Как изменить виртуальное окружение pycharm - Исправление ошибок и поиск оптимальных решений проблем

PyCharm makes it possible to use the virtualenv tool to create a project-specific isolated virtual environment. The main purpose of virtual environments is to manage settings and dependencies of a particular project regardless of other Python projects. virtualenv tool comes bundled with PyCharm, so the user doesn’t need to install it.

Create a virtualenv environment

Do one of the following:
- Click the Python Interpreter selector and choose Add New Interpreter.
- Press Ctrl+Alt+S to open Settings and go to . Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.
- Click the Python Interpreter selector and choose Interpreter Settings. Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.
Select Add Local Interpreter.
In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select Virtualenv Environment.
The following actions depend on whether you want to create a new virtual environment or to use an existing one.
New virtual environment
- Specify the location of the new virtual environment in the Location field, or click and browse for the desired location in your file system. The directory for the new virtual environment should be empty.
- Choose the base interpreter from the list, or click and find the desired Python executable in your file system.
- Select the Inherit global site-packages checkbox if you want all packages installed in the global Python on your machine to be added to the virtual environment you’re going to create. This checkbox corresponds to the --system-site-packages option of the virtualenv tool.
Existing virtual environment
- Choose the desired interpreter from the list.
- If the desired interpreter is not on the list, click , and then browse for the desired Python executable (for example, venv/bin/python on macOS or venvScriptspython.exe on Windows).
The selected virtual environment will be reused for the current project.
Click OK to complete the task.

You can create as many virtual environments as required. To easily tell them from each other, use different names.

Use an existing interpreter

Press Ctrl+Alt+S to open the IDE settings and select .
Expand the list of the available interpreters and click the Show All link. Alternatively, click the icon and select Show All.

Virtual environments are marked with .
Select the target environment from the list and click OK to confirm your choice.

PyCharm can create a virtual environment for your project based on the project requirements.

Create a virtual environment using the project requirements

Open any directory with your source files that contains the requirements.txt or setup.py file: select from the main menu and choose the directory.
If no virtual environment has been created for this project, PyCharm suggests creating it:
Keep the suggested options, or specify the environment location or base Python interpreter. Click OK to complete the task.

Once you click OK, PyCharm creates an environment and installs all the required packages. On the completion, see the notification popup:

Note that if you ignore a suggestion to create a virtual environment, PyCharm won’t create a Python interperter for your project. So, any time when you open a .py file, you’ll see the warning with the options for configuring a project interpreter:

This approach is particularly helpful when you want to upgrade a version of Python your environment is based on, for example, from 3.5 to 3.9. You can specify a new base interpreter and use requirements.txt to ensure all the needed packages are installed.

For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:

Manage interpreter paths
Install, uninstall, and upgrade packages

Once you have create a new virtual environment, you can reuse it for your other projects. Learn more how to setup an existing environment as a Python interpreter.

Last modified: 20 January 2023

Источник

Время прочтения
8 мин

Просмотры 222K

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.

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

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.

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

PyCharm is the go-to IDE for Pythonists, no matter what the Python project is. From Django to Flask, PyCharm’s extensive support makes it an attractive out-of-the-box solution.

venv – or “virtual environments” – is a Python module that’s used to create a lightweight and isolated environment for running Python projects. It’s used to keep the dependencies required by different projects isolated from one another.

To create your own venv in Python, the general flow of command you would need to enter looks something like this:

python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment

If you need help, run venv with the -h flag to get the list of available commands.

usage: venv [-h] [–system-site-packages] [–symlinks | –copies] [–clear]
[–upgrade] [–without-pip] [–prompt PROMPT] [–upgrade-deps]
ENV_DIR [ENV_DIR …]

Creates virtual Python environments in one or more target directories.

positional arguments:
ENV_DIR A directory to create the environment in.

optional arguments:
-h, –help show this help message and exit
–system-site-packages
Give the virtual environment access to the system
site-packages dir.
–symlinks Try to use symlinks rather than copies, when symlinks
are not the default for the platform.
–copies Try to use copies rather than symlinks, even when
symlinks are the default for the platform.
–clear Delete the contents of the environment directory if it
already exists, before environment creation.
–upgrade Upgrade the environment directory to use this version
of Python, assuming Python has been upgraded in-place.
–without-pip Skips installing or upgrading pip in the virtual
environment (pip is bootstrapped by default)
–prompt PROMPT Provides an alternative prompt prefix for this
environment.
–upgrade-deps Upgrade core dependencies: pip setuptools to the
latest version in PyPI

Once an environment has been created, you may wish to activate it, e.g. by
sourcing an activate script in its bin directory.

This is a good starting point and great for when you’re building a Python project from scratch. However, integrating it into your IDE’s workflow can require a bit of setup. In addition to this, different project types require different configurations of the venv. Fortunately, PyCharm comes with an easy-to-use integrated solution that makes managing dependencies easy and painless.

How to configure a virtual environment in PyCharm

To create a virtual environment in PyCharm, you need to have Python installed on your computer.

To do this, go to the official Python download page and select the download package that is suitable for your specific operating system. Follow through with the OS-specific instructions to install Python on your machine.

If you are using Python 3.3+, you can skip Part 1 because the built-in venv module is used. However, if you are using a lower version of Python, here is how you can use venv for your project.

Part 1: Downloading and installing venv

To set up and configure a virtual environment on PyCharm, head over to the status bar located at the bottom of your IDE. Click on the option Python Packages.

This will give you a popup screen that looks something like this:

In the search bar, look up virtualenv. The search panel will give you the virtualenv package for you to download and install. Click on the install button in the top right-hand corner.

