Установка Python и pip на Windows

В данном разделе мы научимся устанавливать Python и менеджер пакетов pip на Windows 10 с нуля. Лучший способ установить Python на Windows — это скачать официальный установщик с сайта python.org. Чтобы сделать это, откройте браузер и перейдите по ссылке https://python.org/. После завершения загрузки установщика, откройте «Загрузки». Сайт обнаружит, что вы посетили его с Windows, и предложит скачать последнюю версию Python 3 или Python 2. Если вы не знаете, какую версию использовать, то я рекомендую Python 3. Если вам нужно работать с унаследованным кодом Python 2, тогда вам необходим Python 2. Под вкладками Downloads → Download for Windows нажмите кнопку “Python 3.X.X” (или “Python 2.X.X”), чтобы скачать установочный файл.

64-разрядный Python против 32-разрядного

Если вы гадаете, какую версию Python нужно использовать 64-разрядную или 32-разрядную, вам, скорее всего, понадобится 32-разрядная. Иногда достаточно тяжело найти бинарники для 64-разрядной версии, а это значит, что некоторые сторонние модули могут установиться неправильно на 64-разрядной версии Python. Мое мнение – использовать ту версию, которую конкретно рекомендуют на официальном сайте. Если вы кликните кнопку Python 3 или Python 2 под “Download for Windows”, вы получите именно ту версию, которую выбрали. Помните, Если вы в итоге сделаете неправильный выбор, и захотите перейти на другую версию Python, вы можете просто удалить существующую версию и переустановить его, скачав другой установщик с официального сайта.

Запускаем установщик Python

По окончанию загрузки установщика, запустите его двойным щелчком мыши, чтобы начать установку Python. Обязательно установите флажок на «Add Python X.Y to PATH» в мастере настройке. Убедитесь, что флажок “Add Python X.Y to PATH” поставлен в установщике, в противном случае у вас будут проблемы с доступом инсталлятора Python к командной стоке. Нажмите «Установить» для начала установки. Установка должна пройти быстро, после чего Python будет готов к запуску на вашей системе. К следующему шагу нужно убедиться, что все было выполнено надлежащим образом.

Подтверждаем, что Python был установлен правильно

По окончанию установки, Python должен быть установлен на вашем компьютере. Давайте убедимся в том, что все было выполнено правильно, протестировав, имеет ли Python доступ к командной строке (cmd) Windows:

• Откройте командную строку Windows, запустив cmd.exe
• Введите pip и нажмите «Enter»
• Вы увидите справочный текст менеджера пакетов Python под названием “pip”. Если вы получите уведомление об ошибке, повторите этапы установки Python, и убедитесь в том, что вы обладаете рабочей версией Python. Большая часть проблем, с которыми вы можете столкнуться, будут иметь то или иное отношение к неправильной настройке PATH. Переустановка и подтверждение того, что опция “Add Python to PATH” была активирована, должны исправить эту проблему.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Как установить библиотеку в Python: руководство для новичка

Знания расширяют сознание, а библиотеки — возможности языков программирования. Расскажем, как подключить их в Python.

Мы уже рассказывали, как установить Python на различные операционные системы. Если хотите расширить возможности языка, используйте менеджер пакетов — именно с ним подключают библиотеки и модули. А если стоит вопрос, как научиться программировать на Python и получить работу, записывайтесь на курс «Python-разработчик».

Ручная установка

В этом способе не нужен традиционный установщик пакетов pip — модуль подключается прямо из источника. Это удобно, когда у вас несколько версий Python и нужно импортировать модуль в разные. Рекомендуем научиться делать это сразу.

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведет некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

1. Установите setuptools.

Для этого скачайте файл с PyPI и извлеките его в системе.

2. Откройте сессию терминала

Поменяйте каталог на папку с файлом setup.

3. Запустите команду:

4. Внимание!

Если Python расположен вне пути вашей системы, она выдаст ошибку, что команда не найдена. Тогда укажите путь вручную. Для Windows это выглядит так:

Установка с помощью easy install

Название говорит само за себя — способ легкий, буквально в два клика. Если устанавливали вручную, то на компьютере уже стоит setuptools, и вы сможете использовать easy install, что лежит в папке со скриптами Python.

Если добавить папку со скриптами в путь операционной системы, вы сможете вызвать easy install через командную строку без указания полного адреса.

Теперь выполните следующее:

И автоматически установите любой необходимый пакет. Однако есть ограничения:

• Он может попробовать запустить пакет, который еще не загрузился до конца.
• С помощью easy install нельзя провести деинсталляцию.

Из-за этих и других причин в сообществе языка Python придумали и реализовали программу pip.

