İlan

İster deneyimli bir Python geliştiricisi olun, ister yeni başlıyor olun, herhangi bir Python projesi için sanal ortamın nasıl kurulacağını öğrenmek önemlidir. Python sanal ortamı hakkında bilmeniz gereken her şeyi kapsadığım için bana katılın.

Sebeplerimizi okuduğunuzdan emin olun Python programlama neden işe yaramaz? Python Programlamanın Yararsız Olmamasının 5 NedeniPython - Ya seviyorsunuz ya da nefret ediyorsunuz. Hatta bir sarkaç gibi bir uçtan diğer uca sallanabilirsiniz. Ne olursa olsun, Python kararsız olması zor bir dildir. Daha fazla oku ve Python'da yeniyseniz bunlara göz atın 10 temel Python örneği Hızlı Öğrenmenize Yardımcı Olacak 10 Temel Python ÖrneğiTemel python örneklerinin bu makalesi, zaten bazı programlama deneyimine sahip olan ve sadece Python'a mümkün olduğunca çabuk geçmek isteyenler içindir. Daha fazla oku .

Python Sanal Ortamı Nedir?

Sanal Ortam, farklı projeler için Python'un farklı sürümlerini çalıştırmanın bir yoludur. Benzer sanal makineler nasıl çalışır Sanal Makine Nedir? Bilmen gereken her şey

Sanal makineler, geçerli bilgisayarınızda diğer işletim sistemlerini çalıştırmanıza izin verir. İşte onlar hakkında bilmeniz gerekenler. Daha fazla oku , Python sanal ortamları, her bir sürüm için belirli modüllere ve bağımlılıklara sahip Python'un birden çok sürümünü yüklemenizi sağlar. Bu projelerin hepsi birbirinden bağımsızdır, bu nedenle belirli bir projeye yüklediğiniz modüllere diğer projelerde erişilemez.

Bu çok çaba gibi görünebilir, ama buna değer. Normalde Python 2.7.x içinde çalıştığınızı, ancak 3.x'i denemek istediğinizi varsayalım. Sorun değil, sadece yeni bir proje oluşturun ve bağımlılıklarınızı yükleyin. Eski bir proje için Python 2.4.x'e ne dersiniz? Evet, basit. Bu projelerin hiçbiri birbirini etkilemez ve işletim sisteminiz tarafından kullanılan Python sürümünü içermez.

Kurulum

Hangi Python sürümünü kullandığınız önemli değildir. Mac kullanıyorsanız, zaten Python yüklüdür. İhtiyacın olacak Python'u indirin ve yükleyin Windows kullanıyorsanız.

İhtiyacın olacak bip Kurulmuş. Bu Python için bir paket yöneticisidir ve Python 2.7.9 veya daha yeni sürümleri ile birlikte gelir. Bu adımların tümü komut satırı üzerinden yapılacaktır, bu nedenle Windows Komut Satırı Yeni Başlayanlar İçin Windows Komut Satırı KılavuzuKomut satırı, bilgisayarınızla doğrudan iletişim kurmanızı ve çeşitli görevleri yerine getirmesini bildirmenizi sağlar. Daha fazla oku veya Linux Komut Satırı Linux Komut Satırına Başlamak için Hızlı KılavuzLinux'ta komutlarla birçok harika şey yapabilirsiniz ve öğrenmesi gerçekten zor değil. Daha fazla oku .

Sanal ortamları kullanmak için iki paket gereklidir. Yeni bir terminal açın ve virtualenv paketlemek:

pip install virtualenv

Yalnızca bu paketle sanal ortamları kullanmak ve yönetmek tamamen mümkündür. Bunu nasıl yapacağımı ele almayacağım, çünkü kullanımı çok daha kolay virtualenvwrapper. Bu, sanal ortamlar oluşturmayı ve yönetmeyi kolaylaştırmak için yazılmış bir pakettir. Pip kullanarak kurun:

pip install Instagram Hesabındaki Resim ve Videoları virtualenvwrapper

Pencerelerde biraz farklı bir paket kurmanız gerekir:

pip install virtualenvwrapper-win

Sahip olduğundan emin ol virtualenv yüklemeye çalışmadan önce yüklü virtualenvwrapper.

Şimdi sarmalayıcıyı yapılandırın:

dışa aktarma WORKON_HOME = ~ / Envs. kaynak /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

Bu sarmalayıcı tüm ortamlarınızı aynı yerde saklar (sanal ortamın sarmalayıcı olmadan yapacağı dosya sisteminizin etrafına dağılmak yerine).

kullanım

Artık sanal ortamınız tamamen kurulduğundan, kullanmaya başlayabilirsiniz. Yeni bir ortam oluşturmak için:

mkvirtualenv muo
python sanal ortam yarat

Bu bir klasör ve ortam oluşturur Muo senin içinde ~ / ENVS Klasör.