Part 2: Setting up your project’s virtual environment in PyCharm

Head over to your top navigation bar, click on File, and then Settings. In the left-hand panel, open up the drop-down that says Project:<yourprojectnamehere>. There will be an option called Python Interpreter.

Click on the little settings cog and select the Add option.

You will get a screen that looks like this:

If you are running lower than Python 3.3, you will need to select the dropdown for Base interpreter and find your downloaded venv package. If you are running Python 3.3+, then the option of your base interpreter is automatically chosen for you.

If this is an existing project and you want to import a pre-existing interpreter, you can do so by selecting Existing environment and then changing the Interpreter field to your settings.

Once you’ve done that, click on OK to create a new environment. You will get a progress bar in PyCharm’s IDE that updates you on the creation of the virtual environment.

Once completed, you will get a blank virtual environment with only pip and setuptools .

Part 3: Installing dependencies and packages

Every project requires some sort of dependency and packages to work. You have two options in PyCharm when it comes to installing dependencies and packages for your Python project’s virtual environment.

To do this, you can do so via the + sign in the Python Interpreter section, or via the Python Packages option at the bottom bar of your main IDE’s view.

Option 1 – Installing dependencies and packages for venv via PyCharm Python Interpreter

Clicking on the + sign inside the Python Interpreter will give you a screen of Available Packages. You can use the search bar to find the package and dependency you need for your particular project. For example, if you’re building a Django project, you can search up Django and it will give you the latest option available.

Click on Install Package to install the package as part of your venv requirements. When you click on Install Package, you will get an update on the screen to tell you that it is installing.

Once it is completed, you will get a green notification bar at the bottom of your Available Packages view.

To uninstall any packages you do not need or want, you can do so via the minus – sign on the main Python Interpreter screen.

Once it has successfully uninstalled the package from your venv, you will get a green success message at the bottom of the view.

Option 2 – Installing dependencies and packages for venv via Python Packages

Look at the bottom of your PyCharm IDE and select the option Python Packages. This will give you a popup of the currently installed packages.

In the search bar, look up the package you want to install. Here’s an example of how to install Django.

Click on the install button to add it to your packages and dependencies list. The install button will change to a loading bar. This will disappear once you’ve successfully installed the package to your virtual environment as a dependency.

Once completed, if you click on the x in the search bar, you will see all the packages that are in your Python project’s venv.

To uninstall the package from your Python’s virtual environment and remove it as a dependency, select the package you want and select on the triple dots option to your right. Click on delete.

Once it has been deleted from your project’s dependencies, the package will be removed from the list.

Wrap up

Setting up and managing your virtual environment in Python with venv is pretty simple in PyCharm. There are no terminal commands needed. It is great for both beginners and seasoned developers looking to supercharge their workflow, especially with PyCharm.

Источник

Виртуальные среды (окружения) используются в Python 3 контроля версионности пакетов. Кроме контроля версий среды используют для использования разных интерпретаторов. Самих пакетов, которые создают виртуальные окружения много. В этой статье речь пойдет про venv, virtualenv и virtualenvwrapper.

Для чего нужно виртуальные среды?

При создании скрипта или программы вы часто используете сторонние модули (пакеты). Если в последующем потребуется перенос программы на другой компьютер, то вы можете столкнуться с двумя проблемами:

Нужные пакеты отсутствуют на новом компьютере и придется проверять каждый файл программы для их поиска. Либо получить список установленных пакетов через «pip list» на старом компьютере, который выведет множество лишних модулей.
Даже если количество пакетов или файлов программ маленькое, или вы его создали отдельно, то вы все равно можете столкнуться с проблемами в версиях. Пакеты могли быть обновлены, а методы и классы изменены.

Использование виртуальных сред избавляет вас от этих проблем. В таком виртуальной среде находится свой интерпретатор, свой pip и все пакеты относятся только к нему. Так же, весь проект, можно перенести как папку на другой компьютер без ошибок.

Кроме этого вы можете запускать разные версии Python в разных виртуальных средах, что сильно упрощает работу.

Установка и создания окружения с virtualenv

Самый популярный пакет, который используется для создания виртуальных сред в Python, это virtualenv. Для его установки на Windows выполните:

pip install virtualenv

Для установки на Linux системах, для Python 3, понадобится выполнить такую команду:

sudo pip3 install virtualenv

Если вы не будете использовать sudo, то в зависимости от версии ОС у вас появятся разные ошибки. В CentOS установка не выполнится вовсе, а в Ubuntu не будет добавлен путь в переменную окружения:

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘/usr/local/lib/python3.6’
Command ‘virtualenv’ not found, but can be installed with: sudo apt install virtualenv

Далее, вне зависимости от того используете ли вы Linux или Windows, вы можете выполнить команду получения справки:

virtualenv --help

Я использую Python 3.6, и так я создам окружение в папке projectname/venv:

virtualenv -p python3.6 project/venv

Способ выше устанавливает окружение относительно текущего пути. Если нужно установить на другом диске или каталоге, то можно использовать абсолютный путь. Так же не обязательно указывать параметр «-p» если вы используете одну версию Python. Вариант как это может быть сделано на Windows:

virtualenv D:projectvenv

Само расположение виртуального окружения рекомендуется создавать в одной папке вместе разрабатываемым приложением. Такую структуру будет легче сопровождать. Я обычно придерживаюсь такой структуры:

-projectname # Каталог проекта
--venv # Окружение
--app # Каталог с приложением

Активация и выход из окружения

Для того что бы виртуальное окружения начало работать его нужно активировать. В разных ОС это делается по-разному.

