Как установить среду разработки Python в Linux
Обновлено: 21.11.2024
Настройка Python обычно проста, но есть моменты, где новичкам (и опытным пользователям) нужно быть осторожными. Какие версии есть? В чем разница между Python, CPython, Anaconda, PyPy? Эти и многие другие вопросы могут поставить в тупик новых разработчиков или людей, желающих использовать Python.
Примечание. Это руководство является субъективным.
Глоссарий и вопросы
Версии Python: 2 против 3
В последние годы сообщество Python претерпело своего рода раскол. Python 3, выпущенный в 2008 году, нарушил обратную совместимость: устарели некоторые плохие конструкции и библиотеки (например, функция raw_input() стала input(), а исходная функция Python 2, которая выполняла ввод кода пользователями, исчезла; print() стала функцией; многие вещи, которые теперь возвращали списки, — это итераторы — zip , range ) и полностью переделанные строки (которые теперь имеют Unicode по умолчанию, а интерпретатор ведет себя строже, когда используется неправильный тип)
Для нового кода следует использовать Python 3. Большинство популярных пакетов поддерживают Python 3, а многие из них поддерживают оба Python одновременно. Ранние ошибки были устранены в первых нескольких точечных релизах, добавлены некоторые функции, упрощающие перенос (назад).
Но что, если позже вам понадобится Python 2? Нет проблем: вы можете изучить различия за короткое время, а с помощью нескольких библиотек (например, шести) вы можете легко писать код, совместимый с Python 2 и 3 одновременно, используя одну и ту же кодовую базу (большинство библиотеки делают это).
Python 2 станет EOL и лишится официальной поддержки и обновлений в 2020 году.
Могу ли я запустить несколько Python на одном компьютере?
Да. Обратите внимание, что несколько интерпретаторов Python полностью разделены: у них есть свои pip и пакеты, и вы не можете запускать код Python 2 в интерпретаторе Python 3. Вам нужно указать, какой интерпретатор использовать при установке пакетов и запуске некоторых скриптов (например, pip2 , pip3 или python3 -m pip ).
Лучше ограничиться последними версиями Python 2 и 3. Python обратно совместим с основным выпуском, поэтому Python 2.7 выполняет код, написанный с учетом более старых версий 2.x.
Реализации
PyPy – это быстрая реализация, написанная на подмножестве Python. Он совместим с Python 2.7 и 3.5 (бета-поддержка). Он может запускать весь чистый код Python и множество библиотек расширений, использующих CFFI.
Jython — это реализация Java JVM. Он может интегрироваться с кодом Java, а также с другими языками JVM.
Распространения
Есть также дистрибутивы Python (CPython). Они поставляют интерпретатор CPython и добавляют некоторые дополнительные пакеты/функции. Они поддерживаются другими сообществами или юридическими лицами.
Самым популярным сторонним дистрибутивом является Anaconda от Continuum Analytics. Он популярен среди специалистов по данным и включает в себя более 100 пакетов, а дополнительные готовые двоичные файлы доступны в менеджере пакетов conda.
Я лично рекомендую избегать Anaconda:
Большинство пакетов имеют двоичные файлы для Windows, macOS и Linux (да, Linux!), что делает установку такой же простой, как pip install numpy .
Вы тратите дисковое пространство на установку пакетов Anaconda, которые вам никогда не понадобятся.
Он предоставляется какой-то случайной коммерческой компанией.
Я видел ошибки, которые не воспроизводились вне Anaconda.
Вы по-прежнему можете заниматься наукой о данных, используя официальный дистрибутив. В Анаконде нет ничего особенного.
Можно ли создавать файлы .exe из программ Python?
Да, можно. Для этого есть инструменты — лучший из них — PyInstaller. Обратите внимание, что обычно вам нужно запускать его в целевой операционной системе. И помните, что такая «компиляция» в exe-файлы не является мерой безопасности — ваш исходный код по-прежнему легко восстановить. (Это не является мерой безопасности и в других языках, даже если возврат исходного кода может быть более дорогим/сложным для них.)
Где изучать Python? Где получить помощь?
Важен выбор учебного материала. Если вы получите плохую книгу, она может отбить у вас желание учиться (потому что она скучная) или может научить вас плохим/устаревшим методам.
Если вы уже умеете программировать на другом языке, я рекомендую официальное руководство по Python. Новичкам в программировании я рекомендую Think Python или Automate the Boring Stuff with Python. Они обучают Python 3 и (в основном) передовым практикам.
