Python для анализа данных

Создание виртуальных окружений в Python

В этом ноутбуке мы разберем, как создавать виртуальные окружения в Python с помощью разных инструментов. Виртуальные окружения помогают изолировать зависимости проектов, чтобы избежать конфликтов между библиотеками.

Мы рассмотрим:

1. venv - встроенный модуль Python.
2. virtualenv - популярная альтернатива venv.
3. Conda - менеджер сред и пакетов.

Дата: 22 февраля 2025 года. Инструкции актуальны для текущих версий инструментов.

Зачем нужны виртуальные окружения?

Виртуальные окружения позволяют:

• Устанавливать зависимости только для конкретного проекта.
• Использовать разные версии библиотек в разных проектах.
• Тестировать код в изолированной среде.

Давайте разберем, как их создавать!

1. Использование venv

venv — это встроенный модуль Python для создания виртуальных окружений. Он доступен с Python 3.3 и не требует дополнительной установки.

Создание виртуальной среды в папке your_name_env:

python -m venv your_name_env

Если нужна конкретная версия Python, можно поставить следующим образом:

python3.10 -m venv your_name_env

Активация среды:

• Windows: your_name_env\Scripts\activate
• Linux/Mac: source your_name_env/bin/activate

Деактивация среды:

deactivate

После активации вы увидите (your_name_env) в начале строки терминала.

2. Использование virtualenv

virtualenv — это более старая и гибкая альтернатива venv. Сначала нужно установить его с помощью pip.

Установка virtualenv:

pip install virtualenv

Создание виртуальной среды в папке your_name_env:

virtualenv your_name_env

Активация среды:

• Windows: your_name_env\Scripts\activate
• Linux/Mac: source your_name_env/bin/activate

Деактивация среды:

deactivate

После активации вы увидите (your_name_env) в начале строки терминала.

3. Использование Conda

Conda — это мощный инструмент для управления средами и пакетами. Он требует установки (например, через Miniconda или Anaconda).

Создание среды с именем our_name_env и Python 3.10:

conda create -n your_name_env python=3.10

Активация среды:

conda activate your_name_env

Деактивация среды:

conda deactivate

После активации вы увидите (your_name_env) в начале строки терминала.

Проверка текущей среды

Давайте убедимся, что мы можем видеть, какая среда активна, прямо в Jupyter.

import sys

# Показать версию Python
print("Версия Python:", sys.version)

# Показать путь к интерпретатору Python
print("Путь к интерпретатору:", sys.executable)

Установка Jupyter Notebook

1. Установка глобально

Если у вас уже установлен Python и pip, просто выполните команду:

pip install notebook

Для запуска Jupyter Notebook используйте:

jupyter notebook

Примечание. В настоящее время последняя версия Jupyter Notebook — 7.2.2, выпущенная 27 августа 2024 года. Однако, при обновлении до версии 7 разработчики отключили множество полезных функций. Возможно, вам будет удобнее пользоваться версией 6, которую можно поставить следующим образом:

pip install notebook==6.*

---

2. Установка в виртуальном окружении (рекомендуется)

1. Создайте и активируйте виртуальное окружение:

   python -m venv your_name_env
   source your_name_env/bin/activate  # для Linux/macOS
   your_name_env\Scripts\activate     # для Windows
   

2. Установите Jupyter:

   pip install notebook
   

3. Запустите Jupyter:

   jupyter notebook
   

---

3. Установка через Anaconda

Если у вас установлена Anaconda, Jupyter Notebook уже предустановлен. Если нет, установите его:

conda install jupyter

Версию 6 можно поставить следующим образом:

conda install notebook=6

Запуск:

jupyter notebook

Добавление ядра в Jupyter

1. Добавление ядра для существующего виртуального окружения (Python)

Если у вас уже есть виртуальное окружение (например, your_name_env), активируйте его и установите IPython и ipykernel:

pip install ipykernel

Затем добавьте его в Jupyter как ядро:

python -m ipykernel install --user --name=your_name_env --display-name "Python (your_name_env)"

Теперь в Jupyter Notebook можно выбрать ядро Python (your_name_env).

2. Добавление ядра для Conda-окружения

1. Создайте и активируйте новое окружение:

   conda create -n your_name_env python=3.10
   conda activate your_name_env
   

2. Установите необходимые пакеты:

   conda install ipykernel jupyter
   

3. Добавьте ядро в Jupyter:

   python -m ipykernel install --user --name=your_name_env --display-name "Python (your_name_env)"
   

---

4. Проверка доступных ядер

Чтобы увидеть все установленные ядра:

jupyter kernelspec list

---

5. Удаление ядра

Если нужно удалить ядро (например, old_env), используйте:

jupyter kernelspec remove old_env

Если что-то не понятно или не работает, спроси ИИ! 😊

Инструкция составлена при помощи ИИ.