Apprenez à utiliser l'environnement virtuel Python

Que vous soyez un développeur Python expérimenté ou que vous veniez tout juste de commencer, apprendre à configurer un environnement virtuel est essentiel pour tout projet Python. Rejoignez-moi car je couvre tout ce que vous devez savoir sur l'environnement virtuel Python.

Assurez-vous de lire nos raisons pour lesquelles la programmation Python n'est pas inutile 5 raisons pour lesquelles la programmation Python n'est pas inutile 5 raisons pour lesquelles la programmation Python n'est pas inutile Python - Vous l'aimez ou vous le détestez. Vous pouvez même basculer d'un bout à l'autre comme un pendule. Quoi qu'il en soit, Python est un langage sur lequel il est difficile d'être ambivalent. En savoir plus et si vous débutez dans Python, consultez ces 10 exemples de base de Python. 10 exemples de base de Python qui vous aideront à apprendre rapidement. 10 exemples de base de Python qui vous aideront à apprendre rapidement. une expérience de la programmation et veulent simplement passer à Python le plus rapidement possible. Lire la suite .

Qu'est-ce qu'un environnement virtuel Python??

Un environnement virtuel est un moyen d’exécuter différentes versions de Python pour différents projets. Similaire au fonctionnement des machines virtuelles Qu'est-ce qu'une machine virtuelle? Tout ce que vous devez savoir Qu'est-ce qu'une machine virtuelle? Tout ce que vous devez savoir Les machines virtuelles vous permettent d'exécuter d'autres systèmes d'exploitation sur votre ordinateur actuel. Voici ce que vous devriez savoir à leur sujet. En savoir plus, les environnements virtuels Python vous permettent d’installer plusieurs versions de Python avec des modules et des dépendances spécifiques pour chaque version. Ces projets étant tous indépendants les uns des autres, les modules que vous installez dans un projet donné ne seront pas accessibles dans d'autres projets..

Cela peut sembler beaucoup d'efforts, mais cela en vaut la peine. Supposons que vous travaillez normalement avec Python 2.7.x mais que vous souhaitiez essayer 3.x. Aucun problème, créez simplement un nouveau projet et installez vos dépendances. Qu'en est-il de Python 2.4.x pour un projet hérité? Oui, c'est simple. Aucun de ces projets n'interférera les uns avec les autres, ni ne comportera la version de Python utilisée par votre système d'exploitation..

Mise en place

Peu importe la version de Python que vous utilisez. Si vous utilisez Mac, Python est déjà installé. Vous devrez télécharger et installer Python si vous utilisez Windows..

Vous aurez besoin de pip installé. Il s'agit d'un gestionnaire de paquets pour Python, fourni avec les versions 2.7.9 ou plus récentes de Python. Toutes ces étapes seront effectuées à l'aide de la ligne de commande. Vous pouvez donc consulter notre guide de la ligne de commande Windows. Guide d'initiation à la ligne de commande Windows Guide d'initiation à la ligne de commande Windows La ligne de commande vous permet de communiquer directement avec votre ordinateur et lui demander d’effectuer diverses tâches. Pour en savoir plus ou pour consulter notre guide rapide de la ligne de commande Linux Un guide rapide pour commencer à utiliser la ligne de commande Linux Un guide rapide pour commencer à utiliser la ligne de commande Linux Vous pouvez faire beaucoup de choses étonnantes avec des commandes sous Linux et ce n'est vraiment pas difficile apprendre. Lire la suite .

Deux packages sont nécessaires pour utiliser les environnements virtuels. Ouvrez un nouveau terminal et installez le virtualenv paquet:

pip installer virtualenv

Il est tout à fait possible d’utiliser et de gérer des environnements virtuels avec ce package uniquement. Je ne couvrirai pas comment faire cela, car il est beaucoup plus facile d’utiliser le virtualenvwrapper. Il s’agit d’un package conçu pour faciliter la création et la gestion d’environnements virtuels. Installez-le en utilisant pip:

pip installer virtualenvwrapper

Sous Windows, vous devrez installer un package légèrement différent:

pip installer virtualenvwrapper-win

Assurez-vous que vous avez virtualenv installé avant d'essayer d'installer virtualenvwrapper.