Установка Python
Это руководство посвящено установке CPython 2.7 и 3.x (последних) с использованием стандартного дистрибутива. Этот выбор устраивает большинство людей. Сторонние дистрибутивы, хотя и удобны в некоторых случаях, в большинстве случаев не нужны. (Аргументы см. в разделе Распределения)
В этом руководстве я буду называть исполняемый файл интерпретатора Python python . Точное имя зависит от вашей системы и желаемой версии. В большинстве ОС python — это Python 2, а python3 — 3; python2 также должен существовать.В Arch Linux python — это Python 3. В Windows используйте программу запуска py.
Окна
Эти программы установки поставляются с pip , а современные версии Python 3.x поставляются с программой запуска py. Вы можете использовать этот лаунчер для выбора конкретной версии Python, например:
py -3 -m pip установить
py -2 какой-то файл.py
py (версия системы по умолчанию)
Рекомендуется для большинства случаев использования и является обязательным для обновления pip.
32-разрядные версии более универсальны. Большинство пакетов поддерживают и то, и другое (единственное исключение, о котором я знаю, это Tensorflow, который на данный момент поддерживает только 64-разрядный Python 3.5).
macOS
macOS поставляется с Python 2.7.10 (начиная с macOS Sierra). Это не последняя версия; это достаточно хорошо для большинства людей, но я все же рекомендую установить свой собственный (например, системный Python не включает pip). Вы можете установить последнюю версию 2.7, а также Python 3, используя менеджер пакетов. Я рекомендую Homebrew — это самое популярное решение, которое позволяет устанавливать множество других пакетов.
Если у вас уже установлен менеджер пакетов (MacPorts, Fink), не устанавливайте новый, а просто используйте существующий.
Запустите brew install python python3 .
Теперь у вас должны быть python , python3 , pip и pip3 .
Чтобы обновить Homebrew и Python, запустите brew update .
Linux (и другие Unix-подобные ОС)
В Linux в репозиториях ОС обычно есть достаточно хорошие пакеты. Вы сможете установить соответствующий пакет для Python (2 и/или 3). Для большинства (если не для всех) дистрибутивов требуется Python — не удаляйте предустановленные пакеты и будьте осторожны, чтобы не перезаписать их чем-то более новым.
Если версия, поставляемая с вашим дистрибутивом, слишком старая, есть несколько вариантов. Могут быть некоторые репозитории с лучшими версиями, например. Deadsnakes PPA для Ubuntu. Тогда есть другой вариант компиляции Python. Для этого есть несколько инструментов, таких как pyenv или pythonz (они также могут управлять несколькими версиями Python), или вы можете сделать это вручную. Инструкции зависят от ваших конкретных требований, но вот краткое изложение:
Убедитесь, что у вас есть функциональный компилятор C и зависимости Python. Обычно вы можете использовать диспетчер пакетов вашей системы для установки зависимостей сборки вашей системы Python. Некоторые зависимости являются необязательными (например, для sqlite3 требуются заголовки SQLite).
Запустите ./configure --prefix=/opt/python3.6, а затем создайте . (Вы можете добавить другие параметры к обоим. Это займет некоторое время.)
Запустите make altinstall от имени пользователя root. Избегайте make install , так как он может переопределить исполняемые файлы Python.
Помните: компиляцию Python следует рассматривать в крайнем случае, если только у вас нет особых требований к версии Python.
Установка пакетов
Для установки сторонних пакетов следует использовать менеджер пакетов Python pip. Если вы используете Windows или macOS (от Homebrew), pip включен в вашу копию Python. Если вы работаете в Linux и установили Python из системного репозитория, установите правильный системный пакет (python-pip, python3-pip). Если вы скомпилировали свой собственный Python, pip также будет включен.
Чтобы запустить pip, используйте py -m pip (Windows), python -m pip (другие платформы) или короткие команды pip / pip3.
НИКОГДА не используйте sudo pip. Это может вызвать множество проблем:
конфликты между пакетами, установленными pip и системным менеджером пакетов
pip модифицирует системные пакеты, что приводит к проблемам при их обновлении или разрыву зависимостей
нет изоляции между версиями пакетов, что иногда необходимо для удовлетворения зависимостей
Обратите внимание, что установка пакета зависит от интерпретатора Python, используемого для запуска pip . Пакеты, установленные в virtualenv, отделены от системных пакетов; пакеты, установленные для «глобального» Python 2.7, отделены от пакетов 3.6. Виртуальные среды обычно не используют системные пакеты, если они специально не включены во время создания.
