Виртуальные среды в Python – Easy Установка и настройка

Давайте поговорим о очень важной теме для улучшения совместимости кода – виртуальные среды в Python. Возможно, вы слышали о разработчиках, говорящих о том, как какой-то код работает над своей системой, но, похоже, не работает на другом?

Хорошо известно «Это работает в моей системе» Отказ

Почему мы сталкиваемся с проблемами совместимости кода?

Почему лист кода работает на системе разработчика? Ответ довольно просто Потому что модули, которые они имеют совместимы с кодом Отказ

Теперь вопрос в том, почему он не работает на вашей системе тогда? Это тоже имеет простой ответ, Потому что некоторые из модулей несовместимы с кодом.

Что я имею в виду под этим? Вы видите, много времени, как только модуль обновляется, некоторые из существующих функций, которые были применимы ранее, Не работай Отказ

В этих случаях, когда модуль установлен в другой системе, обновленная версия не может обработать код, данный, даже если это тот же модуль.

Хорошим примером этого является тот, где был обнаружен патент для некоторых существующих функций в Python OpenCV, и поддержка этих функций была отключена в следующей версии модуля.

Патент истек Сейчас и работал во время GSOC.

Итак, чтобы решить эту проблему, мы используем Виртуальные среды в Python Отказ

Каковы виртуальные среды в Python?

Виртуальные среды являются средами, которые мы создаем, чтобы создать среду, которая является Оптимизирован для нашей конкретной цели. Мы устанавливаем и используем модули, которые необходимы для нашего проекта, и исключительно для нашего проекта.

Это позволяет нашей среде быть намного менее тяжелым, а легкий вес.

Настройка виртуальной среды

Давайте сделаем нашу собственную виртуальную среду в Python, предназначенную для науки о данных в этой статье,

1. Установка модуля виртуальной среды

С выпуском Python 3.3, модуль виртуальной среды Венв , был добавлен по умолчанию в стандартную библиотеку Python. Таким образом, нам не нужно устанавливать любой модуль для работы с виртуальными средами.

Если вы используете версию Python, которая находится до 3.3, вы должны посмотреть на установку Виртуальский модуль.

Хотя Anaconda по умолчанию предоставляет нам такую среду, а также пакет для создания виртуальных сред, мы будем работать с модулем виртуальной среды по умолчанию, предоставляемым Python для этой статьи.

2. Создание виртуальных сред

Мы используем простую команду для создания виртуальных сред в Python.

Вы можете либо указывать каталог как к тому, где вы хотите установить среду, или просто предоставить его имя для установки в текущем каталоге.

# Windows
## python -m venv path\to\nameofenvironment
python -m venv D:\Pyth-Grip\testenv

# macOS and Linux
python3 -m venv testenv

После установки мы теперь можем приступить к активации виртуальной среды.

3. Активация виртуальной среды

Эти простые команды выше, позволили нам создать виртуальную среду. После доступа к этой среде структура файлов вы найдете, будет похожа на это,

testenv
 |-Include
 |-Lib
 |-pyvenv.cfg
 |-Scripts

В этом каталоге pyvenv.cfg Это конфигурация для конкретной среды на основе существующей версии Python в вашей системе.

Сценарии каталог там, где мы должны перейти к следующему, как он содержит активировать Команда, которая позволяет нам активировать виртуальную среду.

Из-за пределов этого каталога это инструкции, которые нам нужно будет следовать, чтобы активировать виртуальную среду,

cd testenv # the name of your environment
cd Scripts
activate

После этой последовательности команд вы заметите, что среда активна, когда имя окружающей среды находится в закругленных скобках, () Отказ

В моем случае командная строка отображает активированную среду таким образом,

4. Настройка виртуальной среды

Теперь у нас есть наша собственная среда, которую мы можем использовать исключительно для науки о данных.

Но ждать! Модули еще не установлены, так как это только свежая среда без каких-либо наших необходимых модулей.

Давайте установим некоторые модули Python для работы с

# Installing the required version of pandas
pip install pandas==1.1.3
# Installing the latest version of scikit-learn 
pip install scikit-learn

Как видите, мы можем точно установить, какую версию модуля мы хотим в этой виртуальной среде, сохраняя нашу базовую среду чистыми и легкими.

5. Деактивирует окружающую среду

Как только мы закончим работать с определенной средой, и хотите использовать другую или использовать базовую среду, важно знать, как выйти из текущей виртуальной среды.

Это можно сделать через одну простую команду.

deactivate

Вот и все!

Заключение

Теперь вы хорошо поехать, и работаете над определенными средами, которые не будут конфликтуют с вашим проектом!

Не стесняйтесь проверить наши другие модули, которые вы можете установить в своей виртуальной среде для отличного опыта развития, панды, Numpy, Psutil и Scipy.