Как запустить виртуальное окружение python windows

Иллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media

Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.

Виртуальное окружение (venv, virtual environment) в Python — это изолированное рабочее пространство для проектов. Представьте, что ваш компьютер — дом со множеством комнат. Виртуальное окружение в этом случае — отдельная комната с инструментами, мебелью и всем необходимым для работы над конкретным проектом. Вы можете создать сколько угодно таких комнат, и каждая будет существовать независимо от других. Благодаря этому вы сможете переключаться между проектами, не смешивая их содержимое.

Мы упомянули понятие «виртуальное окружение» вместе с терминами virtual environment и venv, которые часто используются как синонимы. Однако между ними есть разница: virtual environment — это общий термин, обозначающий концепцию изолированной среды в Python, а venv — конкретный модуль в стандартной библиотеке Python для создания виртуальных окружений. В статье мы создадим виртуальное окружение с помощью venv, активируем его и потренируемся им пользоваться.

Содержание

• Подготовка к работе
• Создание виртуального окружения
• Активация виртуального окружения
• Выход из виртуального окружения
• Подборка альтернативных виртуальных окружений

Начать работу с виртуальным окружением несложно. Однако прежде вам нужно установить Python и редактор кода, а также освоить базовые навыки работы с командной строкой. Если всё это у вас уже есть, можете сразу переходить к следующему разделу.

«Как запустить Python офлайн и онлайн: руководство для новичка» — статья, в которой мы рассматриваем системные требования, помогаем с выбором версии языка и предлагаем пошаговые инструкции по установке Python на Windows, Linux и macOS.

После установки Python откройте терминал и введите следующую команду. Она должна вывести номер установленной версии:

python --version

Если вы установили Python по нашему руководству, то уже познакомились с основными командами терминала. В дальнейшем мы будем использовать такие же простые команды, поэтому специально изучать работу с терминалом не обязательно. Однако, если хотите углубиться в тему, рекомендуем ознакомиться со статьёй «Основные команды и горячие клавиши терминала Linux (а также Unix, macOS и FreeBSD)».

«Visual Studio Code: установка, настройка, русификация и список горячих клавиш» — подробное руководство по настройке бесплатного редактора VS Code. Рекомендуем также установить расширение Python для VS Code, которое включает функции отладки, автодополнения кода, форматирования и интеграции с виртуальными окружениями.

Вот несколько задач, для которых может пригодиться виртуальное окружение.

• Разработка нескольких проектов с разными зависимостями. Например, один проект может требовать Python 3.7 и Django 2.2, а другой — Python 3.9 и Django 3.2. Виртуальные окружения позволяют легко переключаться между обоими проектами на одном компьютере, избегая конфликтов между версиями.
• Изоляция проекта от системных библиотек. Предположим, на вашем компьютере установлена версия NumPy 1.18, а проекту требуется версия 1.20. Виртуальное окружение позволяет установить и использовать нужную версию библиотеки для конкретного проекта, не затрагивая системные установки.
• Обучение и экспериментирование. Виртуальные окружения служат безопасной площадкой для изучения новых библиотек и версий Python. Они позволяют тестировать инструменты без риска нарушить работу существующих проектов.
• Упрощение развёртывания проектов на разных машинах. Виртуальное окружение облегчает передачу проекта другим разработчикам или клиентам. Достаточно отправить коллеге файл со списком всех зависимостей проекта и их версий, и он сможет воссоздать копию вашей рабочей среды на своём компьютере.

Для создания виртуального окружения в Python откройте терминал, перейдите в директорию проекта и выполните команду:

python -m venv my_project_environment

В этой команде my_project_environment — это название виртуального окружения. Хотя оно может быть любым, старайтесь выбирать имя, которое отражает суть проекта. Лучше использовать длинное и понятное название, чем короткую аббревиатуру.

Перейдём к практике и разберём сценарий, когда на одном компьютере нам нужно создавать два проекта: первый — на Django 2.2, а второй — на Django 3.2.