В случаях с Linux указываем полный путь до venv/bin/activate:

source project/venv/bin/activate

Для активации в Windows, в папке venvScripts есть несколько файлов:

activate.ps1 — для активации через Powershell;
activate.bat — для активации через CMD.

Для активации просто укажите полный путь до файла. Например:

D:projectnamevenvScriptsactivate.ps1

О том что вы находитесь в виртуальном окружении свидетельствуют следующие надписи:

Вы так же можете сравнить количество установленных пакетов внутри виртуального окружения с тем, что установлено вне:

pip list

Теперь вы можете устанавливать пакеты, которые будут работать только в этой среде.

Для выхода из окружения, за исключением запуска с помощью CMD, используйте команду:

deactivate

Для CMD нужно указать путь до файла «venvScriptsdeactivate.bat».

Управление средами через virtualenvwrapper

Если вы создаете множество виртуальных сред, например для тестирования в разных версиях Python, вы можете использовать virtualenvwrapper. Этот пакет представляет собой надстройку для virtualenv для более удобной работы и устанавливается отдельно.

Благодаря этому пакету мы сможем запускать ваши окружения так:

workon project_name
# вместо
source project_name/venv/bin/activate

Для Windows нужно установить следующий пакет:

pip install virtualenvwrapper-win

Для Linux нужно так же использовать sudo:

sudo pip3 install virtualenvwrapper

Настройки для Linux

Virtualenvwrapper хранит все окружения в одном месте. Это место определяется через переменную WORKON_HOME в Linux и по умолчанию равно директории ‘/home/пользователь/.virtualenvs’. Если вы хотите изменить это расположение — выполните команду экспорта с нужным путем:

export WORKON_HOME = /var/envs/

# Создание директории
source ~/.bashrc
mkdir -p $WORKON_HOME

Следующая команда добавит скрипты в домашний каталог для удобной работы:

source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# Если путь отличается, то файл virtualenvwrapper.sh можно найти так
which virtualenvwrapper.sh

При выполнении предыдущей команды у меня появилась ошибка:

virtualenvwrapper.sh: There was a problem running the initialization hooks. If Python could not import the module virtualenvwrapper.hook_loader

Она исправилась добавлением переменной в env с путем до нужного интерпретатора:

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3

Настройки для Windows

Все виртуальные среды, которые будут созданы, по умолчанию будут располагаться по пути «C:Users%USERNAME%Envs». Если вам нужно изменить расположение, то создайте переменную WORKON_HOME с нужной директорией:

Важный момент, в случае с Windows, команды virtualenvwrapper не будут выполняться Powershell. Команды работают только через CMD.

Основные команды

Далее мы можем использовать следующие команды (основные):

mkvirtualenv — создание окружения;
lsvirtualenv — отображение списка окружений;
rmvirtualenv — удаление;
workon — переключение между виртуальными средами;
deactivate — выход из текущего окружения.

Так мы создадим виртуальную среду:

mkvirtualenv project_name

Так выйдем из созданной среды:

deactivate

Активация окружения:

workon django3.0

Если нужно использовать другую версию Python:

mkvirtualenv -p python2.7 project_name/venv

Получение справки:

mkvirtualenv -h

Создание виртуальных сред со встроенным пакетом Python venv

Ранее, до версии Python >= 3.6 базовая установка интерпретатора шла вместе с пакетом pyenv, но на данный момент он считается устаревшим и более не поддерживается. На его смену пришел venv. В некоторых версиях ОС (Ubuntu/Debian) может потребоваться его отдельная установка:

sudo apt install python3-venv

Проверить, то что пакет venv установлен, можно так:

python -m venv
# или
python3 -m venv

Следующая команда создаст виртуальную среду:

python -m venv C:project_nameproject_venv
# или
python3 -m venv /var/project_name/project_venv

Выбранная версия Python и стандартные библиотеки будут скопированы в указанную папку.

Активация окружения выполняется следующим образом:

# CMD
C:project_nameproject_venvScriptsactivate.bat
# Powershell
C:project_nameproject_venvScriptsActivate.ps1
# Bash
project_name/project_venv/bin/activate

Для выхода из окружения:

# CMD
C:project_nameproject_venvScriptsdeactivate.bat
# Powershell и bash
deactivate

Создание виртуального окружения в Pycharm

В некоторых IDE, например Pycharm, консоль встроенная и по умолчанию у вас будет запускаться интерпретатор выбранный в настройках. В Pycharm вы можете создать или изменить проект привязав его к определенному интерпретатору.

Виртуальную среду можно создать при создании нового проекта. Для этого нужно зайти по следующему пути:

В новом окне выбрать название проекта, место для копирования, интерпретатор и нажать кнопку создания окружения:

Для настройки окружения для старых проектов нужно зайти в настройки:

Во вкладе «Python Interpreter» будет выбор из существующих интерпретаторов (1). Либо можно создать новый (2):

Создание списка установленных пакетов Requirements.txt

Используя виртуальные окружения можно легко создавать файл, в котором будут собраны все названия и версии пакетов для определенного проекта. Этот подход используется для удобства работы, так как одной программой мы сразу установим нужные пакеты.

Так мы получим список пакетов, установленных в виртуальном окружении, в формате читаемом pip:

pip freeze

Следующим способом мы экспортируем этот список в файл Requirements.txt (способ подходит для Bash/CMD/Powershell):

pip freeze > Requirements.txt

На другом компьютере/среде мы можем этот список быстро проверить и установить отсутствующие пакеты следующей командой:

pip install -r Requirements.txt

…

Теги:

#python

#virtualenv

#venv

Источник

Содержание

	Введение
	Создать новое окружение
	Выбор версии Python
	Pycharm
	Похожие статьи

Введение

virtualenv это инструмент для изоляции проектов друг от друга.

