How to install virtualenv windows — Ваш верный помощник с OS Windows

View this page

Toggle table of contents sidebar

via pipx¶

virtualenv is a CLI tool that needs a Python interpreter to run. If you already have a Python 3.7+
interpreter the best is to use pipx to install virtualenv into an isolated environment. This has the added
benefit that later you’ll be able to upgrade virtualenv without affecting other parts of the system.

pipx install virtualenv
virtualenv --help

via pip¶

Alternatively you can install it within the global Python interpreter itself (perhaps as a user package via the
--user flag). Be cautious if you are using a python install that is managed by your operating system or
another package manager. pip might not coordinate with those tools, and may leave your system in an
inconsistent state. Note, if you go down this path you need to ensure pip is new enough per the subsections below:

python -m pip install --user virtualenv
python -m virtualenv --help

wheel¶

Installing virtualenv via a wheel (default with pip) requires an installer that can understand the python-requires
tag (see PEP-503), with pip this is version 9.0.0 (released 2016
November). Furthermore, in case you’re not installing it via the PyPi you need to be using a mirror that correctly
forwards the python-requires tag (notably the OpenStack mirrors don’t do this, or older
devpi versions — added with version 4.7.0).

sdist¶

When installing via a source distribution you need an installer that handles the
PEP-517 specification. In case of pip this is version 18.0.0 or
later (released on 2018 July). If you cannot upgrade your pip to support this you need to ensure that the build
requirements from pyproject.toml are satisfied
before triggering the install.

via zipapp¶

You can use virtualenv without installing it too. We publish a Python
zipapp, you can just download this from
https://bootstrap.pypa.io/virtualenv.pyz and invoke this package
with a python interpreter:

python virtualenv.pyz --help

The root level zipapp is always the current latest release. To get the last supported zipapp against a given python
minor release use the link https://bootstrap.pypa.io/virtualenv/x.y/virtualenv.pyz, e.g. for the last virtualenv
supporting Python 3.11 use
https://bootstrap.pypa.io/virtualenv/3.11/virtualenv.pyz.

If you are looking for past version of virtualenv.pyz they are available here:

https://github.com/pypa/get-virtualenv/blob/<virtualenv version>/public/<python version>/virtualenv.pyz?raw=true

latest unreleased¶

Installing an unreleased version is discouraged and should be only done for testing purposes. If you do so you’ll need
a pip version of at least 18.0.0 and use the following command:

pip install git+https://github.com/pypa/virtualenv.git@main

Python and OS Compatibility¶

virtualenv works with the following Python interpreter implementations:

CPython: 3.13 >= python_version >= 3.7
PyPy: 3.10 >= python_version >= 3.7

This means virtualenv works on the latest patch version of each of these minor versions. Previous patch versions are
supported on a best effort approach.

CPython is shipped in multiple forms, and each OS repackages it, often applying some customization along the way.
Therefore we cannot say universally that we support all platforms, but rather specify some we test against. In case
of ones not specified here the support is unknown, though likely will work. If you find some cases please open a feature
request on our issue tracker.

Note:

as of 20.27.0 – 2024-10-17 – we no longer support running under Python <=3.7,
as of 20.18.0 – 2023-02-06 – we no longer support running under Python <=3.6,
as of 20.22.0 – 2023-04-19 – we no longer support creating environments for Python <=3.6.

Linux¶

installations from python.org
Ubuntu 16.04+ (both upstream and deadsnakes builds)
Fedora
RHEL and CentOS
OpenSuse
Arch Linux

macOS¶

In case of macOS we support:

installations from python.org,
python versions installed via brew,
Python 3 part of XCode (Python framework — /Library/Frameworks/Python3.framework/).

Windows¶

Installations from python.org
Windows Store Python — note only version 3.8+

Источник

No more struggles Windows Python development! I’ve found this is the best way to configure your dev environment. This has made things much easier to get started and less of a headache overall.

We use Virtual Environment so we can test python code in encapsulated environments and to also avoid filling our base Python installation with a bunch of libraries we might use for only one project.

But Virtual Environments can be tricky if you don’t establish a good workflow. I’ll show you how to setup your python environment from Scratch and then do a very simple workflow using Flask.

SETUP 4 Steps: Install Python Install Pip Install VirtualEnv Install VirtualEnvWrapper-win

Install Python:

First Go to the Python Downloads Site.

As of March 2015 the download you want for a standard windows machine is Windows x86-64 MSI installer (The other download is for servers). Its circled here:

Run the installer! You’ll come across this page in the installer:

You’ll want to scroll down and add it to the path. If you don’t that’s okay. You can add it later. Adding Python to the PATH will allow you to call if from the command line.