Давайте последовательно выполним две команды, чтобы создать виртуальные окружения для каждого из наших проектов:

# Создание виртуального окружения для проекта с Django 2.2
python -m venv django_2_2_env

# Создание виртуального окружения для проекта с Django 3.2
python -m venv django_3_2_env

После выполнения команд в терминале не произойдёт видимых изменений. Однако в фоновом режиме Python создаст изолированную среду, скопирует нужные файлы и настроит пути для работы с пакетами.

Картинка с сайта: skillbox.ru

После создания виртуального окружения останьтесь в директории проекта и выполните команду активации:

• для Windows: myenv\\Scripts\\activate;
• для macOS и Linux: source myenv/bin/activate.

После активации все команды языка Python и менеджера пакетов PIP будут работать с версиями и пакетами, установленными в этом окружении.

Мы создали два виртуальных окружения, но активировать можно только одно за раз. Давайте активируем окружение django_2_2_env в Windows:

django_2_2_env\Scripts\activate

Картинка с сайта: skillbox.ru

Теперь перейдём в VS Code и убедимся, что виртуальное окружение активировано и мы можем начать работу над нашим проектом:

• введите в терминале команду code . для запуска VS Code;
• в VS Code откройте новый терминал через меню View → Terminal;
• убедитесь, что в терминале VS Code отображается название вашего виртуального окружения. В нашем случае это django_2_2_env.

Если всё прошло успешно ?, вы можете сразу приступить к работе. Если нет — изучите сообщения в терминале и определите, что именно нужно исправить. Например, мы столкнулись с проблемой активации виртуального окружения через команду терминала из-за политики выполнения PowerShell. Это распространённая ситуация в Windows.

Картинка с сайта: skillbox.ru

Если столкнётесь с такой же проблемой, откройте PowerShell от имени администратора и выполните следующую команду:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

После этого появится запрос на подтверждение изменения политики выполнения скриптов. Введите Y, нажмите Enter и попробуйте снова активировать виртуальное окружение.

Если предыдущий метод не сработал, попробуйте альтернативный способ активации виртуального окружения. Эта команда напрямую запускает скрипт активации, обходя некоторые ограничения безопасности:

path\to\venv\Scripts\activate.bat

path\to\venv\ — это путь к вашему виртуальному окружению. В нашем примере команда будет выглядеть так:

django_2_2_env\Scripts\activate.bat

В процессе работы вы неизбежно столкнётесь со множеством подобных ошибок, которые невозможно предвидеть и предотвратить. Поэтому вам, как разработчику, необходимо научиться копировать текст ошибок и самостоятельно искать решения в интернете.

Мы устранили ошибку, активировали виртуальное окружение и теперь можем приступить к работе над проектом. Давайте установим Django 2.2:

pip install django==2.2

Убедимся, что нужная версия Django установлена:

python -m django --version

Также проверим местоположение нашего виртуального окружения:

pip -V

Картинка с сайта: skillbox.ru

После активации виртуального окружения Python создаёт структуру файлов и папок, обеспечивающую изоляцию проекта и управление зависимостями. Эта структура включает в себя папки Include, Lib и Scripts, а также файл pyvenv.cfg:

Картинка с сайта: skillbox.ru

Папка Include содержит специальные файлы, необходимые для компиляции некоторых Python-пакетов. Например, при установке библиотеки NumPy, которая включает части кода на языке C, система использует файлы из этой папки для компиляции и установки пакета в вашем виртуальном окружении. Изначально эта папка пуста, а необходимые файлы создаются по мере установки определённых пакетов.

Папка Lib содержит все установленные библиотеки и пакеты для данного окружения. Например, если вы установили в виртуальное окружение Django 3.2, в папке Lib/site-packages будет храниться директория django со всеми файлами этого фреймворка.

Папка Scripts содержит исполняемые файлы и скрипты для работы с окружением. Вот её основное содержимое:

• activate и activate.bat — скрипты для активации виртуального окружения;
• deactivate.bat — скрипт для деактивации окружения;
• python.exe — исполняемый файл Python для данного окружения;
• pip.exe — утилита для установки пакетов и управления ими.

Pyvenv.cfg — это конфигурационный файл, обеспечивающий корректную работу виртуального окружения. Он указывает системе, какую версию Python и какие настройки применить при активации окружения.