Можно создавать проекты с разными установленными пакетами, разными версиями Python, Pip и так далее.

Применяется чаще всего с двумя целями:

Первая: писать и тестировать код, который должен работать в разных условиях.
Например, нужна версия программы для Python 2.7 и для Python 3.8.

Вторая: не «портить» установленный системный Python, превращая его в кашу из кучи разных
пакетов.

Если вам нужно настроить virtualenv на хостинге —

инструкция Beget

Чтобы проверить установлен virtualenv или нет выполните

virtualenv —version

Если в результате вы видите что-то похожее, то можно продолжать. Ваша версия может отличаться от 20.0.21 это
нормально.

virtualenv 20.0.21 from c:usersandreiappdatalocalprogramspythonpython38-32libsite-packagesvirtualenv__init__.py

Если в результате вы получили сообщение о том что команда неизвестна — прочитайте статью

«Установка virtualenv в Windows и Linux

Создать новое виртуальное окружение

Создадим директорию, в которой будем хранить виртуальные окружения.

cd ~

mkdir virtualenvs

cd virtualenvs

Создадим новое виртуальное окружение, которое назовём test_env

virtualenv test_env

Или, если мы хотим явно указать, что нужно создать виртуальное окружение именно для Python3.

virtualenv -p python3 test_env

У меня по умолчанию создается для Python3, но в Вашей системе это может быть не так,
поэтому второй вариант предпочтительнее.

created virtual environment CPython3.8.2.final.0-32 in 1410ms
creator CPython3Windows(dest=C:UsersAndreivirtualenvstest_env, clear=False, global=False)
seeder FromAppData(download=False, pip=latest, setuptools=latest, wheel=latest, via=copy, app_data_dir=C:UsersAndreiAppDataLocalpypavirtualenvseed-app-datav1.0.1)
activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,PowerShellActivator,PythonActivator,XonshActivator

Выбор версии Python для окружения

Чтобы создать окружение с определённой версией Python используйте команду с указанием версии.

Чтобы это сработало нужно иметь установленный Python данной версии

virtualenv —python=/usr/bin/python3.6 python36

Из чего состоит окружение

Зайдём внутрь
test_env и посмотрим, что там находится

cd test_env

dir

Mode LastWriteTime Length Name
—- ————- —— —-
d—— 6/5/2020 9:35 PM Lib
d—— 6/5/2020 9:35 PM Scripts
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 42 .gitignore
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 421 pyvenv.cfg

cd test_env

dir

Директория Scripts в Linux будет называться bin.

Перейдём туда и изучим состав.

cd Scripts

dir

Mode LastWriteTime Length Name
—- ————- —— —-
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 2313 activate
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 1069 activate.bat
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 3179 activate.fish
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 1815 activate.ps1
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 1216 activate.xsh
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 1225 activate_this.py
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 529 deactivate.bat
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97159 easy_install-3.8.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97159 easy_install.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97159 easy_install3.exe
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 libcrypto-1_1.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 libffi-7.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 libssl-1_1.dll
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97150 pip-3.8.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97150 pip.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97150 pip3.8.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97150 pip3.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 25 pydoc.bat
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 pyexpat.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 python.exe
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 python3.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 python38.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 pythonw.exe
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 select.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 sqlite3.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 tcl86t.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 tk86t.dll
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 unicodedata.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 vcruntime140.dll
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97137 wheel-3.8.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97137 wheel.exe
-a—- 6/5/2020 9:35 PM 97137 wheel3.exe
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 winsound.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _asyncio.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _bz2.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _ctypes.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _ctypes_test.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _decimal.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _elementtree.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _hashlib.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _lzma.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _msi.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _multiprocessing.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _overlapped.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _queue.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _socket.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _sqlite3.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _ssl.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _testbuffer.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _testcapi.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _testconsole.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _testimportmultiple.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _testmultiphase.pyd
-a—l 6/5/2020 9:35 PM 0 _tkinter.pyd

Обратим внимание на скрипты
activate,
activate.bat и
activate.ps1
один из них нам понадобится, а какой — зависит от Вашего окружения.

Под

Linux

нужен будет
activate

Под

Windows

activate.bat для обычной командной строки или
activate.ps1 для
PowerShell.
не все пакеты работают одинаково, некоторые не поддерживают
PowerShell, но
какие-то действия проще делать в нём.

Виртуальные окружения в PyCharm

Вы можете выбрать каким инструментом пользоваться для работы с виртуальными окружениями.

Это делается на этапе создания проекта

По умолчанию доступны
virtualenv, pipenv и

conda

Название для окружения задаётся здесь:

Вы можете увидеть его после создания проекта, запустив терминал

Системные требования

Официальные системные требования последней версии PyCharm выглядят так:

ОС:

Windows — Microsoft Windows 10 64-битили Windows 8 64-бит;
macOS — macOS 10.13 или выше;
Linux — среда GNOME или KDE.

RAM: не менее 2 ГБ, но рекомендуется 8 ГБ;

Место на диске: установка потребует 2,5 ГБ, рекомендуется использование SSD;

Разрешение экрана: не менее 1024×768 пикселей;

Python: Python 2.7, Python 3.5 или более поздняя версия;

При этом разработчики обращают внимание пользователей macOS и Linux на то, что JBR 11 поставляется в комплекте с PyCharm, и дополнительно устанавливать Java им не нужно.