В репозиториях некоторых дистрибутивов есть популярные пакеты. Иногда они хороши; в других случаях они ужасно устарели или в них отсутствуют важные компоненты, из-за чего менеджеры пакетов злятся и устали от поддержки версии двухлетней давности. (Тем более, что большинство ошибок закрываются фразой «мы это давно исправили»)
Установки пользователем
В небольших масштабах вы можете устанавливать пакеты с помощью pip для одного пользователя. Для этого используйте pip install --user PACKAGE. Если ваш пакет устанавливает скрипты, они будут установлены в ~/.local/bin в Linux и ~/Library/Python/XY/bin в macOS (XY — это версия Python), или вы можете использовать python -m, если пакет поддерживает это.
Для большинства людей и проектов лучше подходят виртуальные среды. Однако есть варианты использования для установки некоторых пакетов для всех пользователей — если вы не работаете над проектами, а вместо этого выполняете разовые исследовательские проекты, они лучше подходят для установки для всех пользователей.
Виртуальные среды
Я написал новую, более подробную статью о virtualenvs: Виртуальные среды Python за пять минут
Виртуальные среды — лучший способ установки пакетов Python и управления ими. Среди преимуществ:
Изоляция проектов и их требований: если для одного приложения/пакета требуется библиотека версии X, а для другого требуется версия Y, они могут жить в разных виртуальных средах
Независим от общесистемных пакетов
Легкий (пустой файл virtualenv занимает около 10 МБ)
Просто воссоздать в любом месте ( pip Free > requirements.txt → pip install -r requirements.txt )
Инструменты и управление
Существует два инструмента для облегчения создания виртуальных сред: старый проект virtualenv и новый модуль venv. Модуль venv поставляется с Python 3.x; некоторые дистрибутивы могут поместить его в отдельный пакет или вообще удалить. Используйте то, что работает для вас. Virtualenv совместим с большим количеством версий Python и не может быть нарушен некомпетентными сопровождающими пакетов ОС (для venv требуется дополнительный пакет в Debian).
Существует несколько подходов к размещению и содержанию virtualenv. Лично я использую virtualenvwrapper для управления виртуальными средами и помещаю их в ~/virtualenvs. Другие люди помещают virtualenv в свои репозитории git (но они должны быть в .gitignore ). Virtualenvs должны содержать только пакеты, установленные с помощью pip, чтобы их можно было быстро воссоздать.
Я также использую подключаемый модуль virtualenvwrapper для Oh My Zsh, который также активирует виртуальные среды с тем же именем, что и репозиторий git, или среду, названную файлом .venv.
Установка и использование
Чтобы установить virtualenv для всего пользователя, используйте pip install --user virtualenv . Затем вы можете использовать его с python -m virtualenv DIRECTORY . Вы можете передать дополнительные параметры, например. интерпретатор для использования ( -p python3 ). Иногда вам нужно установить virtualenv для каждой версии Python; обычно достаточно одной копии.
Как их использовать? Это предмет жарких споров в сообществе Python.
Некоторые люди считают, что активация (исходный код/активировать в *nix; скрипты\активировать в Windows) — это правильно и упрощает работу.
Другие считают, что вы должны использовать bin/python (или другие скрипты в этом каталоге) напрямую, так как активация изменяет только $PATH и некоторые вспомогательные переменные — эти переменные не являются обязательными для работы, требуется запуск правильного Python.
На мой взгляд, если активация virtualenvs работает в вашей среде, вам следует это сделать — это самый удобный вариант. Однако бывают случаи, когда активация завершается сбоем или вообще невозможна — в этом случае лучше всего обратиться к bin/python напрямую. Если вы работаете внутри сценариев оболочки, не активируйте virtualenvs. Я не сторонник опции подоболочки, потому что она усложняет работу, если вы работаете над несколькими проектами, и требует ручного отслеживания использования.
Обновление и перемещение
Обновление системного Python может привести к тому, что ваши виртуальные окружения станут непригодными для использования. Для обновления версии патча вы можете просто обновить символические ссылки (см. fix-venvs.sh). Однако, если второстепенная версия изменится, лучше создать виртуальную среду заново (необходимо заранее создать файл requirements.txt).
Вы не можете перемещать виртуальные среды между каталогами/компьютерами или переименовывать виртуальные среды. Вам нужно использовать заморозку pip > requirements.txt , создать новую виртуальную среду и запустить pip install -r requirements.txt (затем вы можете удалить старую среду с помощью простого rm -rf )
Пакеты с расширениями C (двоичные)
За последний год или около того ситуация резко улучшилась. В настоящее время почти все пакеты имеют предварительно скомпилированный пакет, доступный в PyPI. Эти пакеты работают для Windows, macOS и Linux. Существуют пакеты для некоторых из наиболее распространенных нарушителей, включая Pillow, lxml, PyQt5, numpy... Однако на PyPI все еще могут быть пакеты без колес.