Допустим, мы хотим выйти из виртуального окружения в основное пространство системы. Для этого достаточно выполнить простую команду:

deactivate

После этого введите pip -V и убедитесь, что вы больше не находитесь в виртуальном окружении. Если деактивация не произошла, перезапустите VS Code и повторите процесс. Вот несколько дополнительных советов:

• python -m venv —help — используйте эту команду для просмотра всех доступных опций при создании виртуального окружения и работе с ним.
• Virtualenvwrapper — попробуйте этот инструмент, если вам часто приходится создавать несколько виртуальных окружений и переключаться между ними. Он удобнее стандартного venv, поскольку предоставляет простые команды для управления виртуальными окружениями и хранит все окружения в одном месте.
• pip install —upgrade [имя_пакета] — применяйте эту команду примерно раз в месяц или при выходе важных обновлений безопасности. Это поможет поддерживать актуальность пакетов в вашем виртуальном окружении.

Теперь активируем второе виртуальное окружение django_3_2_env:

django_3_2_env\Scripts\activate.bat

Предположим, во время активации мы столкнулись с какой-то новой ошибкой и не смогли её исправить. В таком случае нам нужно удалить это окружение, чтобы создать его заново:

• в Windows: rmdir /s /q имя_окружения;
• в macOS и Linux: rm -rf имя_окружения.

имя_окружения — название окружения, которое вы деактивировали и хотите удалить.

Теперь применим новую команду и попробуем удалить второе окружение:

rmdir /s django_3_2_env

Эта команда должна полностью удалить директорию виртуального окружения, однако иногда она не срабатывает и выдаёт такую ошибку:

+ CategoryInfo : InvalidArgument: (:) [Remove-Item], ParameterBindingException
+ FullyQualifiedErrorId : PositionalParameterNotFound,Microsoft.PowerShell.Commands.RemoveItemCommand

Эта ошибка часто возникает из-за особенностей работы PowerShell в Windows, связанных с ограничениями доступа или блокировкой файлов системой. Для её устранения воспользуйтесь альтернативной командой:

Remove-Item -Recurse -Force django_3_2_env

Если альтернативная команда не сработала, закройте все программы и процессы, которые могут использовать файлы в этой директории. Затем перезапустите редактор кода и попробуйте снова удалить окружение. Такова она, жизнь программиста ¯\(ツ)/¯

Картинка с сайта: skillbox.ru

Помимо venv, есть и другие инструменты для создания изолированных сред в Python, которые лучше подходят для определённых задач. Рассмотрим некоторые из них:

• Virtualenv поддерживает старые версии Python и предоставляет больше функций, чем venv. Например, Virtualenv позволяет указать конкретную директорию для установки пакетов, в то время как venv использует фиксированный подкаталог. Такая гибкость делает Virtualenv удобным для сложных проектов.
• Conda управляет пакетами Python и системными зависимостями, что делает его подходящим для сложных проектов в data science и машинном обучении. Например, одной командой Conda может создать окружение с Python 3.8, TensorFlow 2.4.0 и OpenCV. В сравнении с Conda у venv более ограниченная функциональность: он создаёт окружения только для Python и его пакетов, не управляет системными зависимостями и работает с уже установленной версией Python.
• Pipenv объединяет управление зависимостями и виртуальными окружениями в одном инструменте — воспроизводимой среде разработки. У venv более узкая функциональность: он не управляет зависимостями автоматически и не предоставляет инструментов для разделения сред разработки и продакшена.
• Poetry управляет зависимостями, сборкой и публикацией пакетов в Python. Его часто применяют в проектах, требующих точного контроля версий. Poetry позволяет указывать конкретные версии пакетов, чтобы обеспечить единую среду разработки для всех участников проекта и избежать ошибок из-за разных версий проекта.

Выбор инструмента зависит от специфики проекта, личных предпочтений и требований команды. Например, специалист по data science может предпочесть Conda вместо venv для работы с большими объёмами данных и выполнения сложных вычислений.

Картинка с сайта: skillbox.ru

Курс с трудоустройством: «Профессия Python-разработчик»
Узнать о курсе

В статье вы узнаете, как создать виртуальную среду Python. Это может понадобиться Python-разработчикам для того, чтобы избежать проблем с библиотеками разных версий.