В самих системных требованиях нет ничего особенного, однако хочется отметить, что IDE прекрасно себя чувствует и на Windows 7, а к рекомендациям по поводу 8 ГБ оперативной памяти и использования SSD стоит тщательным образом прислушаться, не прогадаете 😉.

Как установить

Процесс установки вкратце описан на официальном сайте для каждой из поддерживаемых ОС:

На Windows

Запускаете файл pycharm.exe.
Следуете инструкциям инсталл-мастера.
Выбираете нужные параметры установки.
Готово.

На Mac OS

Сперва следует скачать файл pycharm.dmg.
Затем смонтировать диск в вашей системе.
И, наконец, необходимо скопировать PyCharm в Applications.

На Linux

Файл pycharm.tar.gz нужно скопировать в выбранную папку.
Обязательно убедитесь, что у вас есть права доступа RW для данного каталога.
Распакуйте pycharm.tar.gz используя команду: tar -xzf pycharm-2020.1.2.tar.gz
Будьте внимательны: архив НЕЛЬЗЯ РАСПАКОВЫВАТЬ в папку с существующей инсталляцией.
Теперь можно запустить pycharm.sh из каталога bin.

Подготовка к работе и настройка

Перед тем, как приступить к разработке в PyCharm, вам нужно создать проект, поскольку все дальнейшие манипуляции будут происходить именно в нём и на его основе.

Чтобы начать новый проект, нажмите New Project и придумайте ему имя. Теперь можно приступить к настройке.

Чтобы начать новый проект, нажмите «New Project»

Настройки интерфейса

Несмотря на то, что разработчики из JetBrains начинали свой путь в России, смена языка интерфейса в среде разработки не предусмотрена, поэтому к вашим услугам будет лишь родной язык Уильяма Шекспира.

Зато вы можете изменить сами шрифты и их размеры, пройдя по пути:

File -> Settings -> editor -> font

Поменять цветовую схему UI:

File -> Settings -> editor -> color scheme

И сконфигурировать множество других аспектов, вроде общих настроек, конфигураций прокрутки, настроек цвета для каждого доступного языка и так далее. Для всего этого есть редактор:

file -> settings -> editor

Общие настройки редактора находятся в file -> settings -> editor

Настройка интерпретатора

Скачать интерпретатор вы можете с официального сайта Python. Если в ваши планы не входит работа с библиотеками, которые есть только во второй версии языка, то стоит качать последний релиз Python 3.

О том, как установить Python:

Для использования установленного интерпретатора, выберите его в настройках:

File -> Settings -> Project:<name> -> Project Interpreter

Настройка интерпретатора в Pycharm (file -> settings -> Project:<name> -> Project Interpreter)

💭 Если PyСharm не видит интерпретатор, попробуйте добавить его вручную. Для этого:

Нажмите на шестеренку в верхнем правом углу, выберите «Add..«.
Далее выберите «System Interpreter«;
Нажмите на 3 точки «…» справа от поля в выбором интерпретатора;
Укажите путь до интерпретатора.

Добавление вручную нового интерпретатора в PyCharm

Настройка виртуального окружения

Если по долгу программистской службы вам приходится работать с несколькими проектами, то определенно не помешает настройка и подключение виртуального окружения.

Venv — это, грубо говоря, директория, содержащая ссылку на интерпретатор и набор установленных библиотек. Виртуальное окружение “изолирует” ваши проекты, и помогает, в частности, не запутаться в разных версиях библиотек, адаптированных для каждого из них по отдельности.

Подробнее про виртуальное окружение:

Если вы настроили виртуальное окружение заранее, PyCharm покажет уведомление, в котором предложит использовать его в проекте. Если уведомления нет, вы всегда можете настроить и изменить его вручную в настройках:

File -> Settings -> Project:<name> -> Project Interpreter

Также в этом меню можно создать виртуальные окружения с нуля. Для этого:

Нажмите на шестеренку в верхнем правом углу, выберите «Add..«.
Выберите «Virual Enviroment» и задайте параметры.

Создание виртуального окружения средствами PyCharm ()

Venv создано и готово к работе 👌.

Окружение Pipenv создается аналогичным образом

Запуск скриптов в консоли

Чтобы запустить код в PyCharm, нужно выбрать интерпретатор в настройках (как это сделать я писал чуть выше).

Также, перед запуском своего кода в PyCharm необходимо добавить конфигурацию (чтобы IDE понимал, какой файл ему запускать и по каким правилам). Изначально, если проект новый, конфигурации нет, и кнопка запуска не активна.

В новом проекте кнопка запуска не активна, т.к конфигурации для запуска отсутствуют.

Чтобы запустить код в новом проекте, зайдите в

Run -> Run

или выполните комбинацию:

Alt + Shift + F10

Для запуска кода в PYCharm выберите

Откроется диалоговое окно в выбором файла, который необходимо запустить.

Диалоговое окно с выбором вариантов запуска

После запуска, откроется терминал, в котором вы увидите результат выполнения своего скрипта и сообщение о том, что процесс завершился с кодом 0 (0 означает успешное завершение).

Результат выполнения скрипта вы увидите в окне «Run», которое откроется снизу.

Далее, когда конфигурация создана и сохранена, запускать свой код на выполнения можно комбинацией:

Shift + F10

☝️ Если скрипт не запускается, возможно вы не сохранили конфигурацию или PyCharm не видит интерпретатор. Настроить или создать конфигурацию можно в меню «Edit Configurations..«, которое находится сверху справа, около кнопки «Run».

Есть еще один способ запуска кода:

Внизу окна программы кликните на «Terminal«.
Напишите в терминале python <name>.py или python3 <name>.py.

Альтернативный вариант запуска Python-кода — через встроенный терминал.