Если для пакета нет колеса и вы работаете в Windows, ознакомьтесь с неофициальными двоичными файлами Кристофа Гольке. Если вы не можете найти какие-либо колеса в Интернете, вам придется прибегнуть к компиляции вручную — для этого требуется установить Visual Studio (Visual C++) в версии, соответствующей вашему Python, и это довольно сложно сделать.
Если вы не используете Windows, необходимо установить компилятор C и набор инструментов. Если вы получили предупреждение об отсутствии Python.h , установите соответствующий пакет разработки — например, python-dev или python3-dev ) в Debian/Ubuntu, python-devel или python3-devel в RHEL/Fedora. Пакет, который вы пытаетесь установить, может иметь другие зависимости, которые вам необходимо установить (часть -dev(el) также важна)
Другое
Если вы работаете над проектом, используйте pip install -e . внутри каталога проекта, чтобы установить пакет в вашей среде в режиме разработки (редактируемом). Это загружает код прямо из вашего репозитория — вам не нужно переустанавливать его при каждом изменении; вам может потребоваться переустановить, когда номер вашей версии изменится.
Редакторы и IDE
Еще одна важная вещь, о которой должен позаботиться разработчик, — это выбор редактора.Это важное решение, и оно является причиной многих священных войн в сообществе программистов.
Хороший редактор должен иметь подсветку синтаксиса для всех языков, с которыми вам нужно работать. Он также должен иметь такие функции, как визуальный блок/множественный выбор, сложный поиск и замена, поиск файлов, завершение кода и многие другие мелкие, но полезные функции.
Тогда есть разница между IDE и текстовыми редакторами. Текстовые редакторы проще, тогда как IDE пытаются включать много дополнительных вещей, не обязательно связанных с написанием кода. IDE часто потребляют больше ресурсов, но на современном компьютере (особенно с SSD) этого не заметишь.
Лучшая IDE — PyCharm от JetBrains. Он имеет как бесплатную версию Community, так и платную профессиональную версию. Ребята из JetBrains являются экспертами в области IDE — у них есть полноценные инструменты для многих языков. Их решение Python предлагает множество вариантов, которые помогают программистам в их работе. Кроме того, если вы работаете с Java или другими языками, поддерживаемыми IDEA, установите IntelliJ IDEA и подключаемый модуль Python (который имеет те же функции, что и PyCharm). Студенты могут получить бесплатные лицензии Professional/Ultimate для продуктов JetBrains.
Я также провожу много времени в Vim (точнее, в neovim/VimR). Vim — самый мощный текстовый редактор, и с правильным набором плагинов он может превзойти IDE по скорости и производительности. У Vim крутая кривая обучения, но оно того стоит — вы можете вносить большие изменения всего несколькими нажатиями клавиш. Vim считается настолько хорошим, что многие IDE (Visual Studio, IntelliJ IDEA/PyCharm) имеют плагины для эмуляции Vim.
Еще один вариант — Visual Studio Code. Это текстовый редактор, но он может предложить множество функций, подобных IDE, с нужным набором подключаемых модулей. Его архитектура на основе Electron или, по сути, основанная на Google Chromium, вызывает сожаление и может привести к ужасной производительности на младших компьютерах, а в некоторых случаях и на более дорогих. (По моему опыту, это лучше, чем Atom.) Вы также можете попробовать Sublime Text (80 долларов США).
Но на самом деле подойдет практически любой редактор. Но, пожалуйста, избегайте IDLE, редактора, входящего в состав Python. В нем отсутствуют некоторые из самых основных вещей — в нем даже нет возможности отображать номера строк. Не говоря уже о его безобразии. Кроме того, не используйте Блокнот и TextEdit. Это слишком просто, а у Блокнота проблемы с кодировкой.
История обновлений
Ссылка на запись python-virtual-environments.
Лучшее описание проблем, вызванных использованием sudo pip.
Добавлены примечания о том, что нельзя удалять встроенные Python.
Орфографические исправления и обновления в разделе использования virtualenv.
Это все!
Надеюсь, руководство помогло вам, и вы сможете использовать Python и создавать что-то потрясающее. Если так, отлично! В противном случае убедитесь, что вы сделали все, как указано в этом руководстве. Если вы все еще застряли, попросите помощи в комментариях.
на базе Nikola, nginx и Hetzner Cloud
авторские права © 2009–2022 Chris Warrick
CC BY-NC-SA, если не указано иное
Python – это хорошо известный динамический, интерпретируемый и объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Это простой в освоении и хорошо оптимизированный язык, который в конечном итоге снижает затраты на разработку и обслуживание программного обеспечения. Кроме того, он поставляется с множеством модулей и пакетов, которые упрощают модульность программного обеспечения и повторное использование кода. Python очень популярен среди начинающих и опытных разработчиков из-за его очень простого в освоении синтаксиса. В этой статье мы расскажем, как установить среду разработки Python 3 для Ubuntu Linux.
