Virtual environment python 3 linux

Использование виртуальных сред venv и virtualenv для создания окружения Python

Виртуальные среды (окружения) используются в Python 3 контроля версионности пакетов. Кроме контроля версий среды используют для использования разных интерпретаторов. Самих пакетов, которые создают виртуальные окружения много. В этой статье речь пойдет про venv, virtualenv и virtualenvwrapper.

Навигация по посту

Для чего нужно виртуальные среды?

При создании скрипта или программы вы часто используете сторонние модули (пакеты). Если в последующем потребуется перенос программы на другой компьютер, то вы можете столкнуться с двумя проблемами:

1. Нужные пакеты отсутствуют на новом компьютере и придется проверять каждый файл программы для их поиска. Либо получить список установленных пакетов через «pip list» на старом компьютере, который выведет множество лишних модулей.
2. Даже если количество пакетов или файлов программ маленькое, или вы его создали отдельно, то вы все равно можете столкнуться с проблемами в версиях. Пакеты могли быть обновлены, а методы и классы изменены.

Использование виртуальных сред избавляет вас от этих проблем. В таком виртуальной среде находится свой интерпретатор, свой pip и все пакеты относятся только к нему. Так же, весь проект, можно перенести как папку на другой компьютер без ошибок.

Кроме этого вы можете запускать разные версии Python в разных виртуальных средах, что сильно упрощает работу.

Установка и создания окружения с virtualenv

Самый популярный пакет, который используется для создания виртуальных сред в Python, это virtualenv. Для его установки на Windows выполните:

Для установки на Linux системах, для Python 3, понадобится выполнить такую команду:

Если вы не будете использовать sudo, то в зависимости от версии ОС у вас появятся разные ошибки. В CentOS установка не выполнится вовсе, а в Ubuntu не будет добавлен путь в переменную окружения:

• PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘/usr/local/lib/python3.6’
• Command ‘virtualenv’ not found, but can be installed with: sudo apt install virtualenv

Далее, вне зависимости от того используете ли вы Linux или Windows, вы можете выполнить команду получения справки:

Я использую Python 3.6, и так я создам окружение в папке projectname/venv:

Способ выше устанавливает окружение относительно текущего пути. Если нужно установить на другом диске или каталоге, то можно использовать абсолютный путь. Так же не обязательно указывать параметр «-p» если вы используете одну версию Python. Вариант как это может быть сделано на Windows:

Само расположение виртуального окружения рекомендуется создавать в одной папке вместе разрабатываемым приложением. Такую структуру будет легче сопровождать. Я обычно придерживаюсь такой структуры:

Активация и выход из окружения

Для того что бы виртуальное окружения начало работать его нужно активировать. В разных ОС это делается по-разному.

В случаях с Linux указываем полный путь до venv/bin/activate:

Для активации в Windows, в папке venv\Scripts есть несколько файлов:

• activate.ps1 — для активации через Powershell;
• activate.bat — для активации через CMD.

Для активации просто укажите полный путь до файла. Например:

О том что вы находитесь в виртуальном окружении свидетельствуют следующие надписи:

Вы так же можете сравнить количество установленных пакетов внутри виртуального окружения с тем, что установлено вне:

Теперь вы можете устанавливать пакеты, которые будут работать только в этой среде.

Для выхода из окружения, за исключением запуска с помощью CMD, используйте команду:

Для CMD нужно указать путь до файла «venv\Scripts\deactivate.bat».

Управление средами через virtualenvwrapper

Если вы создаете множество виртуальных сред, например для тестирования в разных версиях Python, вы можете использовать virtualenvwrapper. Этот пакет представляет собой надстройку для virtualenv для более удобной работы и устанавливается отдельно.

Благодаря этому пакету мы сможем запускать ваши окружения так:

Для Windows нужно установить следующий пакет:

Для Linux нужно так же использовать sudo:

Настройки для Linux

Virtualenvwrapper хранит все окружения в одном месте. Это место определяется через переменную WORKON_HOME в Linux и по умолчанию равно директории ‘/home/пользователь/.virtualenvs’. Если вы хотите изменить это расположение — выполните команду экспорта с нужным путем:

Следующая команда добавит скрипты в домашний каталог для удобной работы:

При выполнении предыдущей команды у меня появилась ошибка:

virtualenvwrapper.sh: There was a problem running the initialization hooks. If Python could not import the module virtualenvwrapper.hook_loader

Она исправилась добавлением переменной в env с путем до нужного интерпретатора:

Настройки для Windows

Все виртуальные среды, которые будут созданы, по умолчанию будут располагаться по пути «C:\Users\%USERNAME%\Envs». Если вам нужно изменить расположение, то создайте переменную WORKON_HOME с нужной директорией:

Важный момент, в случае с Windows, команды virtualenvwrapper не будут выполняться Powershell. Команды работают только через CMD.