💁‍♂️ В целях обучение, вам может понадобиться быстро писать и проверять Python-инструкции. Для этого в PyCharm-е реализован интерактивный режим (по аналогии с IDLE). Чтобы его вызвать, достаточно нажать на «Python Console» внизу слева.

PyCharm умеет запускать Python-код в интерактивном режиме

Отладчик (debugger) в Pycharm

Отладка — чрезвычайно полезный инструмент. С помощью него можно пошагово исполнять программный код. Интерпретатор переходит в особый режим, фиксируя на каждом этапе выполнения текущее состояние программы. Т.е. для каждой строки кода вам будет представлен мини-отчёт, в котором можно посмотреть актуальные значения всех переменных и проследить таким образом весь процесс их изменения.

Находясь в руках опытного разработчика, отладчик сокращает время поиска ошибок на порядки.

Для старта отладки, нужно поставить так называемую точку останова. Это красный кружок напротив строки кода.

Для отладки кода выберите точку останова (красный кружок напротив нужной строки)

Вы можете установить её где захотите, но чаще всего точку следует ставить там, где интерпретатор увидел ошибку.

Для запуска кода в режиме отладки нажмите на значок в «жука» в левом верхнем углу:

Значок «зеленый жук» запустит код в режиме отладки

Или выполните комбинацию:

Shift + F9

Отладка началась.

Запустив код в режиме отладки, откроется окно «Debug» с информацией о ходе выполнения и текущем состоянии.

Теперь, нажимая F8, можно последовательно шагать по строчкам кода и смотреть текущее состояние всей программы.

«Шагать» можно и через F7, но в таком случае дебаггер будет совершать «Шаг с заходом». Т.е. при встрече вызова функции он будет заходить в её описание и последовательно проходить по инструкциям.

Все варианты навигации в режиме отладки можно посмотреть в окне «Debugger»:

Кнопки навигации в режиме отладки в PyCharm

Для каждой кнопки существует свой hotkey — чтобы увидеть его, достаточно навести курсор на нужную кнопку.

Deploy на удаленный хост

Развернуть и отправить код на сервер возможно прямиком из PyCharm.

Инструмент не доступен в бесплатной комьюнити-версии

Чтобы добавить удалённый сервер, первым делом перейдём в:

Tools -> Deployment -> Configuration

Здесь сначала вводим имя, а затем настраиваем данные сервера. Потом вводим имя и пароль пользователя и проверяем соединение при помощи кнопки Test Connection.

Для проверки соединения с удаленным хостом нажмите «Test Connection».

Переключаемся на следующую вкладку под названием Mappings. Мапы здесь — это соответствия между путями на вашем компьютере и путями на сервере. Производим и применяем настройки.

Во вкладке Mapping — соответствия между путями на вашем компьютере и путями на сервере.

Теперь можно производить deploy:

Tools -> Deployment -> Upload to <your_host_name>

💡 Лайфхак: для удобной работы можно настроить автоматический деплой на удаленный сервер после каждого «сохранения». Для этого перейдите в Tools -> Deployment -> Options и выберите On explicit save action (Ctrl + S).

Автоматический deploy на сервер по умолчанию в IDE PyCharm

Макросы

Макросы, как и многие другие вещи нужны исключительно для облегчения нашей с вами жизни. Они позволяют автоматизировать ряд повторяющихся процедур, которые вы чаще всего выполняете во время написания кода. Вы можете записывать, редактировать и воспроизводить макросы, назначать им ярлыки и даже делиться ими.

Чтобы создать или настроить свой собственный макрос, вам нужно выбрать:

Edit -> Macros -> Start Macro Recording

После записи макроса, нажмите Stop Macro Recording.

Полезные хоткеи и фишки

⚡ Как поменять цвет консоли в pycharm.
Поменять цвет консольного бэкграунда или шрифтов предельно просто: для этого нужно всего лишь зайти в настройки цветовой схемы и изменить их так, как того пожелает ваш внутренний дизайнер:

File -> Settings -> Editor -> Color Scheme

⚡ Поиск по всему проекту.

Для поиска по коду во всем проекта, выполните комбинацию Ctrl + Shift + F.
Для поиска всего и вся во всём проекте дважды нажимаем клавишу Shift.

⚡ Хоткеи по запуску и дебаггингу.
С помощью комбинации клавиш Shift + F10 можно запустить ваш проект, а нажав Shift + F9 — начать его отладку.

⚡ Закомментировать сразу несколько строк.
Комментирование кода ещё никогда не было таким простым: вы мышкой выделяете нужные строки, а затем нажимаете Ctrl + /.

Повторив то же самое действие на том же самом месте, вы выполните раскомментирование кода.

⚡ Отступы.

Отступ — Tab.
Для нескольких строк выделите нужные строки и нажмите Tab.
Для обратного отступа (отступа в левую сторону) — Shift + Tab.

⚡ Некоторые горячие клавиши.

Ctrl + Alt + L — автоформатирование кода по PEP 8.
Ctr + Z — отмена последнего выполненного действия.
Ctr + Up/Down — прокрутка без изменения позиции курсора.
Ctr + D — дублировать строку.
Tab / Shift + Tab — увеличить / уменьшить отступ.
Ctr + Space — выводит предложения по автозаполнению.

Тут шпаргалка по хоткеям в Pycharm.

ТОП 7 полезных плагинов для Pycharm

Меню установки плагинов находится в:

File -> Settings -> Plugins

Для установки плагина достаточно написать его название в строке поиска, найти плагин и нажать «Install«.

