Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.
Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.
Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.
После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.
Как установить PIP для Python Windows? Установка библиотек в Python.
Установка Python и Pip
Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.
Установка Python и Pip в Windows
Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.
Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe .
Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:
Установка Python и Pip в Ubuntu
В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.
sudo apt install python3-minimal python3 -V
Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.
sudo apt install python3-pip pip3 install —user —upgrade pip
Основные команды Pip
Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
| pip help | Справка по командам |
| pip search package_name | Поиск пакета |
| pip show package_name | Информация об пакете |
| pip install package_name | Установка пакета(ов) |
| pip uninstall package_name | Удаление пакета(ов) |
| pip list | Список установленных пакетов |
| pip install -U | Обновление пакета(ов) |
Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ —user , устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.
Как установить pip для python на Windows, Linux, Mac OS
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper
VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows
В командной строке выполняем команды:
pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu
Для Ubuntu команда установки будет следующей:
pip3 install —user virtualenv virtualenvwrapper
После которой в конец ~/.bashrc добавляем:
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 source ~/.local/bin/virtualenvwrapper.sh
При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating , что говорит об успешном завершении установки.
Работа с виртуальным окружением VirtualEnv
Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
| mkvirtualenv env-name | Создаем новое окружение |
| workon | Смотрим список окружений |
| workon env-name | Меняем окружение |
| deactivate | Выходим из окружения |
| rmvirtualenv env-name | Удаляем окружение |
Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ —user :
pip3 install markdown
Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%Envs .
Установка PyCharm
PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.
Установка PyCharm в Windows
Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.
В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.
Установка PyCharm в Ubuntu
Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.
Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community , убрав версию из названия.
Теперь в директории ~/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt , куда и перемещаем pycharm-community . В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin , help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём скромном месте и никому не будет мешать.
Далее выполняем команды в терминале:
cd /home/maksim/.local/opt/pycharm-community/bin sh ./pycharm.sh
Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.
Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета
PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.
sudo snap install pycharm-community —classic
Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm
Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.
Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:
- Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
- Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.
Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта
Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.
Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.
В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.
Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости.
И нажимаем на Create.
Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.
Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.
Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:
- Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
- Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
- Кнопка с треугольником обновляет пакет;
- Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.
Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах.
Для установки нажимаем Install Package.
После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.
Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 100) def gauss(sigma, mu): return 1/(sigma * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sigma**2)) dpi = 80 fig = plt.figure(dpi=dpi, figsize=(512 / dpi, 384 / dpi)) plt.plot(x, gauss(0.5, 1.0), ‘ro-‘) plt.plot(x, gauss(1.0, 0.5), ‘go-‘) plt.plot(x, gauss(1.5, 0.0), ‘bo-‘) plt.legend([‘sigma = 0.5, mu = 1.0’, ‘sigma = 1.0, mu = 0.5’, ‘sigma = 1.5, mu = 0.0′], loc=’upper left’) fig.savefig(‘gauss.png’)
Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration. . Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.
Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.
Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :
Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения
Pip: как устанавливать пакеты в Python
Pip — менеджер пакетов для Python, работа с ним осуществляется через командную строку. Pip не нужно устанавливать отдельно, если вы пользуетесь Python версии 2.7.9 и новее или версии 3.4 и новее. Если pip установлен, то можно ввести в командную строку:
Команды статье указаны для Windows, работа с pip в Linux может отличаться.
Вы получите справку по основным командам.
Установка pip для Python
Если pip не установлен, то нужно скачать скрипт. Выбирайте папку с номером вашей версии Python. После этого в командной строке перейдите в папку со скриптом и выполните команду:
python get-pip.py
Если pip установлен в папку ProgramFiles, то вам нужно запускать командную строку от администратора.
Если вы установили pip, но все равно получаете ошибку в консоли, нужно указать путь к файлу pip.exe в переменной Path. Для этого зайдите в свойства компьютера>Дополнительные параметры системы>Переменные среды. Здесь (в зависимости о версии Windows) либо добавьте путь к уже существующему через точку с запятой, либо просто нажмите создать и скопируйте путь в новое поле.
Если вам нужно обновить pip напишите в командной строке:
python -m pip install —upgrade pip
Управление пакетами
Чтобы выполнить установку пакета с сайта pypi.org введите в консоли:
python -m pip install ИмяПакета
Если вам нужно использовать несколько версий pip, то нужную можно указать так (начиная с версии pip 0.8):
pip-0.8 install ИмяПакета
Таким же образом можно выбирать версию Python:
python-3.6 -m pip install ИмяПакета
Pip версии 1.5 и выше следует указывать так:
pip2.6 install ИмяПакета
Чтобы обновить пакет введите:
python -m pip install —upgrade ИмяПакета
Для удаления пакета используйте команду uninstall:
python -m pip uninstall ИмяПакета
Флаг -m используется для того чтобы запустить установленный модуль, как скрипт (если написать pip без -m вы можете получить ошибку).