Maintenant, configurez le wrapper:

exporter WORKON_HOME = ~ / Envs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Ce wrapper stocke tous vos environnements au même endroit (au lieu d'être éparpillés dans votre système de fichiers, ce que l'environnement virtuel fera sans le wrapper).

Usage

Maintenant que votre environnement virtuel est entièrement configuré, vous pouvez commencer à l'utiliser. Voici comment vous créez un nouvel environnement:

mkvirtualenv muo

Cela créera un dossier et un environnement appelé muo à l'intérieur de votre ~ / Envs dossier.

Vous pouvez utiliser cette commande pour créer autant d'environnements que vous le souhaitez. Il est facile de changer d’environnement en utilisant le travailler sur commander:

workon muo

Vous devriez maintenant voir le nom de votre projet dans la ligne de commande:

Tous les packages que vous installez ne fonctionneront que dans cet environnement.

Si vous ne souhaitez plus travailler dans un environnement, vous devez utiliser le logiciel désactiver commander:

désactiver

Il est important de noter que le travailler sur Cette commande désactive le projet en cours, puis active le nouveau projet. Il n'est pas nécessaire de désactiver d'abord.

Il est facile de répertorier les environnements virtuels:

lsvirtualenv

Si vous utilisez le contrôle de version Qu'est-ce que Git & Pourquoi devriez-vous utiliser le contrôle de version Si vous êtes un développeur Qu'est-ce que Git & Pourquoi devez-vous utiliser le Contrôle de version si vous êtes un développeur? En tant que développeurs Web, nous avons souvent travaillez sur des sites de développement locaux, puis téléchargez tout ce que vous avez terminé. C’est bien quand c’est juste vous et que les changements sont minimes,… En savoir plus (et vous devriez vraiment l'être), assurez-vous d'exclure vos environnements. (Conseil: utilisez la commande gitignore si vous utilisez Git.)

Si vous ne voulez plus d'environnement, vous pouvez le supprimer:

rmvirtualenv muo

Assurez-vous que vous ne travaillez pas actuellement sur cet environnement, sinon vous obtiendrez une erreur:

Enfin, il est facile de configurer un environnement avec une version spécifique de Python:

virtualenv -p /usr/bin/python2.7 muo27

Assurez-vous que le chemin du fichier (/usr/bin/python2.7) pointe vers une version de Python (cela peut être n'importe quelle version). Remarquez comment j'ai appelé ce projet muo27. J'ai utilisé le suffixe 27 pour indiquer qu'il s'agit d'un environnement Python 2.7.

Extras

Il existe quelques autres options que vous pouvez utiliser lors de la création d’environnements. le -no-site-packages Cette option n'installe pas les packages déjà installés globalement (par le système d'exploitation). Ceux-ci ne seront pas accessibles à votre environnement. Ceci est utile pour garder un projet compact et bien rangé, et ne pas le remplir avec des paquets inutiles..

Vous pouvez utiliser le gel commande pour générer une liste des dépendances nécessaires à votre projet:

pip gel> dependencies.txt

Cela va créer .SMS fichier appelé les dépendances de tous les modules requis. Cela facilitera beaucoup la tâche du projet à une date ultérieure, à vous ou à un autre développeur. Voici comment installer les modules requis à partir de cette liste:

pip install -r dependencies.txt

Maintenant que vous savez utiliser les environnements virtuels Python, le nombre de projets sur lesquels vous pouvez travailler est illimité! Pourquoi ne pas apprendre à lire et à écrire dans Google Sheets? Comment lire et écrire dans Google Sheets avec Python? Comment lire et écrire dans Google Sheets avec Python? Python peut sembler étrange et inhabituel, mais il est facile à apprendre et à utiliser. Dans cet article, je vais vous montrer comment lire et écrire dans Google Sheets à l'aide de Python. Lisez plus et créez vous-même un nouvel environnement de travail.

Utilisez-vous des environnements virtuels Python? Quelle est votre fonctionnalité préférée? Laissez utiliser savoir dans les commentaires ci-dessous!

Crédit d'image: Sergey Nivens et Helen Dream via Shutterstock.com

En savoir plus sur: Programmation, Python.