⭐ Вот список полезных плагинов, которые стоит установить:

Highlight Bracket Pair (описание) — плагин позволяет не запутаться в излюбленном занятии программистов — поиске соответствия между открывающими и закрывающими скобками.
Grep Console (описание) — расширение функционала стандартной консоли PyCharm — изменение цвета для разного типа сообщений, вкладки в консоли, аналог grep для вывода и т.д.
Pylint (описание) — Python линтер. После установки появится меню «Pylint» в нижнем левом углу. Для работы плагина необходимо установить модуль pylint (python -m pip install pylint или python3 -m pip install pylint), и в настройках PyCharm указать путь до него (в Windows он обычно лежит в папке C:<python_path>Scripts, а в Linux путь до pylint можно узнать с помощью which pylint).
DeepBugs for Python — ищет потенциальные баги и проблемы, связанные с качеством кода используя модели машинного обучения.

Другие полезные плагины:

Python Smart Execute (описание) — комбинация Alt + Shift + A копирует выделенный код в Python-консоль и выполняет его.
MyPy (описание) — плагин для проверки типов (type hinting) и анализатор исходного кода для Python. После установки появится меню «MyPy» в нижнем левом углу.
CodeGlance (описание) — добавляет мини-карту (minimap) кода в окне редактора справа.

Что делать, если PyCharm не видит модули Python?

Если у вас возникла подобная проблема, то в первую очередь стоит проверить настройки интерпретатора.

Вариант №1 — сброс настроек и выборе новой версии интерпретатора. Настройки находятся тут:

Settings -> Project:<project_name> -> Project Interpreter

Вариант №2 — По умолчанию PyCharm ищет модули начиная от корня проекта. Подскажите PyCharm, где находится директория с вашими модулями. Для этого в проводнике слева щелкните по директории (правой кнопкой мыши), и в контекстном меню выберите Mark Directory As -> Sources Root.

Источник

I have python 3.6 in my venv on PyCharm. However, I want to change that to Python 3.8. I have already installed 3.8, so how do I change my venv python version?

I am on windows 10.

Changing the version on the project intepreter settings seems to run using the new venv not my existing venv with all the packages I have installed. Attempting to add a new intepreter also results in the «OK» button being greyed out, possibly due to the current venv being not empty.

asked Jul 13, 2020 at 4:19

You need to create a new virtual environment with the interpreter which version is 3.8.

Go to Settings => Project => Python Interpreter

Click on the vertical 3 dots, and click on «Add».

Select Virtualenv Environment => New Environment

Choose as base interpreter the one which version is 3.8 (the one you just installed)

Click on «OK» => «OK»
Once you have set the new interpreter, PyCharm will warn you that you need update some dependencies based on your requirements.txt file or, in this case, Pipfile.lock (I am using pipenv for this project)

That’s it!

answered Jul 13, 2020 at 4:48

lmiguelvargasflmiguelvargasf

59.2k44 gold badges216 silver badges220 bronze badges

In pycharm you can do further steps:

Go in File—>Settings—>Python Interpreter
Select different python environment if already available from the drop down, If not click on «Add».
Select New Environment option, then in Base interpreter you can select 3.8 version

answered Jul 13, 2020 at 4:32

Источник

Введение в Virtual Environments
Создание виртуальной среды — venv в Windows
- Активация и деактивация виртуальной среды Python
- Установка пакетов в виртуальную среду
- Как сохранить пакеты в файл requirements.txt
- Установить пакеты из файла requirements.txt
- Как запустить скрипт Python в виртуальной среде. Пример автоматизации с помощью cmd
- Создание виртуальной среды с помощью PyCharm
Создание виртуальной среды в Ubuntu 20.14
- С помощью пакета venv

Если вы работали с несколькими проектами, в которых использовался Python, то наверняка вы встречались с проблемой поломки одного из проекта, потому что обновленная версия библиотеки для другого проекта, не применима для текущего. Т.е. если вы работаете с Python и не используете miniconda или anaconda, то установка и обновление библиотек python постоянно ломает ваши проекты. Эта проблема называется «Ад зависимостей».

Поэтому лучшим подходом будет создавать для каждого отдельного проекта свою среду. В этой статье будет рассмотрена библиотека venv для настройки Virtual Environment для Windows.

Виртуальная среда — это способ Python для разделения зависимостей между проектами.

Создание виртуальной среды — venv в Windows

venv -это пакет, поставляемый с Python 3.

venv (для Python 3) позволяет управлять отдельными установками пакетов для разных проектов. По сути, venv позволяет вам создавать «виртуальную» изолированную установку Python и устанавливать пакеты в эту виртуальную установку. При переключении проектов вы можете просто создать новую виртуальную среду и не беспокоиться о нарушении работы пакетов, установленных в других средах. При разработке приложений Python всегда рекомендуется использовать виртуальную среду.

Чтобы создать виртуальную среду, перейдите в каталог вашего проекта и запустите venv.

python3 -m venv venv

или

python -m venv venv

venv создаст виртуальную установку Python в директории venv.

Примечание: Вы должны исключить каталог виртуальной среды из своей системы управления версиями с помощью .gitignore.

Активация и деактивация виртуальной среды Python

Далее необходимо активировать виртуальную среду.

Для этого необходимо в консоли cmd запустить .venvScriptsactivate или файл .venvScriptsactivate.bat, или .venvScriptsActivate.ps1.

Префикс вашего рабочего каталога изменится (выделил желтым — venv)

Пока ваша виртуальная среда активирована, pip будет устанавливать пакеты в эту конкретную среду, и вы сможете импортировать и использовать пакеты в своем приложении Python.

