Lær hvordan du bruker Python Virtual Environment

Enten du er en erfaren Python-utvikler, eller du er bare i gang med å lære å sette opp et virtuelt miljø, er det viktig for et Python-prosjekt. Bli med meg da jeg dekker alt du trenger å vite om Python virtuelle miljø.

Sørg for at du leser grunnene til at Python programmering ikke er ubrukelig. 5 Grunner til at Python-programmering ikke er ubrukelig. 5 Grunner til at Python-programmering ikke er ubrukelig Python - Du enten elsker det eller hater det. Du kan til og med svinge fra den ene enden til den andre som en pendel. Uansett, Python er et språk som er vanskelig å være ambivalent om. Les mer, og hvis du er ny på Python, sjekk ut disse 10 grunnleggende Python-eksempler. 10 Grunnleggende Python-eksempler som vil hjelpe deg med å lære raskt. 10 Grunnleggende Python-eksempler som vil hjelpe deg å lære fort Denne artikkelen av grunnleggende python-eksempler er for de som allerede har noen programmeringserfaring og vil bare overgå til Python så raskt som mulig. Les mer .

Hva er et Python virtuelt miljø?

Et virtuelt miljø er en måte å kjøre forskjellige versjoner av Python for forskjellige prosjekter. Ligner på hvordan virtuelle maskiner fungerer Hva er en virtuell maskin? Alt du trenger å vite Hva er en virtuell maskin? Alt du trenger å vite Virtuelle maskiner lar deg kjøre andre operativsystemer på din nåværende datamaskin. Her er hva du bør vite om dem. Les mer, Python virtuelle miljøer tillater deg å installere flere versjoner av Python med bestemte moduler og avhengigheter for hver versjon. Disse prosjektene er alle uavhengige av hverandre, så alle moduler du installerer i et bestemt prosjekt, vil ikke være tilgjengelige i andre prosjekter.

Dette kan virke som mye arbeid, men det er verdt det. Si at du vanligvis jobber i Python 2.7.x, men du vil prøve 3.x ut. Ikke noe problem, bare opprett et nytt prosjekt og installer dine avhengigheter. Hva med Python 2.4.x for et eldre prosjekt? Ja, enkelt. Ingen av disse prosjektene vil forstyrre hverandre, og de vil heller ikke involvere den versjonen av Python som brukes av operativsystemet.

Komme i gang

Det spiller ingen rolle hvilken versjon av Python du bruker. Hvis du bruker Mac, har du allerede Python installert. Du må laste ned og installere Python hvis du bruker Windows.

Du trenger pip installert. Dette er en pakkebehandling for Python, og den leveres med Python-versjoner 2.7.9 eller nyere. Alle disse trinnene vil bli gjort via kommandolinjen, så du vil kanskje lese vår guide til Windows Command Line En nybegynners guide til Windows Command Line En nybegynners guide til Windows Command Line Kommandolinjen lar deg kommunisere direkte med din datamaskin og instruere den til å utføre ulike oppgaver. Les mer eller vår raske guide til Linux-kommandolinjen En rask guide for å komme i gang med Linux-kommandolinjen En rask guide for å komme i gang med Linux-kommandolinjen Du kan gjøre mange fantastiske ting med kommandoer i Linux, og det er egentlig ikke vanskelig å lære. Les mer .

Det er to pakker som trengs for å bruke virtuelle miljøer. Åpne en ny terminal og installer virtualenv pakke:

pip installere virtualenv

Det er helt mulig å bruke og administrere virtuelle miljøer med denne pakken alene. Jeg vil ikke dekke hvordan du gjør det, da det er mye lettere å bruke virtualenvwrapper. Dette er en pakke skrevet for å gjøre det enkelt å opprette og administrere virtuelle miljøer. Installer den med pip:

pip installere virtualenvwrapper

I Windows må du installere en litt annen pakke:

pip installere virtualenvwrapper-win

Pass på at du har virtualenv installert før du prøver å installere virtualenvwrapper.