Python можно использовать для веб-разработки и серверной разработки, облачной автоматизации, обработки данных и многого другого.
Предпосылки
Вы должны войти в систему как пользователь root или иметь доступ к sudo (дополнительная информация о sudo доступна в нашей статье Как разрешить пользователю использовать sudo в Ubuntu Linux) в вашей системе, чтобы установить/обновить Python в Ubuntu.
Процесс установки
Обычно Python предустановлен почти во всех дистрибутивах Linux.
Чтобы проверить версию Python в вашей системе, используйте следующую команду:
Выходные данные команды показывают, что в нашей системе установлен Python версии 3.8.5.
Установка Python
Если в вашей системе Ubuntu нет Python, все, что вам нужно сделать, это выполнить пару команд.
Установка Python 3 через APT — самый простой и понятный метод.
Получить обновления для пакетов системных репозиториев:
Затем установите Python3 с помощью следующей команды:
Теперь проверьте установленную версию Python:
Обновление Python
- Установка Python 3.9 через APT с использованием репозитория PPA.
- Установка Python 3.9 с использованием исходного кода.
Использование второго варианта не рекомендуется, так как будет очень сложно управлять любыми зависимостями и разрешать конфликты программного обеспечения, поэтому в этой статье мы не будем давать рекомендации по этому варианту.
Приступим к обновлению Python до последней версии.
Первое, что нам нужно сделать, это обновить список ваших системных пакетов.
Вообще, это обязательный шаг для любой команды установки ( apt-get install ):
Затем мы должны установить пакеты зависимостей, которые предоставляют несколько полезных сценариев для добавления и удаления репозиториев Personal Package Archive (PPA).
Примечание. Репозитории PPA позволяют разработчикам приложений и пользователям Linux создавать собственные репозитории для распространения собственного программного обеспечения. В мире Ubuntu репозитории PPA предоставляют вам простой способ получить более новые версии программного обеспечения, которых еще нет в официальных репозиториях Ubuntu.
Но продолжим:
Теперь мы готовы добавить репозиторий deadsnakes, содержащий самую последнюю версию Python:
Наконец, вы можете установить последнюю версию Python:
Проверьте версию Python сейчас:
Последняя версия Python успешно установлена в нашей системе.
Примечание: последняя версия Python была установлена в вашей системе как отдельный дистрибутив Python. Это означает, что если вы хотите использовать Python 3.8 (интерпретатор Python по умолчанию для Ubuntu 20.04), вам нужно вызвать Python с помощью команды python3 или python3.8. Используйте python3.9 для явного вызова последней версии интерпретатора Python.
Диспетчер пакетов Python
У Python есть собственный менеджер пакетов — pip, который позволяет упростить управление зависимостями сторонних разработчиков, которые могут быть недоступны в вашей системе по умолчанию.
Проверим, установлен ли уже pip в нашей системе:
Мы видим, что pip еще не установлен, поэтому мы должны его установить.
Для этого выполните следующую команду:
Теперь проверьте версию pip, чтобы убедиться, что она успешно установлена:
Начнем, мы только что установили менеджер пакетов Python ( pip ).
Виртуальные среды
Итак, на данный момент у нас есть интерпретатор Python 3 и возможность устанавливать любые пакеты Python с помощью его менеджера пакетов.
Но не рекомендуется глобально устанавливать зависимости Python в вашей системе, поскольку вам может понадобиться использовать разные версии одного и того же модуля зависимостей в разных программах Python.
Вот почему следующим обязательным инструментом для любого разработчика Python является диспетчер виртуальной среды (venv).
Этот инструмент или модуль позволяет настроить изолированную среду Python и легко управлять всеми зависимостями вашего кода в отдельной папке.
Часто бывает очень полезно удалить папку виртуальной среды со всеми установленными зависимостями, если вам нужно воссоздать среду с нуля.
Установка venv
Давайте установим модуль venv:
После того как модуль venv установлен, давайте посмотрим, как его использовать.
Для этого мы создадим отдельную папку с именем environments, в которой будем хранить виртуальные среды Python:
Создание виртуальной среды
Давайте создадим новую среду под названием aws, в которую мы установим библиотеку boto3 (самая известная библиотека Python SDK для автоматизации AWS):
Эта команда создаст папку aws с pip , изолированным дистрибутивом Python и некоторыми вспомогательными скриптами внутри нее.