After the installation is complete double check to make sure you see python in your PATH. You can find your path by opening your control panel -> System and Security -> System -> Advanced System Settings -> Environment Variables -> Selecting Path -> Edit ->

Now you’re looking at your Path. Be Careful, if you delete or add to the path accidently you may break other programs.

You need to confirm that C:\Python27; and C:\Python27\Scripts; is part of your path.

If you do not see it in your path you can simply add it at the beginning or end of the variable value box. As you can see in the image below.

Install Pip:

As of Python Version 2.7.9 Pip is installed automatically and will be available in your Scripts folder.

If you install a later version of Python I would recommend installing it according to this helpful stackoverflow post.

Pip is a Package manager for python which we will use to load in modules/libraries into our environments.

An example of one of these libraries is VirtualEnv which will help us keep our environments clean from other Libraries. This sounds really confusing but as you start using it you’ll begin to understand how valuable this encapsulation of modules/libraries can be.

To test that Pip is installed open a command prompt (win+r->’cmd’->Enter) and try ‘pip help’

You should see a list of available commands including install, which we’ll use for the next part:

Install virtualenv:

Now that you have pip installed and a command prompt open installing virtualenv to our root Python installation is as easy as typing ‘pip install virtualenv’ Like so:

Now we have virtualenv installed which will make it possible to create individual environments to test our code in. But managing all these environments can become cumbersome. So we’ll pip install another helpful package…

Install virtualenvwrapper-win:

This is the kit and caboodle of this guide.

Just as before we’ll use pip to install virtualenvwrapper-win. ‘pip install virtualenvwrapper-win’ Like so:

Excellent! Now we have everything we need to start building software using python! Now I’ll show you how buttery smooth it is to use these awesome tools!

USAGE 7 Steps: Make a Virtual Environment Connect our project with our Environment Set Project Directory Deactivate Workon Pip Install Flask!

Make a Virtual Environemt:

Lets call it HelloWold. All we do in a command prompt is enter ‘mkvirtualenv HelloWold’ This will create a folder with python.exe, pip, and setuptools all ready to go in its own little environment. It will also activate the Virtual Environment which is indicated with the (HelloWold) on the left side of the prompt.

Anything we install now will be specific to this project. And available to the projects we connect to this environment.

Connect our project with our Environment:

Now we want our code to use this environment to install packages and run/test code.

First lets create a directory with the same name as our virtual environment in our preferred development folder. In this case mine is ‘dev’

See here:

HelloWold will be the root folder of our first project!

Set Project Directory:

Now to bind our virtualenv with our current working directory we simply enter ‘setprojectdir .’ Like so:

Now next time we activate this environment we will automatically move into this directory! Buttery smooth.

Deactivate:

Let say you’re content with the work you’ve contributed to this project and you want to move onto something else in the command line. Simply type ‘deactivate’ to deactivate your environment. Like so:

Notice how the parenthesis disappear. You don’t have to deactivate your environment. Closing your command prompt will deactivate it for you. As long as the parenthesis are not there you will not be affecting your environment. But you will be able to impact your root python installation.

Workon:

Now you’ve got some work to do. Open up the command prompt and type ‘workon HelloWold’ to activate the environment and move into your root project folder.

Like so:

Pretty sweet! Lets get working.

Pip Install:

To use flask we need to install the packages and to do that we can use pip to install it into our HelloWold virtual environment.

Make sure (HelloWold) is to the left of your prompt and enter ‘pip install flask’ Like so:

This will bring in all the tools required to write your first web server!

Flask:

Now that you have flask installed in your virtual environment you can start coding!

Open up your favorite text editor and create a new file called hello.py and save it in your HelloWold directory.

I’ve simply taken the sample code from Flask’s website to create a very basic ‘Hello World!’ server.

I’ve named the file hello.py.

Once the code is in place I can start the server using ‘python hello.py’ this will run the python instance from your virtual environment that has flask.

See here:

You can now navigate with your browser to http://127.0.0.1:5000/ and see your new site!

Sweet. You have everything you need to start working through tutorials on Flask without worrying about gunking up your Python installations.

Let me know if you have any questions! Happy Developing!

Источник

Last Updated :
22 Aug, 2023

A Virtual Environment is a Python environment, that is an isolated working copy of Python that allows you to work on a specific project without affecting other projects So basically it is a tool that enables multiple side-by-side installations of Python, one for each project.