• Простой пример: у вас есть два приложения, которые подключаются к одной и той же библиотеке. Вот только каждому приложению нужны разные ее версии.
• Еще пример: вы хотите обеспечить работу приложения независимо от обновлений библиотек, которые устанавливаются в глобальном хранилище Python.
• И третий пример: у вас нет доступа к этому хранилищу.

Выход во всех трех случаях — создать venv Python. Название модуля venv — это сокращение от Virtual Environment, то есть виртуальная среда. Venv представляет собой отличный инструмент для изоляции проектов, своеобразную песочницу. В ней мы можем запускать приложение со своими зависимостями, чтобы не мешать другим приложениям, которые используют то же ПО, но иных версий. В результате каждое приложение будет запускаться в собственной виртуальной среде, изолированно от остальных, что повысит стабильность работы всех приложений.

Приятная новость: отдельно устанавливать venv на Windows нам не потребуется, пакет является частью стандартной библиотеки Python 3 и поставляется вместе с интерпретатором. 

Что касается Linux, то здесь venv далеко не всегда входит в пакет операционной системы, поэтому может потребоваться его установить. На Ubuntu/Debian это делается следующей командой:

sudo apt install -y python3-venv 

Некоторые пакеты Python требуют сборки из исходных кодов, поэтому также может потребоваться установка следующих пакетов:

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

Теперь рассмотрим, как создать виртуальное окружение Python 3 в Windows и Linux с помощью venv.

Cloud

Шаг 1. Запускаем venv

Сначала идет общая команда для всех ОС:

python -m venv venv

Разберем ее чуть подробнее. Здесь -m выступает в качестве инструкции для запуска модуля venv. А вторая запись venv указывает на каталог venv/lib/python3.8/site-packages/ (номер версии 3.8 добавлен просто для примера, она может быть и другой), в котором Python будет хранить все библиотеки и другие компоненты, необходимые для изолированной работы приложений.

Шаг 2. Активируем виртуальную среду

Активация виртуального окружения выполняется по-разному для Windows и Linux. В ОС от Microsoft понадобится запустить этот скрипт:

venv\Scripts\activate.bat

А в Linux (и также в MacOS) нужно ввести вот такую инструкцию:

source venv/bin/activate

Если всё сделано правильно, будет выведена следующая запись:

(venv) root@purplegate:/var/test#

Теперь можно приступать к работе над проектом в изолированном окружении.

Другие инструменты

Конечно, venv является самым современным инструментом для создания виртуальной среды. Но он появился только в Python 3. А что делать тем, кто по каким-то причинам работает с более старыми версиями языка? Ответ: пробовать иные инструменты, которые имеют и ряд других полезных функций, иначе бы мы о них даже не упоминали. Кратко опишем эти решения, а затем рассмотрим подробнее наиболее популярное.

• virtualenv. Простой и понятный инструмент, который пригодится при развертывании многих приложений. Поэтому он будет полезен для освоения, и ниже мы представим инструкцию по работе с ним.
• pyenv. Позволяет изолировать версии «Питона». Полезен, если по какой-то причине вам требуется запускать разные версии Python — например, для тестирования  программы.
• virtualenvwrapper. Обертка для virtualenv, которая используется для хранения виртуальных сред и различных операций с ними (создание, копирование, удаление). Virtualenvwrapper хорош тем, что с его помощью можно легко переключаться между средами и использовать различные плагины для расширения функций.

Создание виртуального окружения при помощи virtualenv

Рассмотрим этот процесс на примере ОС Linux. Впрочем, запуск virtualenv в Windows выполняется почти так же, разница будет лишь в путях, которые здесь будут иными, и скриптах. И это мы будем оговаривать отдельно.

