версию Python выбрать
• Как установить Python на компьютер
• Как установить Python для Data Science
• Как начать работать с Python
• Как подключить Python к VS Code
• Как установить PyCharm

Не все операционные системы имеют предустановленный Python, поэтому разберемся, как скачать и запустить этот язык на компьютере.

Какую версию Python выбрать

Стоит выбирать самую последнюю, потому что в ней больше нововведений и меньше багов. На момент написания статьи это Python 3.12.1. Также стоит учитывать, какая именно версия используется на проекте.

Выбирать версию Python 2.* не стоит по ряду причин (хотя он все еще используется в некоторых проектах):

• поддержка версии прекратилась 1 января 2020 года — критические уязвимости версии не будут исправляться;
• отсутствие совместимости с Python 3.*;
• плохая производительность по сравнению с Python 3.*;
• разработчики создают библиотеки и фреймворки под версию Python 3.* без поддержки Python 2.*.

Профессия «Python-разработчик»

Освоите лучший язык для старта в IT. Авторы курсов дадут экспертную обратную связь, помогут оформить портфолио и поделятся собственным опытом, а карьерный центр Ultimate Education подготовит вас к интервью.

Как установить Python на компьютер

Сначала нужно убедиться, что компьютер соответствует минимальным требованиям для установки Python 3:

• операционные системы Windows 10 или выше, Linux с ядром 2.6.32 или новее, macOS от 10.9 версии;
• 32- или 64-разрядный процессор с частотой 1 ГГц, от 2 ГГц рекомендовано;
• 1 Гб оперативной памяти, от 2 ГБ рекомендовано;
• 5 Гб свободного места на жестком диске.

Как установить Python на Windows

В программе установщика выберите путь установки и поставьте две галочки: во второй мы соглашаемся добавить Python в переменную окружения PATH, чтобы система могла автоматически находить Python в любой директории. После нажмите Install Now и разрешите приложению вносить изменения в систему. Перезапустите компьютер.

Проверьте, правильно ли установлен Python. Для этого нужно открыть окно командной строки или PowerShell: нажмите сочетание клавиш Win + R и введите cmd.

После запуска командной строки напечатайте в ней “py” или “python”. На экране должно отобразиться:

Microsoft Windows [Version 10.0.19044.2604] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. C:\Users\User>py Python 3.12.1 (tags/v3.12.1:2305ca5, Dec 7 2023, 22:03:25) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>

Если вывод такой же, то Python успешно установлен.

Установить Python на Windows можно и с Microsoft Store. Нажмите на кнопку «Получить», после чего начнется загрузка Python.

Чтобы на Windows 10 установить Python с помощью пакета NuGet, нужно сначала установить этот инструмент. Для этого перейдите на сайт NuGet и зайдите в раздел Downloads, где нужно выбрать версию и загрузить ее.

Процесс установки Python на Windows 7 или более раннюю версию почти ничем не отличается от того же процесса на Windows 10 или версию новее. Стоит учитывать, что не все новые версии Python поддерживают старую операционную систему. Поддерживает ли ваша операционная система определенную версию Python, можно узнать в описании к скачиванию.

Установка в Linux

Python обычно предустановлен на большинстве дистрибутивов Linux. Чтобы проверить это, необходимо написать в терминале следующее:

$ python --version Python 3.10.13

Если вывода версии не произошло, язык на вашем компьютере не скачан. В зависимости от дистрибутива он устанавливается по-разному.

Как установить Python на macOS

Инсталляция языка на macOS делается посредством пакетного менеджера brew. Необходимо ввести в консоли:

$ brew install python[version]

Если команда brew не найдена, ее можно установить с помощью команды:

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Как установить Python для Data Science

Специалисты Data Science очень часто используют библиотеки NumPy и Pandas, но их придется скачивать для каждого нового проекта. Есть и готовая сборка с этими инструментами.

Anaconda — отличный дистрибутив для этих целей. Он доступный, бесплатный и кросс-платформенный. Разберемся с установкой для Windows 10.

Нажмите на кнопку Download для начала установки.

После чего откройте меню установщика, согласитесь со всеми пунктами лицензии и выберите место установки. Далее выберите следующие пункты:

Чтобы убедиться в полной инсталляции Python, откройте консоль и введите команду “py” — должен запуститься интерактивный интерпретатор, где можно писать код:

Microsoft Windows [Version 10.0.19044.2604] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. C:\Users\User>py Python 3.12.1 (tags/v3.12.1:2305ca5, Dec 7 2023, 22:03:25) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 2 * 2 * 2 8 >>>

А библиотеки NumPy и Pandas входят в сборку. Чтобы убедиться в их правильной работе, проверьте, что импорт проходит без ошибок:

Microsoft Windows [Version 10.0.19044.2604] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. C:\Users\User>py Python 3.12.1 (tags/v3.12.1:2305ca5, Dec 7 2023, 22:03:25) [MSC v.1937 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy # с ошибкой Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' >>> import numpy # без ошибки >>>

Курс «Python-разработчик: первые шаги»

За 20 минут создадите свою первую программу на языке Python, почувствуете себя программистом и поймете, подходит ли вам эта профессия.

Как начать работать с Python

Приложения на Python можно писать в любом удобном для вас текстовом редакторе. Создадим файл hello_world.py в рабочей директории консоли или в любом другом месте. В нем вызывается функция, которая выводит текстовое сообщение на экран:

print(“Hello, World!”)

Запускаем файл, прописав команду “py” или “Python”, указав в аргументах полный путь к файлу:

Microsoft Windows [Version 10.0.19044.2604] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. C:\Users\User>py C:\Users\User\hello_world.py Hello, World!

Интерпретатор успешно обработал код и вывел сообщение!

Как подключить Python к VS Code

VS Code — удобный и легковесный редактор кода, функционал которого можно расширить при помощи сторонних плагинов.

Сначала устанавливаем VS Code на компьютер, скачать его можно на официальном сайте. Затем в открывшемся окне переходим во View → Extensions и вводим в поиске “Python”.

Нажимаем на кнопку Install, после чего запустится процесс установки. Расширение поддерживает подсветку синтаксиса и переходы к определениям в коде.

Как установить PyCharm

В IDE PyCharm входят все инструменты разработки и Python.

Для установки PyCharm перейдите на сайт JetBrains и нажмите кнопку Download. Откройте установщик и выберите версию Professional или Community. Professional платная, в нее входит поддержка популярных фреймворков для Python и работа с базами данных. Community бесплатная, без большинства фишек версии Professional.

Загрузите версию Community, нажав на кнопку Install. Toolbox автоматически выберет путь установки и правильно настроит IDE.

PyCharm успешно установился, теперь можно работать с проектами.

Заключение

Язык программирования Python просто установить, запустить и использовать. Он доступен для всех популярных операционных систем, что делает его самым популярным языком в мире.

Помимо CPython (основного интерпретатора Python), существуют Jython для JVM (среда Java) и IronPython для .NET.