Skip to content

Latest commit

 

History

History
122 lines (75 loc) · 6.57 KB

04_srodowisko_wirtualne.md

File metadata and controls

122 lines (75 loc) · 6.57 KB
Raw

Środowisko wirtualne

Środowisko wirtualne to mechanizm, który pozwala na tworzenie odizolowanych przestrzeni dla różnych projektów Pythona. Zapewnia to, że każdy projekt może mieć własne zależności, niezależnie od innych projektów. Dzięki temu możemy unikać potencjalnych konfliktów związanych z różnymi wersjami bibliotek.

Zalety używania środowisk wirtualnych

  1. Izolacja zależności: Każde środowisko wirtualne ma własne niezależne biblioteki i wersje Pythona, co oznacza, że aktualizacje lub zmiany w jednym projekcie nie wpłyną na inny. To szczególnie przydatne w dużych zespołach, gdzie różne projekty mogą wymagać różnych wersji tej samej biblioteki.

  2. Uproszczenie zarządzania zależnościami: Zarządzanie zależnościami staje się łatwiejsze, ponieważ wszystkie biblioteki wymagane przez projekt są instalowane w izolacji od globalnego środowiska. To ułatwia także wdrożenia, ponieważ lista zależności jest jasno zdefiniowana i łatwa do zreplikowania w innym środowisku.

  3. Konsystencja środowiska: Środowiska wirtualne gwarantują, że aplikacje będą działać tak samo na różnych maszynach deweloperskich, jak i serwerach produkcyjnych, co minimalizuje "działa u mnie" syndrom błędów.

  4. Łatwość w konfiguracji: Ustawienie nowego środowiska wirtualnego jest proste i może być szybko skonfigurowane z minimalnym nakładem pracy, co jest idealne dla nowych członków zespołu lub podczas rozpoczynania nowych projektów.

  5. Bezpieczeństwo: Izolacja zależności minimalizuje ryzyko związane z nieautoryzowanym dostępem do systemów przez zależności, ponieważ każdy projekt może ograniczać się do minimalnie wymaganych uprawnień.

  6. Eksperymentowanie i testowanie: Środowiska wirtualne umożliwiają bezpieczne eksperymentowanie z nowymi pakietami i wersjami bez ryzyka zakłócenia działania stabilnych aplikacji. Dzięki temu można testować nowe wersje bibliotek bez wpływu na istniejące projekty.

  7. Zarządzanie wersją Pythona: Wiele projektów może wymagać różnych wersji Pythona. Środowiska wirtualne pozwalają na łatwe przełączanie między wersjami Pythona, co jest niezbędne w środowiskach, gdzie trwająca konserwacja kodu wymaga pracy na wielu wersjach języka.

Popularne narzędzia do zarządzania środowiskami wirtualnymi

  • venv: Narzędzie wbudowane w Python 3, które pozwala na tworzenie izolowanych środowisk.
  • virtualenv: Starsze narzędzie, dostępne dla starszych wersji Pythona, oferujące większą elastyczność niż venv.
  • conda: Menadżer pakietów i środowisk, popularny w społecznościach naukowych i danych, obsługujący zarówno Pythona, jak i inne języki.

Korzystanie ze środowisk wirtualnych to dzisiaj standard w profesjonalnym programowaniu w Pythonie, kluczowy dla zachowania zdrowego i zarządzalnego środowiska deweloperskiego.

Virtualenv

virtualenv to jedno z najpopularniejszych narzędzi do tworzenia środowisk wirtualnych w Pythonie. Umożliwia ono tworzenie izolowanych środowisk Pythona, co jest niezmiernie ważne przy zarządzaniu zależnościami projektów oraz unikaniu konfliktów między nimi.

I. Instalacja virtualenv

Aby zainstalować narzędzie virtualenv za pomocą menedżera pakietów PIP, wykonaj:

pip install virtualenv

II. Tworzenie nowego środowiska wirtualnego

Aby utworzyć nowe środowisko wirtualne o nazwie env w bieżącym folderze, wpisz:

virtualenv env

Jeśli posiadasz różne wersje Pythona zainstalowane w systemie, możesz określić, której wersji Pythona ma używać twoje środowisko wirtualne. Przykładowo, aby użyć interpretera Pythona zlokalizowanego w /usr/bin/python3:

virtualenv -p /usr/bin/python3 env

III. Aktywacja środowiska wirtualnego

Aby aktywować środowisko wirtualne (w systemach bazujących na Unix):

source env/bin/activate

Dla systemów Windows:

env\Scripts\activate

IV. Dezaktywacja środowiska wirtualnego

Aby dezaktywować środowisko wirtualne:

deactivate

V. Zarządzanie zależnościami

Możesz również zapisywać i przywracać zależności projektu. Aby zapisać zainstalowane pakiety do pliku requirements.txt:

pip freeze > requirements.txt

Aby zainstalować pakiety z pliku requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

Venv

Warto również wspomnieć o venv, narzędziu wbudowanym w Pythona od wersji 3.3, które służy do tworzenia środowisk wirtualnych. Jest mniej funkcjonalne niż virtualenv, ale nie wymaga dodatkowej instalacji i jest wystarczające dla większości zastosowań deweloperskich.

I. Tworzenie środowiska wirtualnego za pomocą venv

Aby utworzyć środowisko wirtualne za pomocą venv:

python3 -m venv env

II. Inne operacje

Aktywacja i dezaktywacja środowiska działają tak samo, jak w przypadku virtualenv.

Porównanie różnych środowisk wirtualnych

Środowisko wirtualne Cechy charakterystyczne Zalety Wady
virtualenv Bardziej elastyczne niż venv, wspiera starsze wersje Pythona Wysoka kompatybilność wsteczna, może tworzyć środowiska dla dowolnej wersji Pythona Może być redundantne na nowszych wersjach Pythona z venv
venv Standardowe narzędzie w Pythonie do izolacji pakietów Proste w użyciu, zintegrowane z Pythonem Brak zaawansowanego zarządzania zależnościami, nie zarządza Pythonem
conda Zarządza pakietami oraz środowiskami, obsługuje wiele języków Zarządza zarówno pakietami jak i wersjami Pythona, działa na wielu platformach Może być wolniejsze, niektóre pakiety mogą być nieaktualne
pipenv Automatycznie tworzy i zarządza wirtualnymi środowiskami, dodaje obsługę Pipfile i Pipfile.lock Łatwe zarządzanie zależnościami, automatyzacja środowiska Mniej popularne niż inne narzędzia, wolniejsze niż czysty pip

Linki