Шаг 1. Устанавливаем virtualenv

Можно скачать исходники приложения и поставить его вручную, но удобнее всего сделать это с помощью менеджера pip. В этом случае всё, что вам понадобится, это ввести в консоли следующую инструкцию:

pip install virtualenv

Шаг 2. Создаем виртуальную среду

Этот шаг делается тоже при помощи всего одной небольшой инструкции:

virtualenv myenv

Эта простая команда создаст новый каталог в текущем. Разумеется, вместо myenv вы можете ввести любое другое имя для своего окружения. Теперь разберем структуру созданной директории:

• в /myenv/bin будут размещены скрипты для работы с окружением, копия интерпретатора нужной версии, а также собственно pip и ряд приложений для пакетной обработки. Если вы работаете в Windows, то эта папка будет иметь другой адрес: /myenv/Scripts.
• директории /myenv/lib, а также /myenv/include предназначены для хранения основных библиотек окружения. А все новые файлы будут загружаться в /myenv/lib/pythonX.X/site-packages/, где вместо X.X будет указана ваша версия «Питона».

Шаг 3. Активируем виртуальную среду

В Linux и Windows это делается немного по-разному. Для Linux инструкция такая (будем использовать всё тот же пример с именем myenv, которое вы замените на нужное вам):

source myenv/bin/activate

А вот так это будет выглядеть в Windows:

myenv\Scripts\activate.bat

При корректной активации вы увидите имя вашего виртуального окружения в нижней строке (выделили красным):

Картинка с сайта: timeweb.cloud

Если теперь создать виртуальную среду с ключом --system-site-packages, то вы получите доступ к общему хранилищу в рамках своей среды. Делается это так:

virtualenv --system-site-packages myenv

Обратите внимание, что путь к хранилищу в Linux и в Windows тоже будет разным: соответственно, для Линукса это будет /usr/lib/python3.8/site-packages, а для Виндовc — \Python38\Lib\site-packages. Цифры версии, опять же, для примера, у вас она может быть другой.

Шаг 4. Выходим из виртуальной среды

После завершения работы с программой из нее нужно корректно выйти. В Linux это делается командой deactivate, а в Windows с помощью «батника», пакетного файла deactivate.bat.

Что нового?

Помимо уже рассмотренного модуля venv и virtualenv, существуют и более современные инструменты, обеспечивающие более гибкое управление проектами на Python, в том числе и в виртуальном окружении:

• Poetry. Это менеджер, позволяющий управлять зависимостями приложения в виртуальной среде. Также он облегчает тесты и развертывание приложений, автоматизируя многие вещи.
• Pipenv. И еще один менеджер, который уже содержит в себе pip и virtualenv, а также ряд других полезных инструментов. Этот менеджер создан для облегчения управления окружениями и пакетами, ведь многие разработчики на определенной стадии развития проекта сталкиваются с проблемами из-за контроля версий.

По большому счету, каждый из этих менеджеров заслуживает отдельного разговора, но их возможности выходят далеко за рамки нашей статьи. Поэтому расскажем самое главное об этих продуктах.

Главное о Poetry

Poetry способен взять на себя всю работу с библиотеками в рамках виртуальной среды, в том числе устанавливать, обновлять и публиковать их. Например, возможностей pip для этого уже не хватит. Кроме того, создание и упаковка приложения здесь реализована при помощи всего одной команды (замените myproject на собственное название):

poetry new myproject

А, например, инструкция poetry init позволит выполнить инициализацию проекта в уже созданной директории. Вводится эта инструкция из той же директории.

Также Poetry умеет выполнять публикацию проектов в частных репозиториях, отслеживать зависимости, а еще контролировать их версии. Наконец, он облегчает работу на собственных виртуальных серверах, обеспечивая надежную изоляцию ваших проектов. Найти этот замечательный инструмент можно здесь.

Главное о Pipenv

Если в двух словах, то Pipenv можно охарактеризовать, как pip + virtualenv, но с продвинутыми возможностями. И на самом деле возможности этого менеджера гораздо шире. Так, он избавляет от необходимости пользоваться не слишком удобным файлом зависимостей requirements.txt.

Вместо этого в Pipenv есть два других файла, один из которых, Pipfile.lock, позволяет связывать версии библиотек, что хорошо для безопасности разрабатываемых приложений. Ну, а собственно Pipfile является продвинутой заменой устаревшему файлу требований. А дело в том, что Pipfile, в отличие от requirements.txt, обновляется автоматически с изменением версий продукта, что здорово выручает при работе в команде, избавляя разработчиков от ошибок зависимостей. Pipenv можно найти здесь.