Установка пакетов в виртуальную среду

Пример:

pip install requests

pip позволяет вам указать, какую версию пакета установить, используя спецификаторы версии. Например, чтобы установить определенную версию requests:

pip install requests==2.18.4

Как сохранить пакеты в файл requirements.txt

Pip может экспортировать список всех установленных пакетов и их версий с помощью freeze команды: pip freeze > requirements.txt.

Будет выведен список спецификаторов пакетов, таких как:

backports.entry-points-selectable==1.1.0
certifi==2021.5.30
charset-normalizer==2.0.3
distlib==0.3.2
filelock==3.0.12
idna==3.2
platformdirs==2.0.2
requests==2.26.0
six==1.16.0
urllib3==1.26.6
virtualenv==20.6.0

Имейте в виду, что в этом случае в файле requirements.txt будут перечислены все пакеты, которые были установлены в виртуальной среде, независимо от того, откуда они пришли.

Установить пакеты из файла requirements.txt

pip install -r requirements.txt

Как запустить скрипт Python в виртуальной среде. Пример автоматизации с помощью cmd

Для того, чтобы запустить скрипт, достаточно внутри директории с проектом (со средой) запустить команду:

"D:#python##envflask-appvenvScriptspython.exe" "D:#python##envflask-appapp.py"

Либо создать файл cmd с содержимым и запустить его:

@echo off
For /f "tokens=1-4 delims=/ " %%a in ('date /t') do (set mydate=%%c-%%a-%%b)
For /f "tokens=1-2 delims=/:" %%a in ('time /t') do (set mytime=%%a%%b)
rem %mydate%_%mytime%

"D:#python##envflask-appvenvScriptspython.exe" "D:#python##envflask-appapp.py" 2>"D:#python##envflask-applog_get_data_log_%mydate%_%mytime%.log"

Создание виртуальной среды с помощью PyCharm

Для более легкой работы с виртуальными средами на Windows рекомендую установить PyCharm (Community Edition бесплатная). При создании проекта он сам создаст виртуальную среду и будет запускать файл в этой виртуальной среде:

Новую виртуальную среду можно создать с помощью разных инструментов в Pycharm:

Virtualenv
Pipenv
Poetry
Conda

Создание виртуальной среды в Ubuntu 20.14

С помощью пакета venv

# Создаем директорию проекта
mkdir flask-app

# Переходим внутрь директории
cd flask-app
# Создаем среду myenv
python3 -m venv myenv

# Активируем среду
source myenv/bin/activate

Источник

In Pycharm there is a feature called ‘virtual environment’ in which the projects can have their own dependencies installed in a virtual environment. This enables users to isolate the project-specific dependencies either they may be libraries or packages. It comes into use when we have different projects which require dependencies with different versions of libraries and in this case, there may be conflict on running those projects. Therefore, the feature for having a virtual environment in PyCharm will be helpful.

How to create a virtual environment in PyCharm?

Virtual environments can be considered as directories that store the required scripts. Now let’s check how to set up a virtual environment in PyCharm IDE.

For the PyCharm IDE to be configured initially, make sure that the Python library has been installed for the project for which you need to set up the virtual environment.

Further, then you should follow the following steps

Step 1: Go to the setting of the project.

Either you can use the short keys Ctrl+Alt+S or simply by going to the File->Settings to go to the settings, and there you will get a pop-up window.

Step 2: Expand the Project

By expanding the Python Project you will get two options which are Python Interpreter and Project Structure as depicted in the following image. Here few options are marked with a special symbol that indicates, those options are only for this project and all the other options are globally applicable.

Step 3: Select the option Python Interpreter

Here you will lead to advanced options for the Interpreter. On the right side of the window, there you can specify the Interpreter and beneath this field, we are able to see all the packages available in that environment. Also its specifications like the existing version and its latest version. These features will help us to sum up the environment which is exclusive for the current project.

The settings option as depicted in
the above image will drop down two options in which the 1st option is for
Adding a new interpreter and the next one is to Show All the interpreters
available for the project.

Step 4: Adding Python Interpreter

Now click on the 1st option which is Add Python Interpreter. After selecting the option a new pop-up window will appear as depicted in the following screenshot.

Here we have the option to specify whether the environment already exists or not.

If you are choosing ‘Existing environment’ there you can select the interpreter option from the drop-down list available in the field ‘Interpreter’. If you need to make this environment available to all projects the check box can be enabled.

Step 5: Select the option ‘New environment’ if you are going to create a new one.

The first field which needs to be filled is the ‘Location’. This is the space where you need to mention the location with the name for the virtual environment or the absolute path for the new environment. For Python versions which are above 3.3 has a built-in unit called ‘venv’ which uses instead of any third party for having virtualenv. Here the point to be noted is that which directory is used for creating the new virtual environment must be empty.

The next field is to specify the Base Interpreter (python executable). If you have already installed the Python Library you can easily fill this option either by selecting it from the drop-down or by clicking the option and then specify the Python executable.

If no Python executable exists then PyCharm provides two options for filling this. Either the executable can be downloaded and it will be the latest version or you can mention the location of the python executable.

There are two check fields under this field. The first field which is ‘Inherit global ‘site-packages’ enables the use of packages that are installed in global Python in the system in the virtual environment which is going to be created. The next check box is to make this environment available for all projects.

Step 6: Submit for the virtual environment

Now click the button ‘OK’ to complete the process for creating the virtual environment.

After these procedures, there will be a module for this virtual environment inside the project.

Источник

	virtualenv
	Установка virtualenv
	Применение virtualenv
	freeze
	virtualenvwrapper
	Виртуальное окружение
	Python
	Anaconda
	pyenv
	venv