Вы можете проверить, что находится внутри этой папки, используя команду дерева:
Использование виртуальной среды
Чтобы начать использовать эту среду, ее необходимо сначала активировать:
Обратите внимание, что ваша командная строка оболочки теперь имеет префикс (aws), что указывает на то, что вы используете виртуальную среду Python с именем aws.
Теперь давайте воспользуемся pip для установки модуля boto3:
Примечание. Сообщество Python очень динамично, и иногда при установке зависимостей могут возникать проблемы. Если во время установки вы столкнулись со следующей ошибкой:
Просто установите зависимость колеса и повторно запустите предыдущую команду:
Попробуйте импортировать библиотеку boto3, чтобы проверить результат:
Все работает, отлично!
Теперь эта среда готова для автоматизации AWS.
Сохранение состояния виртуальной среды
Одной из наиболее важных особенностей совместного использования виртуальных сред и pip является то, что вы можете легко сохранять информацию обо всех установленных зависимостях и их версиях.
Это позволяет не только управлять зависимостями, но и легко воссоздавать ту же виртуальную среду в любой другой системе.
Давайте сохраним состояние нашей среды:
Взгляните на свой файл requirements.txt; он содержит все ваши зависимости.
Теперь давайте деактивируем виртуальную среду:
Попробуйте снова импортировать библиотеку boto3:
Как видите, модуль boto3 не найден.
Удаление виртуальной среды
Чтобы удалить виртуальную среду, вам необходимо удалить папку aws:
Восстановление виртуальной среды
Теперь давайте воссоздадим виртуальную среду из сохраненного состояния.
Снова создайте и активируйте среду aws:
Теперь вы можете установить все свои зависимости сразу:
Управление зависимостями таким способом особенно полезно, когда в вашем приложении их много.
Дальнейшие шаги
Я настоятельно рекомендую вам еще раз создать и активировать среду aws и попытаться найти способ перечислить сегменты S3 в своем аккаунте AWS с помощью библиотеки boto3.
Если вы застряли, попробуйте найти пример в нашем блоге. Он уже есть.
Теперь вы готовы приступить к работе с облачной автоматизацией Python 3.
Обзор
В этом посте мы рассмотрели, как установить Python с нуля, обновить Python до последней версии, менеджер пакетов Python ( pip ) и модуль venv, который позволяет создавать отдельные изолированные среды для ваших проектов Python.
Статьи по теме
Насколько полезен был этот пост?
Нажмите на звездочку, чтобы оценить!
Поскольку вы нашли этот пост полезным.
Следите за нами в социальных сетях!
Сожалеем, что этот пост не был вам полезен!
Давайте улучшим этот пост!
Расскажите, как мы можем улучшить этот пост?
Я увлеченный архитектор облачной инфраструктуры с более чем 15-летним опытом работы в сфере ИТ.
Все мои сообщения отражают мой личный опыт и мнение по теме.
В этом руководстве показано, как подготовить локальный компьютер к разработке Python, в том числе к разработке приложений Python, работающих в Google Cloud.
Если у вас уже настроена среда разработки, ознакомьтесь с разделом Python и Google Cloud, чтобы получить общее представление о том, как запускать приложения Python в Google Cloud.
Цели
- Установите последнюю версию Python.
- Используйте venv для изоляции зависимостей.
- Установите редактор (необязательно).
- Установите интерфейс командной строки Google Cloud (необязательно).
- Установите облачные клиентские библиотеки для Python (необязательно).
- Установите другие полезные инструменты.
Установка Python
Инструкции по установке Python зависят от операционной системы. Следуйте инструкциям для операционной системы, используемой в вашей среде разработки, MacOS, Windows или Linux.
macOS
macOS включает версию Python по умолчанию и использует ее в своих целях. Чтобы не мешать работе macOS, мы рекомендуем создать отдельную среду разработки и установить последнюю версию Python. Чтобы установить Python, используйте homebrew.
Чтобы использовать homebrew для установки пакетов Python, вам нужен компилятор, который вы можете получить, установив инструменты командной строки Xcode.
Установите homebrew, следуя инструкциям на домашней странице homebrew, а затем используйте homebrew для установки Python следующим образом:
После завершения установки убедитесь, что Python 3 доступен как python и python3 , а также установлен pip.
Чтобы убедиться, что Python доступен, выполните следующую команду:
Выход показывает версию. Вы можете узнать о последней версии Python homebrew на странице Homebrew Python Formulas.
Чтобы убедиться, что pip доступен, выполните следующую команду:
Выводы показывают версии. Вы можете узнать о последней версии pip в примечаниях к выпуску pip.