Что ж, теперь вы вооружены полным набором инструментов, и обилие зависимостей с разными версиями больше не должно вас пугать.

Один проект требует Django 4.2, другой — Flask и пару экспериментальных библиотек. Как не запутаться в зависимостях и сохранить порядок в системе? Ответ — виртуальное окружение. В этой статье разберемся, как с помощью venv создать изолированную среду и запустить в ней простое Python-приложение.

Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно

Виртуальное окружение — это изолированная от основной системы среда, содержащая все необходимые зависимости для работы программного обеспечения.

Разработчикам нередко приходится использовать разные версии библиотек, а иногда и самого Python для различных проектов. Чтобы не засорять глобальное окружение и избежать конфликтов между версиями, оптимальным решением становится создание виртуального окружения.

Python venv — один из самых популярных инструментов для этой задачи. Он входит в стандартную библиотеку Python и служит универсальным способом защиты от несовместимости установленных пакетов.

Прежде чем начать использовать виртуальную среду, её нужно создать и активировать. Далее разберёмся, как это сделать.

Создание, активация и деактивация venv

Чтобы создать виртуальное окружение с помощью venv, откройте командную строку и выполните следующую команду:

python3 -m venv env

В этой команде флаг -m указывает, что venv запускается как исполняемый модуль. Последняя часть команды (env) — это имя создаваемого виртуального окружения. В результате выполнения появится папка env (обычно в текущем каталоге), содержащая все необходимые файлы среды.

Внутри папки env находятся четыре основные директории — bin, include, lib, lib64 — и конфигурационный файл pyvenv.cfg.

• В папке bin размещаются исполняемые файлы и сценарии (в Windows вместо неё используется папка Scripts).
• Папка include содержит файлы, необходимые для компиляции некоторых пакетов.
• В каталогах lib и lib64 располагаются установленные библиотеки.
• Файл pyvenv.cfg хранит настройки, используемые при активации среды.

Чтобы начать работу в виртуальной среде, её нужно активировать. В Linux и macOS используется команда:

source env/bin/activate

В Windows — так:

env\Scripts\activate.bat

После успешной активации в командной строке появится приглашение вида:

(env) alex@alex-pc:~$

Теперь можно устанавливать пакеты, запускать скрипты и работать в изолированной среде. Когда работа завершена, окружение деактивируется простой командой:

deactivate

Если вы больше не планируете использовать среду, достаточно просто удалить папку env. Для получения справки по доступным аргументам и флагам используйте:

python3 -m venv -h

Вывод будет примерно таким:

Картинка с сайта: blog.skillfactory.ru

Например:

• флаг —upgrade используется для обновления существующей среды;
• флаг —upgrade-deps — для обновления зависимостей до последних версий из PyPI;
• флаг -h (или —help) выводит справку, как показано выше.

Теперь можно перейти к запуску простой консольной программы в только что созданной виртуальной среде.

Запуск простой программы в venv

Итак, виртуальное окружение создано и активировано. Теперь попробуем запустить в нём простую программу. Сначала напишем следующий скрипт:

import datetime
import pytz

city_name = 'Иркутск'
time_zone = pytz.timezone('Asia/Irkutsk')
current_time = datetime.datetime.now(time_zone)

print(f"Текущее время в городе {city_name}: {current_time.strftime('%H:%M')}")

Эта программа выводит в консоль текущее время в городе Иркутск. Для этого используются модули datetime и pytz, которые импортируются в начале. Затем создаётся переменная city_name с названием города. Далее определяется временная зона (time_zone) и передаётся в метод now() модуля datetime. Это позволяет получить объект current_time с актуальным временем для указанного города. Результат выводится на экран с помощью форматированной строки.

Сохраним файл под именем current-time.py рядом с директорией виртуального окружения. Чтобы запустить программу, в активированной среде выполните команду:

python3 current-time.py

Технически скрипт можно запускать и без активации среды, указав путь к интерпретатору Python из виртуального окружения:

./env/bin/python current-time.py

После запуска может появиться сообщение об ошибке: модуль pytz не найден. Установим его командой:

pip install pytz

Установка произойдёт только в рамках текущей виртуальной среды, и модуль будет доступен только в ней. В других окружениях его потребуется устанавливать отдельно. Теперь повторно запустим программу:

(env) alex@alex-pc:~$ python3 current-time.py
Текущее время в городе Иркутск: 12:04

Это значит, что всё работает как нужно.

