Linux python env create

Установка и настройка среды разработки Python 3 в Ubuntu 18.04

Из этой статьи вы узнаете, как установить Python и настроить среду разработки на Ubuntu 18.04.

Предварительные требования

Для работы вам понадобится сервер Ubuntu 18.04 с базовыми настройками.

Обновление программного обеспечения

В системе Ubuntu 18.04 и других дистрибутивах, основанных на Debian, Python 3 и Python 2 установлены по умолчанию, поэтому на первом шаге достаточно выполнить обновление пакетов. Войдите на сервер Ubuntu 18.04 под sudo и обновите пакеты с помощью APT (Advanced Packaging Tool):

sudo apt update sudo apt -y upgrade

Флаг –y автоматически подтвердит любые запросы системы.

Проверка версии Python

Проверьте версию Python 3 с помощью следующей команды:

В ответе вы увидите номер текущей версии, например:

Установка pip

Чтобы управлять программными пакетами Python, установите pip — инструмент, который помогает устанавливать необходимые для проекта библиотеки и модули и управлять ими.

sudo apt install -y python3-pip

Теперь вы можете устанавливать пакеты Python3 с помощью pip :

Вместо имя_пакета укажите имя любого пакета или библиотеки Python, например, Django для веб-разработки или NumPy для научных вычислений. Например, для установки NumPy введите pip3 install numpy .

Установка дополнительных инструментов

Есть еще несколько пакетов и инструментов для разработки, чтобы обеспечить надежную настройку среды:

sudo apt install -y build-essential libssl-dev libffi-dev python3-dev

Установка venv (Virtual Environment)

Виртуальная среда обеспечивает изолированное пространство для проектов Python на сервере, то есть, все необходимые зависимости — исполняемые файлы, библиотеки и прочие файлы копируются в некоторый выбранный каталог, а приложение использует их, а не установленные в системе. Это позволяет обеспечить стабильность среды разработки и чистоту основной системы.

Мы будем использовать модуль venv , часть стандартной библиотеки Python 3, который можно установить с помощью:

sudo apt install -y python3-venv

Создание виртуальной среды для приложения

Создать новую среду можно с помощью модуля venv . В примере ниже мы назовем новую среду env , вы можете указать любое желаемое название.

mkdir myapp && cd myapp python3 -m venv env

Активация окружения виртуальной среды

Активируйте виртуальную среду с помощью приведенной ниже команды, где env — это имя вашего окружения разработки.

После активации строка приглашения интерпретатора команд будет иметь префикс с именем среды:

Тестирование виртуальной среды

Запустите интерпретатор Python:

(env) netpoint@ubuntu:~/myapp$ python

Помните, что в виртуальной среде Python 3 вместо команды python3 можно использовать python , а вместо pip3 — pip .

Воспользуйтесь функцией print() , чтобы создать стандартную программу «Hello, World»:

Python 3.6.5 (default, Apr 1 2018, 05:46:30 [GCC 7.3.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> print("Hello, World!") Hello, World! >>> quit()

Деактивация виртуальной среды

Для деактивации среды используйте специальную команду:

(env) netpoint@ubuntu:~/myapp$ deactivate

Использование в приложениях (shebang)

Очень важно в приложениях изменить полный путь #!/usr/bin/python3 на #!/usr/bin/env python . Это позволит выбирать правильный транслятор, независимо от того, выполняется ли скрипт в рамках venv и или в системном окружении. Если вы оставляете путь #!/usr/bin/python3 , всегда будет использоваться системный интерепретатор, чувствительный к изменению среды.

Автоматическая активация виртуальной среды при запуске приложения

Для автоматической активации виртуальной среды при запуске приложения вы можете создать скрипт-обертку, который выполнит необходимые действия.

Подготовим скрипт myapp/run.sh для запуска приложения service.py в рамках виртуального окружения со следующим содержимым:

#!/usr/bin/env bash BASEDIR=$(dirname "$0") echo "Executing App in '$BASEDIR'" PORT=$1 source $BASEDIR/env/bin/activate python $BASEDIR/service.py $PORT

Установим права на исполнение и протестируем его запуск:

chmod +x myapp/run.sh ./myapp/run.sh 8888

Заключение

Изолированная виртуальная среда разработки Python создана, можно приступать к разработке на python.

Источник

12. Virtual Environments and Packages¶

Python applications will often use packages and modules that don’t come as part of the standard library. Applications will sometimes need a specific version of a library, because the application may require that a particular bug has been fixed or the application may be written using an obsolete version of the library’s interface.