Konfigurer pakken nå:

eksporter WORKON_HOME = ~ / Envs kilde /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Denne wrappen lagrer alle dine miljøer på samme sted (i stedet for spredt rundt filsystemet ditt, som det virtuelle miljøet vil gjøre uten omslaget).

bruk

Nå som ditt virtuelle miljø er alt oppsett, kan du begynne å bruke det. Slik lager du et nytt miljø:

mkvirtualenv muo

Dette vil opprette en mappe og et miljø som kalles MUO inne i din ~ / Envs mappe.

Du kan bruke denne kommandoen til å lage så mange miljøer som du vil. Det er enkelt å endre miljøer ved hjelp av jobbe med kommando:

workon muo

Du bør nå se navnet på prosjektet ditt på kommandolinjen:

Eventuelle pakker du installerer vil bare fungere i dette miljøet.

Hvis du ikke lenger ønsker å jobbe i et miljø, må du bruke deaktivere kommando:

deaktivere

Det er viktig å merke seg at jobbe med kommandoen vil deaktivere det nåværende prosjektet, og deretter aktivere det nye prosjektet. Det er ikke nødvendig å deaktivere først.

Det er enkelt å liste virtuelle miljøer:

lsvirtualenv

Hvis du bruker versjonskontroll Hva er Git og hvorfor du bør bruke Versjonskontroll Hvis du er utvikler Hva er Git og hvorfor du bør bruke Versjonskontroll Hvis du er utvikler Som webutviklere, har mye av tiden vi en tendens til å jobber med lokale utviklingssteder, og laster deretter opp alt når vi er ferdige. Dette er greit når det bare er deg og endringene er små, ... Les mer (og du burde virkelig være), sørg for å utelukke miljøene dine. (Tips: Bruk kommandoen gitignore hvis du bruker Git.)

Hvis du ikke lenger vil ha et miljø, kan du slette det:

rmvirtualenv muo

Sørg for at du for øyeblikket ikke jobber med det miljøet, ellers får du en feil:

Endelig er det enkelt å sette opp et miljø med en bestemt versjon av Python:

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

Pass på at filbanen (/usr/bin/python2.7) peker på en versjon av Python (dette kan være noen versjon). Legg merke til hvordan jeg har kalt dette prosjektet muo27. Jeg har brukt suffikset 27 for å indikere at dette er et Python 2.7 miljø.

extras

Det er noen andre alternativer du kan bruke når du lager miljøer. De -no-site-pakker alternativet vil ikke installere pakker som allerede er installert globalt (av operativsystemet). Disse vil ikke være tilgjengelige for ditt miljø. Dette er nyttig for å holde et prosjekt kompakt og ryddig, og ikke fylle det med unødvendige pakker.

Du kan bruke fryse kommandoen for å generere en liste over avhengigheter som trengs for prosjektet ditt:

pip fryser> avhengigheter.txt

Dette vil skape .tekst fil kalt avhengig av alle nødvendige moduler. Dette vil gjøre det mye enklere for deg eller en annen utvikler å få prosjektet å gå igjen på et senere tidspunkt. Slik kan du installere de nødvendige modulene fra listen:

pip installasjon -r dependencies.txt

Nå som du vet hvordan du bruker Python Virtual Environments, er det ingen grense for prosjektene du kan jobbe med! Hvorfor ikke lære å lese og skrive til Google Sheets Hvordan lese og skrive til Google-ark med python Hvordan lese og skrive til Google-ark med Python Python kan virke rart og uvanlig, men det er lett å lære og bruke. I denne artikkelen vil jeg vise deg hvordan du leser og skriver til Google Sheets ved hjelp av Python. Les mer og lag deg selv et nytt miljø for å jobbe i.

Bruker du Python Virtual Environments? Hva er din favorittfunksjon? La oss vite det i kommentarene nedenfor!

Image Credit: Sergey Nivens og Helen Dream via Shutterstock.com

Utforsk mer om: Programmering, Python.