İstediğiniz kadar ortam oluşturmak için bu komutu kullanabilirsiniz. Kullanarak ortam değiştirmek kolaydır üzerinde çalışmak komut:

workon muo

Şimdi projenizin adını komut satırında görmelisiniz:

python workon projesi

Yüklediğiniz paketler yalnızca bu ortamda çalışır.

Artık bir ortamda çalışmak istemiyorsanız, devre dışı bırakmak komut:

devre dışı bırakmak

Unutmamak gerekir ki üzerinde çalışmak komutu geçerli projeyi devre dışı bırakır ve ardından yeni projeyi etkinleştirir. İlk olarak devre dışı bırakmanıza gerek yoktur.

Sanal ortamları listelemek kolaydır:

lsvirtualenv
python listesi sanal ortamı

Kullanıyorsanız sürüm kontrolü Git Nedir ve Geliştirici iseniz Neden Sürüm Denetimi Kullanmalısınız?Web geliştiricileri olarak, çoğu zaman yerel geliştirme sitelerinde çalışma eğilimindeyiz ve işimiz bittiğinde her şeyi yüklüyoruz. Sadece sen ve değişiklikler küçük olduğunda bu iyi, ... Daha fazla oku (ve gerçekten de öyle olmalısınız), ortamlarınızı hariç tuttuğunuzdan emin olun. (İpucu: gitignore Git kullanıyorsanız komutunu verin.)

Artık bir ortam istemiyorsanız, silebilirsiniz:

rmvirtualenv muo

Şu anda bu ortam üzerinde çalışmadığınızdan emin olun, aksi takdirde bir hata alırsınız:

python sanal ortam hatası

Son olarak, belirli bir Python sürümüne sahip bir ortam kurmak kolaydır:

virtualenv -p /usr/bin/python2,7 muo27

Dosya yolunun (/usr/bin/python2.7) bir Python sürümüne işaret eder (bu herhangi bir sürüm olabilir). Bu projeyi nasıl çağırdığımı gör muo27. Soneki kullandım 27 bunun bir Python 2.7 ortamı olduğunu belirtmek.

Ekstralar

Ortam oluştururken kullanabileceğiniz birkaç seçenek daha vardır. -Hayır-site-paketler seçeneği, genel olarak (işletim sistemi tarafından) zaten yüklenmiş olan paketleri yüklemez. Bunlara ortamınız tarafından erişilemez. Bu, bir projeyi kompakt ve düzenli tutmak ve gereksiz paketlerle doldurmamak için kullanışlıdır.

Kullanabilirsiniz donmak projeniz için gereken bağımlılıkların listesini oluşturma komutu:

pip freeze> dependsencies.txt

Bu, .Txt çağrılan dosya bağımlılıklar gerekli tüm modüllerin. Bu, sizin veya başka bir geliştiricinin projenin daha sonraki bir tarihte tekrar başlamasını çok daha kolay hale getirecektir. Bu listeden gerekli modülleri nasıl kuracağınız aşağıda açıklanmıştır:

pip install -r bağımlılıklar.txt

Artık Python Sanal Ortamlarını nasıl kullanacağınızı bildiğinize göre, üzerinde çalışabileceğiniz projelerin bir sınırı yok! Neden nasıl yapılacağını öğrenmiyorsun? Google E-Tablolar'ı okuma ve yazma Python ile Google E-Tablolara Okuma ve YazmaPython garip ve olağandışı görünebilir, ancak öğrenmesi ve kullanması kolaydır. Bu makalede, Python'u kullanarak Google E-Tablolar'a nasıl okunup yazılacağını göstereceğim. Daha fazla oku ve kendinize çalışmak için yeni bir ortam yaratın.

Python Sanal Ortamlarını kullanıyor musunuz? En sevdiğin özellik nedir? Aşağıdaki yorumlarda bilmek kullanın!

Image Credit: Shutterstock.com adresinden Sergey Nivens ve Helen Dream

Joe, İngiltere Lincoln Üniversitesi Bilgisayar Bilimi mezunudur. Profesyonel bir yazılım geliştiricisidir ve uçağı uçurmadığı veya müzik yazmadığı zamanlarda, genellikle fotoğraf çekerken veya video üretirken bulunabilir.