Homebrew устанавливает последние версии Python, доступные на вашей платформе, через Homebrew. Номера версий в выходных данных могут отличаться от последних официальных выпусков Python.
Окна
Чтобы установить Python в среде Windows, загрузите установщики последних версий Python с веб-сайта Python.
Чтобы получить доступ к вашей версии Python, используйте программу запуска Python для Windows.
Чтобы запустить последнюю установленную версию Python, выполните следующую команду:
Чтобы запустить последнюю установленную версию Python 3, выполните следующую команду:
Чтобы проверить доступную версию pip, выполните следующую команду:
Вы можете узнать о последней версии pip в примечаниях к выпуску pip.
Линукс
Большинство дистрибутивов Linux включают последние версии Python.
Чтобы установить Python в среде Linux, установите соответствующие пакеты для своего дистрибутива. Для Debian и Ubuntu это пакеты python3, python3-dev и python3-venv.
Установите эти пакеты с помощью следующих команд:
Вам также необходимо установить pip . Хотя Debian и большинство других дистрибутивов включают пакет python-pip, мы рекомендуем вам установить pip, чтобы получить последнюю версию:
После завершения установки убедитесь, что у вас установлен pip:
Вывод показывает версию из /usr/local/lib/python3.x/dist-packages. Вы можете узнать о последней версии pip в примечаниях к выпуску pip.
Использование venv для изоляции зависимостей
venv – это инструмент для создания изолированных сред Python. Эти изолированные среды могут иметь отдельные версии пакетов Python, что позволяет изолировать зависимости одного проекта от зависимостей других проектов. Мы рекомендуем всегда использовать виртуальную среду для каждого проекта при локальной разработке с помощью Python.
Используйте команду venv, чтобы создать виртуальную копию всей установки Python. В этом руководстве создается виртуальная копия в папке с именем env , но вы можете указать любое имя для папки.
macOS
Окна
Линукс
Настройте оболочку на использование путей venv для Python, активировав виртуальную среду.
macOS
Окна
Линукс
Теперь вы можете устанавливать пакеты, не затрагивая другие проекты или вашу глобальную установку Python:
Если вы хотите прекратить использование виртуальной среды и вернуться к своему глобальному Python, вы можете деактивировать его:
Подробнее о venv можно прочитать в документации по venv.
Установка редактора
Для разработки приложений Python вам понадобится редактор. Вот несколько наиболее популярных редакторов (в произвольном порядке):
-
Microsoft Джон Скиннер GitHub JetBrains
Установка облачных клиентских библиотек для Python
Облачные клиентские библиотеки для Python — это то, как разработчики Python интегрируются с облачными сервисами Google, такими как хранилище данных и облачное хранилище. Чтобы установить пакет для отдельного API, такого как Cloud Storage, используйте команду, аналогичную следующей:
Установка интерфейса командной строки gcloud
Gcloud CLI — это набор инструментов командной строки для Google Cloud. Он содержит gcloud, gsutil и bq, которые вы можете использовать для доступа к Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery и другим продуктам и службам из командной строки.Эти инструменты можно запускать в интерактивном режиме или в автоматизированных сценариях.
Что дальше
- Подробнее о Python в Google Cloud.
- Развертывание приложения Python в App Engine.
- Просмотрите документацию по продуктам Google Cloud.
Если не указано иное, содержимое этой страницы предоставляется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0, а образцы кода — по лицензии Apache 2.0. Подробнее см. в Правилах сайта Google Developers. Java является зарегистрированным товарным знаком Oracle и/или ее дочерних компаний.
Если вы когда-нибудь пытались настроить среду разработки Python в Windows, вы знаете, насколько это сложно. Недавно Python выпустил новую версию своих установщиков, которые сделали этот процесс почти безболезненным, но это не означает, что вы получаете лучшую среду разработки из коробки, так что в духе недавнего поста на It's FOSS о настройке среду C++, вот как сделать то же самое для Python.
Отличные новости, Python уже есть
Как пользователь *nix (поскольку это относится и к OSX), у вас уже установлена некоторая версия Python в вашей системе. Фактически, это, вероятно, большая часть того, как работает ваш установщик пакетов. Настоящая проблема заключается в том, чтобы выяснить, какую версию Python вы установили по умолчанию и какую версию Python вы планируете программировать. Итак, откройте терминал и проверьте, что у вас есть:
вернет либо Python3.x.x, либо Python 2.x.x.
В зависимости от того, что вы получите в ответ, я бы также посоветовал попробовать другой выпуск, добавив этот номер к команде python. В моем случае установка Python по умолчанию — 2, поэтому я набираю:
и получите соответствующий ответ Python 3.x.x.