Рекомендуется для каждого проекта создавать отдельную директорию, а в ней — своё виртуальное окружение. Например, можно хранить проекты в папке Projects, а для этого случая создать подпапку current-time, где будет находиться файл current-time.py. В командной строке нужно перейти в эту папку и далее действовать, как описано во втором разделе этой статьи.

Работать с виртуальными средами особенно удобно в IDE PyCharm и редакторе Visual Studio Code с установленными расширениями для Python. В PyCharm при создании нового проекта сразу предлагается создать виртуальное окружение или указать путь к уже существующему.

Картинка с сайта: blog.skillfactory.ru

Если вы открываете существующую папку проекта, в которой ещё нет окружения, PyCharm или Visual Studio Code позволят легко создать его вручную. В Visual Studio Code нужно открыть командную палитру через меню «Вид». 

Картинка с сайта: blog.skillfactory.ru

Потом в открывшемся окне выбрать пункт «Python: Выбор интерпретатора» и в следующем окне можно создать новую виртуальную среду или выбрать уже существующую:

Картинка с сайта: blog.skillfactory.ru

Далее кратко рассмотрим альтернативные инструменты для управления виртуальными окружениями.

Альтернативные виртуальные окружения

Но, как говорится, на одном Python venv свет клином не сошелся.Существуют и другие инструменты для управления виртуальными средами.

• Virtualenv — во многом схож с venv, но обладает более широкими возможностями и поддерживает более старые версии Python.
• Poetry — управляет не только зависимостями и виртуальными окружениями, но и сборкой пакетов, публикацией проектов и всей их структурой.
• Conda — полноценный менеджер окружений и целая экосистема. Обладает собственным репозиторием пакетов и подходит не только для Python, но и для других языков.
• Pipenv — объединяет менеджер пакетов и менеджер виртуальных сред. Делает акцент на удобстве работы с зависимостями и автоматическом создании окружений.
• PyFlow — инструмент для управления пакетами, зависимостями и виртуальными средами. Подходит для упрощения процессов установки и настройки.
• Hatch — современный, расширяемый менеджер проектов. Надёжно управляет виртуальными средами и поддерживает создание пользовательских сценариев.

Полезные ссылки

Ниже — несколько ресурсов, которые будут особенно полезны начинающим Python-разработчикам:

• Создание виртуальных окружений — официальная документация по модулю venv.
• Виртуальные среды и пакеты — руководство по работе с пакетами внутри виртуальных окружений.
• Python-окружения в VS Code — инструкция по созданию и управлению Python-окружениями (в том числе виртуальными) в Visual Studio Code.
• Виртуальные окружения в Python —обзор виртуальных сред и инструментов для работы с ними на русском языке.

При работе с Python часто возникает проблема конфликтующих библиотек. Это происходит, когда используются сторонние ресурсы и их становится слишком много. Так как система сама по себе не способна различить источники данных, что приводит к путанице. Если к этому добавить наличие разных версий библиотек, то неизбежно возникнут накладки или дублирование ссылок.

Встроенный менеджер библиотек может частично решить эту проблему, но гораздо эффективнее создать отдельную изолированную среду для разработки. В этой статье расскажем о том, как запустить виртуальное окружение в Python, чтобы избежать конфликтов библиотек в проекте.

Что такое виртуальное окружение Python

Виртуальное окружение (virtual environment) – это универсальный способ защиты от несовместимости подключенных пакетов. Обычно оно создается для каждого отдельного проекта, который находится в разработке. 

Это очень удобно, так как Python ценится за свою легкость и быстроту программирования, без необходимости углубляться в сложные конфигурации. Чтобы сохранить это удобство при подключении множества пакетов в этом project, используется замкнутая оболочка под названием виртуальное окружение.