Установка pip

Она появилась в Python 3.4 и скачивается вместе с самим языком, но если у вас более ранняя версия, то установите pip вручную:

1. Зайдите в PyPI и скачайте скрипт get-pip.py.
2. Затем выполните команду:

Установятся setuptools, если ранее его не было на компьютере, и сам pip. С его помощью подключают любые библиотеки и файлы — всё, что только может установить easy install. Но теперь для этого будет использоваться иная команда:

А для обновления пакета применяйте:

Заключение

Мы рассказали, как подключить библиотеку в «Питоне» несколькими способами. Как видите, ничего сложного нет, если вооружиться правильными гайдами. А если нужна помощь или мотивация для изучения языка, то попробуйте курс «Python-разработчик», где за короткий период вы вооружитесь всеми необходимыми знаниями и навыками.

Python-разработчик

Практический четырёхмесячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

Python-библиотеки, которые пригодятся каждому разработчику на Python

Python-библиотеки, которые пригодятся каждому разработчику на Python

Спросили у экспертов-питонистов, какие полезные Python-библиотеки они используют и рекомендуют для других разработчиков.

Раду Карунту

разработчик хостинг-провайдера и регистратора доменов REG.RU

pydantic

Python является не типизированным языком программирования и с одной стороны — это его преимущество, которое способствует быстрому изучению и устанавливает низкий порог входа, но в какой-то момент, отсутствие типизации становится проблемой.

С помощью pydantic и подсказок типов данных из PEP 484 можно превратить python в строго типизированный язык. Особенно полезно, когда в вашем приложении есть API, но нет контрактов.

loguru

Удобный логгер на смену стандартного logging. Помимо того, что не требует сложных конфигураций, обладает огромным количеством полезных фич и хорошо работает с асинхронным кодом.

Разноцветный вывод логов в консоль, информативные трейсбэки с разными уровнями и подсказками, удобный встроенный парсер логов, поддержка многопоточности и потокобезопасность — это малая доля функциональности этой прекрасной Python-библиотеки. По простоте использования она сравнима с обычным принтом, но по функциональности это целая ракета.

factory_boy

Если вы покрываете свой код unit-тестами, то вам знакома ситуация, когда вы тратите время на генерацию тестовых данных и различных фикстур. Особенно актуально, когда вы используете ORM и у вас много моделей с большим количеством полей.

MyTona , Удалённо , По итогам собеседования

Вместо того, чтобы тратить время на написание различных наборов данных и хелперов-генераторов, чтобы покрыть все возможные кейсы, достаточно создать фабрику, указать тестируемую модель и при вызове указать желаемое количество фикстур.

pymystem3

Отличная Python-библиотека от Яндекс для обработки естественного языка. В отличие от pymorphy2 не так хорошо приводит слово к нормальной форме, но прекрасно, и самое главное — очень быстро, определяет часть речи и лексемы слова. Работает только с русским языком.

black

Параллельно вместе с Python развивалось и соглашение о написании кода PEP8. Кодстайл — это неотъемлемая часть любого проекта, особенно когда вы работаете в команде. Чтобы следовать всем канонам требуется много времени и практики, но чтобы ваш код всегда выглядел так как надо, можно воспользоваться black.

Этот автоформатер сэкономит ваше время, уменьшит количество замечаний на ревью и ваш код будет одинаковым всегда, независимо от проекта.

Дмитрий Бардин

руководитель группы разработки ИТ-компании КРОК

На Python мы разрабатываем в основном решения в области computer vision (например, в таких) , поэтому наша подборка так или иначе с этим связана. Очень помогают:

• Flask — микро веб-фреймворк, который позволяет быстро делать сервисы и интегрировать наши решения. Имеет много полезных расширений. Подходит и для экспериментов, и для промышленного использования.
• Keras — классный высокоуровневый API к TensorFlow. Позволяет сильно сэкономить время и сохранить код читабельным. Достаточно низкий порог входа по сравнению с чистым TF.
• Numpy — очень удобный инструмент для работы с многомерными массивами и матрицами, незаменима в глубоком обучении.
• Pillow — старая добрая Python-библиотека для работы с изображениями. Много форматов, пиксельные манипуляции, фильтры, эффекты.

Дмитрий Плевков

Python разработчик aim digital agency

Я включил в свой список не самые популярные, но от этого не менее полезные Python-библиотеки.

Библиотека транслитерации iuliia

Иногда возникает необходимость записать кириллические слова латиницей. Существуют разные стандарты и правила транслитерации, поэтому где-то я Dmitrij, где-то Dmitry, а где-то Dmitrii.

В библиотеке стандарты собраны воедино и корректно реализованы специальные правила для некоторых сочетаний букв и окончаний слов. На домашней странице кратко описаны различия между схемами для удобного выбора.

Комфортная валидация данных с pydantic

Практически в любом проекте нужно принимать данные от пользователей или от коллег из других проектов.

Эти данные обязательно нужно валидировать, чтобы потом не было мучительно больно. Проект pydantic позволяет избавиться от рутины и делать валидацию с комфортом для разных типов данных. Можно описать нужную структуру данных, чтобы не только проверять их на входе, но и получать подробные сообщения при наличии ошибок. Можно писать свои правила валидации для отдельных полей, валидировать некоторые поля совместно (например, если поле фамилия заполнено, то должно быть заполнено и поле имя) и многое другое.