Основные команды

Далее мы можем использовать следующие команды (основные):

• mkvirtualenv — создание окружения;
• lsvirtualenv — отображение списка окружений;
• rmvirtualenv — удаление;
• workon — переключение между виртуальными средами;
• deactivate — выход из текущего окружения.

Так мы создадим виртуальную среду:

Так выйдем из созданной среды:

Если нужно использовать другую версию Python:

Создание виртуальных сред со встроенным пакетом Python venv

Ранее, до версии Python >= 3.6 базовая установка интерпретатора шла вместе с пакетом pyenv, но на данный момент он считается устаревшим и более не поддерживается. На его смену пришел venv. В некоторых версиях ОС (Ubuntu/Debian) может потребоваться его отдельная установка:

Проверить, то что пакет venv установлен, можно так:

Следующая команда создаст виртуальную среду:

Выбранная версия Python и стандартные библиотеки будут скопированы в указанную папку.

Активация окружения выполняется следующим образом:

Для выхода из окружения:

Создание виртуального окружения в Pycharm

В некоторых IDE, например Pycharm, консоль встроенная и по умолчанию у вас будет запускаться интерпретатор выбранный в настройках. В Pycharm вы можете создать или изменить проект привязав его к определенному интерпретатору.

Виртуальную среду можно создать при создании нового проекта. Для этого нужно зайти по следующему пути:

В новом окне выбрать название проекта, место для копирования, интерпретатор и нажать кнопку создания окружения:

Для настройки окружения для старых проектов нужно зайти в настройки:

Во вкладе «Python Interpreter» будет выбор из существующих интерпретаторов (1). Либо можно создать новый (2):

Создание списка установленных пакетов Requirements.txt

Используя виртуальные окружения можно легко создавать файл, в котором будут собраны все названия и версии пакетов для определенного проекта. Этот подход используется для удобства работы, так как одной программой мы сразу установим нужные пакеты.

Так мы получим список пакетов, установленных в виртуальном окружении, в формате читаемом pip:

Следующим способом мы экспортируем этот список в файл Requirements.txt (способ подходит для Bash/CMD/Powershell):

На другом компьютере/среде мы можем этот список быстро проверить и установить отсутствующие пакеты следующей командой:

Источник

Русская Исследовательская IT-Лаборатория

Веб-разработка, анализ данных и электронная инженерия

Создание виртуального окружения для python3 на Ubuntu

Традиционно для создания виртуального окружения для Python используется модуль virtualenv. Но, начиная с версии Python 3.3, появилась возможность создания «легкого» виртуального окружения с помощью встроенного модуля pyvenv.

1. Для начала можно проверить переменную $PATH, которая указывает, какие пути прописаны для запуска из командной оболочки:

Согласно данной информации python установлен как в пакете Anaconda (/home/pavel/installed/anaconda3/bin), так и в системном варианте (/usr/bin).

По умолчанию (если просто набрать python ) запускается python3 из пакета Anaconda, а если я хочу получить доступ к системному python, нужно набрать: /usr/bin/python3 .

Если у вас не установлены никакие дополнительные пакеты, то для вызова системного python3 достаточно набрать в командной строке: python3 .

2. Если не установлена поддержка виртуального окружения, то есть система выдает при попытках создания (см. п.3) следующее сообщение:

The virtual environment was not created successfully because ensurepip is not available. On Debian/Ubuntu systems, you need to install the python3-venv package using the following command.

Тогда нужно установить:

3. Далее переходим в выбранную папку, и создаем в ней поддержку виртуального окружения:

В результате в директории work/python будет создана папка myvenv с необходимым содержимым для поддержки виртуального окружения.

4. Активировать виртуальное окружение можно командой (из папки, где оно создано):

В результате в bash в начале командной строки появиться надпись (myvenv).

5. Для деактивации используется команда:

6. Можно убедится, что pip и python работают в контейнере:

7. Если виртуальное окружение создавалась для работы с Django, то далее нужно выполнить следующие команды:

При подготовке статьи использовались следующие источники:

Любые замечания, пожелания и дополнения к статье пишите в комментариях.

Дополнительная информация (добавлена 21-03-2017).

Виртуальное окружение можно создавать и используя установленную Anaconda с помощью менеджера пакетов Conda. При этом есть возможность гибко выбирать, какую версию python нужно использовать.

Все доступные версии python можно проверить командой:

Чтобы создать виртуальное окружение с именем venv и самым последним python из 3-й ветки, достаточно выполнить:

Файлы окружения будут располагаться в папке envs внутри директории с Anaconda.

Активация и деактивация виртуального окружения производится с помощью следующих команд:

Посмотреть все имеющиеся виртуальные окружения, созданные с помощью Conda можно командой:

Если Anaconda не прописана в системном пути $PATH, то для запуска созданного Conda виртуального окружения может потребоваться набирать длинную команду, например:

Это, конечно, неудобно. Кроме того, если запуск виртуального окружения нужен для работы с Jupyter Notebook, то проще сделать небольшой файлик со скриптом на bash в рабочей директории.