Data Scientist Открытие , Москва, можно удалённо , По итогам собеседования
Вывести список всех установленных пакетов в файл можно с помощью :
pip freeze > requirements.txt // название файла может быть любым
При наличии такого файла, можно устанавливать пакеты группами:
pip install -r requirements.txt// версии пакетов в файле указывать не обязательно
Необходимые пакеты можно найти не заходя на сайт pyPi.org (в данный момент недоступно):
pip search строка для поиска
Чтобы узнать подробности об установленном пакете введите:
pip show ИмяПакета
Проверить установлены ли все зависимости для ваших пакетов можно так:
pip check
Теперь, с этими знаниями, вы можете самостоятельно скачать пакет cowsay, зайти в python, и ввести этот текст:
>>> import cowsay >>> cowsay.cow(‘Я умею работать с pip! Му!’)
Готово! У вас есть говорящая консольная корова:
Источник: tproger.ru
Общие инструменты Python: использование virtualenv, установка пакетов с помощью pip и управление пакетами
В Python (и особенно это касается области разработки приложений) есть определенные инструменты, которые часто упоминаются при работе с этим языком программирования или с исходным кодом. Несмотря на чрезвычайную популярность и широкое применение Python, найти хорошее пошаговое руководство, охватывающее все его важные инструменты, достаточно трудно.
Данная статья охватывает не только основы, но и разъясняет логику работы таких инструментов, углубляясь в их использование в реальных сценариях. В статье описаны скачивание и установка общих библиотек и настроек, работа с виртуальной средой (с помощью virtualenv), а также управление пакетами для разработки и производства собственных приложений.
Руководство подходит как новичкам, так и опытным пользователям, которые хотят расширить свои знания в данной области. При возникновении каких-либо вопросов, пожалуйста, оставьте комментарий под данной статьей.
Python на CentOS
Пожалуйста, помните, что при работе с системой CentOS/RHEL необходимо отказаться от использования интерпретатора Python по умолчанию. Вместо этого нужно установить Python самостоятельно.
Чтобы получить инструкции по установке Python на CentOS, читайте руководство «Как установить Python 2.7.6 и 3.3.3 на CentOS 6.4», прежде чем продолжить.
Также в этой статье можно найти советы по установке инструментов pip и virtualenv на CentOS с пользовательской инсталляцией Python.
Пакеты Python
Хотя приложения Python могут состоять из одного файла, как правило, они состоят из ряда функций, объектов (классов), полезных инструментов и, конечно, переменных, распределенных по нескольким файлам, которые размещены внутри модулей. Все эти модули составляют то, что называется пакетом.
Традиционный способ установки пакета предполагает в первую очередь его нахождение, а затем загрузку. Кажется, это достаточно просто сделать (как и многое в Python), но тут есть свои изъяны.
Когда файлы готовы и распакованы, при использовании модуля disutils их можно установить, вызвав setup.py.
Пример установки пакета:
# Синтаксис: cd [имя пакета] cd a_package
python setup.py install
Модуль disutils (distribution utilities – утилиты дистрибуции) – это набор инструментов, которые используются для пакетирования и дистрибуции кода. Он поставляется вместе с Python по умолчанию (то есть, включен в стандартную библиотеку).
Несмотря на простоту описанной выше процедуры, это не сработает, если в процессе существует задача, не связанная с инсталляцией. Тут на помощь приходит управление пакетами, имеющее несколько преимуществ, а именно:
- Удаление (например, pip удаляет пакет_x);
- Контроль версий (например, pip устанавливает django==x);
- Автоматическое управление зависимостями (так как пакеты могут зависеть от других).
Управление пакетами
Пакетами Python могут быть инструменты, библиотеки, фреймворки и приложения.
Благодаря популярности этого языка существуют десятки тысяч доступных пакетов, которые можно использовать для создания собственных проектов.
Инструменты управления пакетами
Наиболее часто используемые менеджеры пакетов Python – pip и easy_install. Данные инструменты помогают выполнить следующие задачи:
- Скачивание, установка, удаление;
- Сборка;
- Управление пакетами Python и многое другое.
Оба они, кажется, выполняют одинаковые действия, и их совместная зависимость от общей библиотеки setuptools лишний раз указывает на это.
На самом же деле, многочисленные различия их работы просто не сразу заметны.
pip vs easy_install
Первым инструментом для подобных задач был easy_install. Сначала этот инструмент показался гораздо более удобным и простым по сравнению с выполнением задач вручную, но со временем были выявлены некоторые его дефекты. Это стало поводом для создания нового менеджера пакетов, pip.
Pip (как определено в самом проекте) является заменой easy_install, более удобной по сравнению с предшественником, выполняющей следующие задачи, в том числе, но не ограничиваясь:
- Загрузка всех необходимых пакетов перед их установкой;
- Обеспечение обратной связи;
- Ведение истории предпринимаемых действий;
- Вывод сообщений об ошибках (по традиции Python);
- Дополнение действий virtualenv.
Чтобы узнать об утилите pip больше, обратитесь к ее странице в каталоге пакетов PyPI.