Creating a Python virtual environment in Linux

If pip is not in your system

$ sudo apt-get install python-pip

Then install virtualenv

$ pip install virtualenv

Now check your installation

$ virtualenv --version

Create a virtual environment now,

$ virtualenv virtualenv_name

After this command, a folder named

virtualenv_name

will be created. You can name anything to it. If you want to create a virtualenv for specific python version, type

$ virtualenv -p /usr/bin/python3 virtualenv_name

$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 virtualenv_name

Now at last we just need to activate it, using command

$ source virtualenv_name/bin/activate

Now you are in a Python virtual environment You can deactivate using

$ deactivate

Creating Python virtualenv in Windows

If python is installed in your system, then pip comes in handy. So simple steps are: 1) Install virtualenv using

 > pip install virtualenv

2)Now in which ever directory you are, this line below will create a virtualenv there

 > python -m venv myenv

And here also you can name it anything. 3) Now if you are same directory then type,

 > myenv\Scripts\activate

You can explicitly specify your path too. Similarly like Linux you can deactivate it like

$ deactivate

Источник

RKadeZone

This builds off of the previous Post, “Python Virtual Environments – Featuring PyEnv”.

PyEnv-Win Github Project

What you will learn in this tutorial

How to install python using pyenv-win
How to set the installed python for projects
How to install virtualenv
How to create named virtual environments with virtualenv

Basic Usage

Update the list of discoverable Python versions
- $ pyenv update
To view a list of python versions supported by pyenv windows
- $ pyenv install -l
To install a python version
- $ pyenv install 3.8.5
To install multiple python versions
- $ pyenv install 3.4.0 3.5.0 3.6.0 3.7.0
To set a python version as the global version
- $ pyenv global 3.8.5
To set a python version as the local version
- $ pyenv local 3.8.5
To view which python you are using and its path
- $ pyenv version
To view all the python versions installed on this system
- $ pyenv versions
To uninstall a python version
- $ pyenv uninstall 3.8.5

Peculiar Notes

After (un)installing any libraries using pip or modifying the files in a version’s folder, you must run
- $ pyenv rehash

Updating pyenv-win

$ pip install pyenv-win –target %USERPROFILE%\\.pyenv

Great, we now have a way to install and manage python versions for our virtual environments. We however still haven’t created one yet.

pyenv-win commands

As of writing this tutorial, September, 2020 – pyenv-win does not have the virtualenv command as with the macOS X and Linux versions of pyenv.

commands - List all available pyenv commands
local - Set or show the local application-specific Python version
global - Set or show the global Python version
shell - Set or show the shell-specific Python version
install - Install 1 or more versions of Python
uninstall - Uninstall 1 or more versions of Python
update - Update the cached version DB
rehash - Rehash pyenv shims (run this after switching Python versions)
vname - Show the current Python version
version - Show the current Python version and its origin
versions - List all Python versions available to pyenv
exec - Runs an executable by first preparing PATH to selected Python
which - Display the full path to an executable
whence - List all Python versions that contain the given executable

virtualenv on Windows

Most tutorials would have you use “py” when installing virtualenv, however, we will be using the version of Python installed with pyenv instead, so we must use “python” after setting our pyenv version.

$ pyenv versions
$ pyenv install 3.8.5
$ pyenv local 3.8.5
$ python -m pip install –user virtualenv
$ python -m venv env
$ .\env\Scripts\activate

You should see something similar to this in the terminal now

(env) C:\Users\Roland\pyenv-win-tutorial>

You can deactivate the virtual environment by closing the terminal or running

(env) $ deactivate

What we just did

First, we checked what versions pyenv had installed
We then installed Python 3.8.5 using pyenv
After installing we set pyenv’s Python 3.8.5 for the local project
Using the local Python, we installed virtualenv to manage our virtual environment
Using virtualenv we then created a virtual environment named “env”
Finally we invoked or activated our virtual environment to be used with our project

Wrapping up

Just to make a point let’s deactivate our virtualenv and switch pyenv Python versions. Afterwards we’ll activate our virtual environment again and test what version of Python is shown.

$ pyenv local 3.6.0
$ python -V
Python 3.6.0

$ .\env\Scripts\activate
(env) $ python -V
Python 3.8.5

This is the desired result we wanted. The virtual environment created has an embedded version of the current Python version. Using pyenv-win we can easily manage multiple versions of python next to each other without conflicting with the system Python installation. Going one step further, any packages installed with the (env) virtual environment active are installed to that instance and not our global pyenv Python version.

Thank You!

Источник

Время на прочтение8 мин

Количество просмотров376K

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.

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.

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ --user, устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

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.

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.

Создание конфигурации для Python программы

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png:

Графики нормального распределение гаусса

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через Configure → Settings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add…, создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — pyside2. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs, чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение pyside2.

Создание нового проекта использующего библиотеку PySide2

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

import sys

from PySide2.QtWidgets import QApplication, QLabel
from PySide2 import QtCore

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)

    label = QLabel(QtCore.qVersion())
    label.show()

    QtCore.qVersion()

    sys.exit(app.exec_())

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

Источник