Dramatiq для обработки распределенных задач

Думаю практически каждый питонист сталкивался с проектом Celery.

Dramatiq — это проект человека, который настолько устал от некоторых проблем в Celery, что решил написать свой проект. Получилось очень хорошо. Если вам нужно выполнять любые задачи, которые хочется отправить в фон (перерасчёт каких-то показателей, массовое обновление различных данных из внешних сервисов, подготовка писем для рассылки, генерация отчётов и т.п.) эта библиотека для вас.

Httpx — асинхронная библиотека для работы с http

В мире Python практически образцом по удобству использования и функциональности служит библиотека requests. К сожалению её нельзя использовать в асинхронном коде.

Авторы httpx создают асинхронную библиотеку для работы с http с таким-же интерфейсом, как у requests. Синхронно работать с httpx тоже можно.

Проект пока официально в бете, но уже довольно стабилен и используется многими программистами.

Loguru для настройки логирования

Настраивать логирование через стандартную библиотеку logging — невесёлое занятие. Если ваш проект не настолько разросся, чтобы настраивать для него syslog, journald, или ELK стек, но хорошие логи видеть уже хочется — попробуйте loguru.

Главный плюс этой Python-библиотеки — простота настройки и куча приятных плюшек из коробки:

• подсветка сообщений разными цветами,
• хорошее форматирование,
• удобная настройка логирования в файлы с ротацией и архивированием и многое другое.

Python-библиотека для обнаружения дат — dateparser

Спасительная библиотека, которая придёт на помощь, если нужно распознать дату из строк самых разных форматов. Будет полезна, если вы парсите веб-странички или какие-то логи из самых разных источников.

Может распознавать как обычные варианты, например ‘2 марта 2021 в 15:00’, ‘2021-03-04 10:01:02 UTC+3’, так и такой экстрим как ‘через 5 дней’, ‘неделю назад’. Поддерживает множество языков.

Python-библиотека для создания прогресс баров tqdm

Иногда нужно запустить скрипт, который обрабатывает много данных (это может быть management команда для Django или просто скрипт для конвертации большого числа файлов). Если в консоли ничего не происходит, то через какое-то время кажется, что скрипт завис, непонятно, с какой скоростью продвигается процесс, сколько ещё ждать.

С помощью библиотеки tqdm можно быстро создавать индикаторы (прогресс бары) для отображения процесса работы. Из коробки интегрируется с IPython/Jupyter.

Александр Абросимов

Senior Python Developer компании Usetech

pympler

На мой взгляд, это один из самых полезных инструментов, когда появляется необходимость измерять, отслеживать и анализировать использование памяти конкретными объектами в python приложениях.

retrying

Удобная Python-библиотека, которая позволяет повторить вызов функционала в том случае, если он не был успешно завершен. Например, это может быть полезно тогда, когда необходимо повторить запрос к какому-либо внешнему сервису, если с первого раза не получилось до него «достучаться». Само собой вы можете изменять множество переменных, например, количество попыток, время ожидания попыток и так далее.

responses

Инструмент для имитации ответов на запросы, выполненных при помощи библиотеки requests. Очень полезен при тестировании проверки поведения функционала в зависимости от того, какой ответ вернет внешний сервис.

faker

Faker позволяет генерировать фиктивные данные по различным категориям. Например, имена, адреса, данные банковских карт, телефонные номера и так далее. Список категорий действительно обширный. Достаточно часто именно эта библиотека является необходимой при тестировании функционала.

Инструмент предоставляет большие возможности и удобный API для форматирования выводимого приложением текста в консоль. Позволяет менять стиль текста и его цвет, рисовать таблицы, подсвечивать синтаксис языка, работать с emoji и многое другое. Хочу обратить внимание, что библиотека написана не на python, но помогает в работе с python приложениями.

py-spy

Рy-spy — это сэмплирующий профилировщик Python приложений. Отличительной особенностью этого профилировщика является то, что он позволяет подключиться к уже работающему приложению, которое необходимо проанализировать, без добавления какого-либо кода. Инструмент предоставляет возможность в реальном времени наблюдать за тем, что в данный момент выполняется и сколько времени это занимает, накапливать информацию о работающем приложении и использовать эту информацию для, например, генерации flamegraph. Очень полезно, когда нужно найти проблему в приложении «здесь и сейчас», либо, когда нет возможности изменять код для интеграции с другими профилировщиками.

freezegun

Бывают ситуации, когда необходимо написать тесты для функциональности, которая имеет разное поведение в зависимости от текущего времени/даты. Этот инструмент как раз для таких случаев. Он позволяет зафиксировать время на том значении, которое необходимо, путем подмены модуля datetime.

funcy

Также неплохая библиотека, которая содержит в себе набор функциональных утилит.