Первая строчка создает файл. Вторая — присваивает ему атрибут «исполняемый». Третья — запускает редактор для внесения правок в файл. В редакторе добавляем и сохраняем следующий код:

Из консоли такой файл запускается командой bash begin.sh или ./begin.sh . Можно его запускать двойным кликом левой клавишей мышки и из файлового менеджера Nautilus. Если этого не происходит, нужно перейти в раздел «Параметры» — «Поведение» и поставить галочку «Каждый раз спрашивать» в разделе «Исполняемые текстовые файлы».

Добавлено 29-03-2017:

Для дополнительного чтения и понимания сути виртуального окружения есть хорошая статья (и комментарии) — https://www.dabapps.com/blog/introduction-to-pip-and-virtualenv-python/. В ней дается вводная информация и базовые сведения по работе с pip и virtualenv.

Для удобства организации виртуальных окружений и быстрой работы с ними есть надстройка virtualenvwrapper.

Источник

Виртуальное окружение Python (venv)

В се сторонние пакеты устанавливаются менеджером PIP глобально. Проверить это можно просто командой pip show

# pip3 show pytest Name: pytest Version: 5.3.2 Summary: pytest: simple powerful testing with Python Home-page: https://docs.pytest.org/en/latest/ Author: Holger Krekel, Bruno Oliveira, Ronny Pfannschmidt, . License: MIT license Location: /usr/local/lib/python3.8/site-packages Requires: more-itertools, pluggy, py, wcwidth, attrs, packaging Required-by:

Location – путь до ваших глобальных пакетов.

В большинстве случаев, устанавливать пакеты глобально – плохая идея 🙅‍♂️ Почему? Рассмотрим простой пример:

Допустим у нас есть два проекта: » Project A» и » Project B» . Оба проекта зависят от библиотеки Simplejson . Проблема возникает, когда для «Project A» нужна версия Simplejson 3.0.0, а для проекта «Project B» – 3.17.0. Python не может различить версии в глобальном каталоге site-packages – в нем останется только та версия пакета, которая была установлена последней.

Решение данной проблемы – создание виртуального окружения (virtual environment)

Основная цель виртуального окружения Python – создание изолированной среды для python-проектов.

Это означает, что каждый проект может иметь свои собственные зависимости, независимо от других проектов.

Настройка виртуального окружения

Один из самых популярных инструментов для создания виртуального окружения – virtualenv . Однако в данной статье мы будем рассматривать более свежий инструмент venv .

Устанавливать venv не нужно – он входит в стандартную библиотеку Python

Создание

Для создания виртуального окружения, перейдите в директорию своего проекта и выполните:

python -m venv venv

Флаг -m указывает Python-у запустить venv как исполняемый модуль. venv/ — название виртуального окружения (где будут храниться ваши библиотеки)

В результате будет создан каталог venv/ содержащий копию интерпретатора Python, стандартную библиотеку и другие вспомогательные файлы.

Новые пакеты будут устанавливаться в venv/lib/python3.x/site-packages/

Активация

Чтобы начать пользоваться виртуальным окружением, необходимо его активировать:

• venv\Scripts\activate.bat — для Windows;
• source venv/bin/activate — для Linux и MacOS:

source выполняет bash-скрипт без запуска дополнительного bash-процесса.

Проверить успешность активации можно по приглашению оболочки. Она будет выглядеть так:

Также новый путь до библиотек можно увидеть выполнив команду:

python -c «import site; print(site.getsitepackages())»

Интересный факт: в виртуальном окружении вместо команды python3 и pip3, можно использовать python и pip

Автоматическая активация

В некоторых случаях, процесс активации виртуального окружения может показаться неудобным (про него можно банально забыть 🤷‍♀️ )

На практике, для автоматической активации перед запуском скрипта, создают скрипт-обертку на bash

Теперь можно установить права на исполнение и запустить нашу обертку:

chmod +x myapp/run.sh ./myapp/run.sh

Деактивация

Закончив работу в виртуальной среде, вы можете отключить ее, выполнив консольную команду:

Альтернативы venv

На данный момент существует несколько альтернатив для venv:

• pipenv — это pipfile, pip и virtualenv в одном флаконе;
• pyenv — простой контроль версий Питона;
• poetry — новый менеджер для управления зависимостями;
• autoenv — среды на основе каталогов;
• pew — инструмент для управления несколькими виртуальными средами, написанными на чистом Python;
• rez — интегрированная система конфигурирования, сборки и развертывания пакетов для программного обеспечения.

Стоит ли использовать виртуальное окружение в своей работе – однозначно да. Это мощный и удобный инструмент изоляции проектов друг от друга и от системы. С помощью виртуального окружения можно использовать даже разные версии Python!

Однако рекомендуем присмотреться к более продвинутым вариантам, например к pipenv или poetry .

Источник