Основные преимущества такой среды разработки:

• Изоляция библиотек. Внутри виртуального окружения используется собственный набор библиотек, который рассматривается как уникальный, независимо от их использования в других projects.
• Поддержка разных версий Python. В одном виртуальном окружении можно использовать разные версии самого языка Python. Это позволяет запускать программу даже с обновлениями, благодаря встроенному менеджеру версий Python.
• Чистота и переносимость. Виртуальное окружение хранит все данные в одной общей папке, что облегчает навигацию и позволяет легко обмениваться проектом с другими разработчиками.

Виртуальные окружения особенно полезны в работе с большими и сложными проектами, где подключено множество сторонних пакетов. Хотя при базовом знакомстве с языком и начальных навыках программирования использование виртуальных окружений может быть необязательным. Но важно уметь использовать весь функционал Python по мере необходимости при усложнении project.

Создание виртуальной среды Python

В большинстве случаев процесс создания виртуального окружения подразумевает запуск отдельной project-оболочки для – своего рода «мини-Python». Для этого используется стандартный модуль venv, который встроен в сам язык начиная с версии 3.3. 

Если venv отсутствует, для его установки можно воспользоваться командой:

pip install virtualenv

После установки venv создание виртуального окружения осуществляется командой:

python -m venv virt_name

Тут virt_name – это название проекта или самой оболочки. 

Процесс формирования виртуального окружения может занять некоторое время, так как он включает в себя генерацию изолированной среды внутри языка. После этого появится отдельная папка, в которую будут сохраняться все файлы в процессе разработки project.

Активация виртуальной среды Python

Чтобы сразу вызвать готовую виртуальную среду, также достаточно ввести простую команду. Она зависит от используемой операционной системы.

Для пользователей Windows подойдет такая команда:

.\Scripts\activate

Пользователям Linux и macOS необходимо ввести команду:

source bin/activate

Еще одна деталь – при использовании встроенных менеджеров пакетов тоже можно создавать виртуальные среды разработки. Эти среды также запускаются с помощью простых команд.

Для менеджера pipenv используется такая команда:

pipenv shell

Для менеджера poetry:

poetry shell

В уже запущенной среде можно безопасно устанавливать новые пакеты и библиотеки, не опасаясь конфликта версий, так как все они используются исключительно внутри данной среды. При этом никакие сторонние ресурсы до их подключения не используются.

Автоматическая активация

Чтобы оптимизировать использование виртуальной среды, можно настроить ее автоматический запуск при входе в систему. Это особенно удобно, если ведется постоянная работа над каким-то проектом.

Для этого придется внести изменения в т.н. файл конфигурации используемой оболочки (то есть интерфейса). 

Например:

• для оболочки Bash это будет файл .bashrc; 
• для оболочки Zsh – файл .zshrc;
• и т.д.

В качестве примера можно рассмотреть последовательность действий для оболочки Bash:

1. Открываем файл в командной строке:

nano ~/.bashrc

2. Вписываем в конце файла следующую строку (указываем путь):

source /path/to/your/virtual/environment/bin/activate

Здесь «/path/to/your/virtual/environment» – это стандартный путь к директории. Его можно заменить на папку с готовой виртуальной средой, например: /home/user/project_name.

3. Сохраняем изменения и перезапускаем оболочку (на всякий случай):

source ~/.bashrc

Теперь виртуальная среда будет активироваться автоматически каждый раз при запуске оболочки. Благодаря этому вы сможете продолжать разработку проекта с того места, где остановились, безо всяких изменений, не глядя на обновления и прочее.

Деактивация

Иногда возникает необходимость деактивировать работающую виртуальную среду Python. Например, это может потребоваться при завершении текущего project или для запуска нового. 

Деактивация выполняется простой командой «deactivate», которая работает одинаково в командной строке (для Windows) и в терминале (для Linux и macOS):

Scripts\deactivate

Стоит отметить, что деактивация виртуальной среды не означает ее удаление. Просто она будет закрыта и перестанет использоваться, но все сохраненные файлы проекта останутся в папке.

Заключение

Виртуальные среды в Python – это универсальный инструмент, который активно используют многие разработчики. Они созданы для удобства и экономии ресурсов в процессе разработки, а также могут быть очень полезны при работе над проектом в закрытой команде партнеров. Пренебрегать такими возможностями точно не стоит.