This means it may not be possible for one Python installation to meet the requirements of every application. If application A needs version 1.0 of a particular module but application B needs version 2.0, then the requirements are in conflict and installing either version 1.0 or 2.0 will leave one application unable to run.

The solution for this problem is to create a virtual environment , a self-contained directory tree that contains a Python installation for a particular version of Python, plus a number of additional packages.

Different applications can then use different virtual environments. To resolve the earlier example of conflicting requirements, application A can have its own virtual environment with version 1.0 installed while application B has another virtual environment with version 2.0. If application B requires a library be upgraded to version 3.0, this will not affect application A’s environment.

12.2. Creating Virtual Environments¶

The module used to create and manage virtual environments is called venv . venv will usually install the most recent version of Python that you have available. If you have multiple versions of Python on your system, you can select a specific Python version by running python3 or whichever version you want.

To create a virtual environment, decide upon a directory where you want to place it, and run the venv module as a script with the directory path:

python -m venv tutorial-env 

This will create the tutorial-env directory if it doesn’t exist, and also create directories inside it containing a copy of the Python interpreter and various supporting files.

A common directory location for a virtual environment is .venv . This name keeps the directory typically hidden in your shell and thus out of the way while giving it a name that explains why the directory exists. It also prevents clashing with .env environment variable definition files that some tooling supports.

Once you’ve created a virtual environment, you may activate it.

tutorial-env\Scripts\activate.bat 

source tutorial-env/bin/activate 

(This script is written for the bash shell. If you use the csh or fish shells, there are alternate activate.csh and activate.fish scripts you should use instead.)

Activating the virtual environment will change your shell’s prompt to show what virtual environment you’re using, and modify the environment so that running python will get you that particular version and installation of Python. For example:

$ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate (tutorial-env) $ python Python 3.5.1 (default, May 6 2016, 10:59:36) . >>> import sys >>> sys.path ['', '/usr/local/lib/python35.zip', . '~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages'] >>>

To deactivate a virtual environment, type:

12.3. Managing Packages with pip¶

You can install, upgrade, and remove packages using a program called pip. By default pip will install packages from the Python Package Index. You can browse the Python Package Index by going to it in your web browser.

pip has a number of subcommands: “install”, “uninstall”, “freeze”, etc. (Consult the Installing Python Modules guide for complete documentation for pip .)

You can install the latest version of a package by specifying a package’s name:

(tutorial-env) $ python -m pip install novas Collecting novas Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB) Installing collected packages: novas Running setup.py install for novas Successfully installed novas-3.1.1.3

You can also install a specific version of a package by giving the package name followed by == and the version number:

(tutorial-env) $ python -m pip install requests==2.6.0 Collecting requests==2.6.0 Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl Installing collected packages: requests Successfully installed requests-2.6.0

If you re-run this command, pip will notice that the requested version is already installed and do nothing. You can supply a different version number to get that version, or you can run python -m pip install —upgrade to upgrade the package to the latest version:

(tutorial-env) $ python -m pip install --upgrade requests Collecting requests Installing collected packages: requests Found existing installation: requests 2.6.0 Uninstalling requests-2.6.0: Successfully uninstalled requests-2.6.0 Successfully installed requests-2.7.0

python -m pip uninstall followed by one or more package names will remove the packages from the virtual environment.

python -m pip show will display information about a particular package:

(tutorial-env) $ python -m pip show requests --- Metadata-Version: 2.0 Name: requests Version: 2.7.0 Summary: Python HTTP for Humans. Home-page: http://python-requests.org Author: Kenneth Reitz Author-email: me@kennethreitz.com License: Apache 2.0 Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages Requires:

python -m pip list will display all of the packages installed in the virtual environment:

(tutorial-env) $ python -m pip list novas (3.1.1.3) numpy (1.9.2) pip (7.0.3) requests (2.7.0) setuptools (16.0) 

python -m pip freeze will produce a similar list of the installed packages, but the output uses the format that python -m pip install expects. A common convention is to put this list in a requirements.txt file:

(tutorial-env) $ python -m pip freeze > requirements.txt (tutorial-env) $ cat requirements.txt novas==3.1.1.3 numpy==1.9.2 requests==2.7.0

The requirements.txt can then be committed to version control and shipped as part of an application. Users can then install all the necessary packages with install -r :

(tutorial-env) $ python -m pip install -r requirements.txt Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1)) . Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2)) . Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3)) . Installing collected packages: novas, numpy, requests Running setup.py install for novas Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

pip has many more options. Consult the Installing Python Modules guide for complete documentation for pip . When you’ve written a package and want to make it available on the Python Package Index, consult the Distributing Python Modules guide.

Источник