Это будет важно, потому что от этого будет зависеть, как мы будем запускать наш код Python из любого интерпретатора, который мы в конечном итоге используем. Об изменении установки Python по умолчанию нужно написать отдельную статью, поэтому я не буду обсуждать это здесь. Просто запомните, какой из них используется по умолчанию на вашем компьютере и какой вы хотите настроить.
Если вам не хватает одного или другого или вы используете более старую версию, просто установите самую новую:
Окружающая среда имеет значение
Одна из замечательных особенностей Python заключается в том, что с ним невероятно просто начать работать; эта простота также является одной из ловушек. Настройка надлежащей среды для работы будет иметь важное значение, и поначалу это может сбить с толку, потому что вы можете подумать, что готовы писать, просто установив ее на свой компьютер.
Вы должны помнить, что для любой версии Python вам потребуется развернуть одну и ту же настройку в рабочей среде. Например, любой из пакетов, которые вы получаете из указателя пакетов, также необходимо будет установить на вашей производственной машине. Рекомендуется отслеживать их в текстовом файле, который может использоваться pip для их последующей установки.
Первое, что нужно сделать, это настроить виртуальную среду.
Питон 2
В Python 2 вам нужно установить virtualenv с помощью pip:
Если вы получите сообщение об ошибке, говорящее о том, что вам нужно сначала установить pip, сделайте это. Pip — самый надежный способ управления пакетами, и, как сказано в приведенной выше ссылке, это также рекомендуемый способ. (подсказка для пользователей OS X, которые попали сюда, попробуйте sudo easy_install pip , возможно, вам придется использовать команду как pip2 вместо pip, просто проверьте –версию)
Установив virtualenv, вы можете просто перейти в каталог проекта, а затем создать новую среду:
это создает корзину файлов python внутри текущего каталога с именем my_project. Вот и все, перейдите к разделу "Использование виртуальной среды", чтобы узнать, что делать дальше.
Питон 3
В Python 3 может потребоваться установка модуля виртуальной среды.
Получив его, просто перейдите в каталог проекта и выполните следующую команду:
это создает корзину файлов python внутри текущего каталога с именем my_project.
Использование виртуальной среды Python
При установленной среде процедура практически одинакова в обеих версиях Python. Для ясности я включил рабочий каталог в следующие команды.
По сути, эта команда использует локальную чистую установку Python в вашей виртуальной среде для выполнения ваших команд. Чтобы проверить это, вы можете запустить свой интерпретатор Python из среды и попытаться импортировать модуль (например, numpy), который, как вы знаете, есть в вашей основной установке Python.
Чтобы выйти из окружающей среды:
Всякий раз, когда вы используете свой проект в качестве источника, помните, что вы будете изменять исходную среду, но не основную среду, поэтому все, что вы делаете с этим Python, ограничивается этой средой.
Как сделать вашу среду Python полезной
Во время работы вам иногда может понадобиться экспортировать список пакетов среды, чтобы иметь возможность установить те же пакеты среды на рабочем компьютере.
При этом в каталоге вашего проекта будет создан текстовый файл, который будет действовать как список всех пакетов Python, установленных в этой среде. Таким образом, когда вы размещаете свой проект на рабочей машине, вам просто нужно запустить:
Запуск программ Python в Linux
Теперь, когда мы правильно настроили среду разработки, мы можем протестировать ее, написав простой код на Python. Я использую vim для написания кода, поэтому вы увидите, как я начинаю следующий фрагмент кода Python3, а затем запускаю его. Имейте в виду, что django не установлен на моей основной машине, а только на исходном коде.
По сути, вам просто нужно использовать команду ниже, чтобы запустить программу Python в Linux:
Извините, мне пришлось изменить окружение для этой последней картинки, но вы поняли. Обратите внимание, что я нахожусь в (my_project) в качестве источника, когда запускаю это в первый раз, а затем я получаю сообщение об ошибке, когда я выхожу из (my_project) в качестве источника.
Существует множество IDE, и большинство из них хорошо справляются с такими задачами, если внимательно следить за тем, что вы делаете. Просто помните, что установка Python внутри вашего проекта — это та, которую вы хотите использовать для запуска своего кода.
Большое предостережение
Поскольку я допустил ошибку, работая с *nix в более молодом возрасте, я собираюсь поделиться здесь некоторой мудростью. Не запускайте никакие команды pip как sudo . Вы испортите свою основную установку Python, и это испортит ваш менеджер пакетов Linux… и, по сути, это испортит вам день. Однажды я потерял целую установку Mint из-за этого, так что просто не забывайте использовать sudo для этого.
Читайте также: