Файл environment py это переменные среды как запустить программу
Переменные среды обычно используются для значений конфигурации, таких как пути поиска, расположение файлов и т. д.
Содержание:
- Переменная os.environ ,
- Функция os.supports_bytes_environ ,
- Переменная os.environb ,
- Функция os.getenv() ,
- Функция os.getenvb() ,
- Функция os.putenv() ,
- Функция os.unsetenv() ,
- Функция os.get_exec_path() .
os.environ :
Переменная os.environ это объект сопоставления, подобный словарю, который представляет переменные среды окружения системы. Например, os.environ['HOME'] это путь к домашнему каталогу на некоторых платформах и эквивалентен getenv("HOME") в языке C .
Переменная os.environ фиксируется при первом импорте модуля os , во время запуска Python. Изменения в среде OS, сделанные после этого времени, не отражаются os.environ , за исключением изменений, внесенных путем непосредственного изменения os.environ .
Если платформа поддерживает функцию os.putenv() , то сопоставление os.environ может использовать ее для изменения среды. Функция os.putenv() будет вызываться автоматически при изменении os.environ .
Если платформа не поддерживает функцию os.putenv() , то измененная копия сопоставления os.environ может быть передана соответствующим функциям создания процессов, чтобы заставить дочерние процессы использовать измененную среду.
В Unix ключи и значения используют sys.getfilesystemencoding() и обработчик ошибок 'surrogateescape' . Если вы хотите использовать другую кодировку, то используйте os.environb .
Заметка:
- Вызов os.putenv() , напрямую не изменят os.environ , поэтому лучше менять значения ключей os.environ .
- На некоторых платформах, включая FreeBSD и Mac OS X, настройка os.environ может вызвать утечки памяти.
Если платформа поддерживает функцию os.unsetenv() , то с ее помощью можно удалить элементы в этом отображении os.environ для сброса указанной переменной среды. Функция os.unsetenv() будет вызываться автоматически при удалении элемента из os.environ и при вызове одного из методов .pop() или .clear().
os.supports_bytes_environ :
os.supports_bytes_environ производит проверку доступности функций модуля os.environb и os.getenvb() . Эти функции доступны только в том случае, если os.support_bytes_environ равно True . os.support_bytes_environ истинно, если родной тип среды ОС - байты, например False в Windows.
os.environb :
Байт-версия переменных сред окружения: представляет собой объект отображения, подобный словарю который представляет переменные среды окружения в виде байтовых строк. Environment и environmentb синхронизируются, изменяются обновления среды, и наоборот.
Окружение доступно только в том случае, если os.support_bytes_environ равно True .
os.getenv(key, default=None) :
Функция os.getenv() возвращает значение ключа key переменной среды, если оно существует или значение по умолчанию default , если его нет. Значения key , default и возвращаемый результат - строки str .
В Unix ключи и значения декодируются с помощью sys.getfilesystemencoding() и обработчик ошибок 'surrogateescape' . Используйте функцию os.getenvb() , если хотите использовать другую кодировку.
Доступность: большинство систем Unix, Windows.
os.getenvb(key, default=None) :
Функция os.getenvb() возвращает значение ключа key переменной среды, если оно существует или значение по умолчанию default , если его нет. Значения key , default и возвращаемый результат - байтовые строки bytes .
Функция os.getenvb() доступна только в том случае, если os.support_bytes_environ равно True.
Доступность: большинство Unix.
os.putenv(key, value) :
Функция os.putenv() устанавливает переменную среды с именем key в строковое значение value . Такие изменения в переменной среде влияют на подпроцессы, запущенные с os.system(), os.popen() или os.fork() и os.execv() .
Примечание. На некоторых платформах, включая FreeBSD и Mac OS X , настройка среды может привести к утечке памяти.
Важно. Если функция os.putenv() поддерживается системой, то изменения для элементов в os.environ автоматически переводятся в соответствующие вызовы os.putenv() , однако самостоятельные вызовы os.putenv() не обновляют значения в словаре os.environ , поэтому предпочтительнее присваивать значения переменных сред элементам os.environ .
Функция os.putenv() вызывает событие аудита os.putenv с аргументами key , value .
Изменено в Python 3.9: Функция теперь всегда доступна.
os.unsetenv(key) :
Функция os.unsetenv() вызывает сброс (удаление) переменной среды окружения с именем key . Такие изменения в переменной среде влияют на подпроцессы, запущенные с os.system(), os.popen() или os.fork() и os.execv() .
Важно. Если функция os.unsetenv() поддерживается системой, удаление элементов в os.environ автоматически переводится в соответствующий вызов os.unsetenv() , однако самостоятельные вызовы os.unsetenv() не обновляют словарь os.environ , поэтому удалять элементы в самом словаре os.environ .
Функция os.unsetenv() вызывает событие аудита os.unsetenv с аргументом key .
Изменено в Python 3.9: теперь эта функция доступна всегда, а также доступна в Windows.
os.get_exec_path(env=None) :
Функция os.get_exec_path() возвращает список каталогов, в которых будет выполняться поиск исполняемого файла, аналогичного оболочке, например bash , при запуске процесса. Аргумент env , если он указан, должен быть словарем переменных среды для поиска в PATH . По умолчанию, когда env имеет значение None , используется Environment системы.
При разработки web-приложения или бота мы часто имеем дело с какой-либо секретной информацией, различными токенами и паролями (API-ключами, секретами веб-форм). "Хардкодить" эту информацию, а тем более сохранять в публично доступной системе контроля версий это очень плохая идея.
Конфигурационные файлы
Самый простой путь решения данной проблемы, это создание отдельного конфигурационного файла со всей чувствительной информацией и добавление его в .gitignore . Минус такого подхода в том, что в гит нужно держать ещё и шаблон конфигурационного файла и не забывать его периодически обновлять.
Переменные окружения
Более продвинутый подход, это использование переменных окружения. Переменные окружения это именованные переменные, содержащие текстовую информацию, которую могут использовать запускаемые программы. Например, чтобы запустить flask-приложение, вначале нужно указать в переменной окружения FLASK_APP имя нашего приложения:
С помощью переменных окружения можно получать различные параметры приложение и секретные ключи:
Библиотека python-dotenv
Чтобы не задавать каждый раз вручную переменные окружения при новом запуске терминала, можно воспользоваться пакетом python-dotenv. Он позволяет загружать переменные окружения из файла .env в корневом каталоге приложения.
Устанавливаем пакет:
Теперь можно создать файл .env со всеми переменными среды, которые необходимы вашему приложению. Важно, добавьте .env -файл в .gitignore , не храните его в системе контроля версий.
Этот .env-файл можно использовать для всех переменных конфигурации, но его нельзя использовать для переменных среды FLASK_APP и FLASK_DEBUG , так как они необходимы уже в процессе начальной загрузки приложения.
Утилита direnv
Переменные среды могут быть автоматически загружены при входе в папку с проектом, это особенно удобно при работе с несколькими проектами одновременно. Сделать это позволяет утилита direnv. Direnv — это менеджер переменных среды для терминала, поддерживает bash, zsh, tcsh и др. оболочки. Позволяет автоматически загружать и выгружать переменные среды в зависимости от вашего текущего каталога. Это позволяет иметь переменные среды, специфичные для каждого проекта. Перед каждым приглашением проверяется наличие файла .envrc в текущем и родительском каталогах. Если файл существует, он загружается в подшаблон bash, и все экспортированные переменные затем захватываются direnv, а затем становятся доступными для оболочки.
Далее необходимо внести изменения для настройки нашей оболочки, для bash необходимо в конец файла ~/.bashrc добавить следующее и перезапустить консоль:
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.
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.
Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.
Основные команды Pip
Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
Команда | Описание |
---|---|
pip help | Справка по командам |
pip search package_name | Поиск пакета |
pip show package_name | Информация об пакете |
pip install package_name | Установка пакета(ов) |
pip uninstall package_name | Удаление пакета(ов) |
pip list | Список установленных пакетов |
pip install -U | Обновление пакета(ов) |
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:
Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu
Для Ubuntu команда установки будет следующей:
После которой в конец ~/.bashrc добавляем:
Работа с виртуальным окружением VirtualEnv
Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.
Команда | Описание |
---|---|
mkvirtualenv env-name | Создаем новое окружение |
workon | Смотрим список окружений |
workon env-name | Меняем окружение |
deactivate | Выходим из окружения |
rmvirtualenv env-name | Удаляем окружение |
Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ --user :
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:
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.
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:
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.jpg :
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:
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.
Практически все начинающие разработчики сталкиваются с тем, что понимания синтаксиса у языка программирования и хороших инженерных практик недостаточно для того, чтобы начать программировать. Прежде, чем написать первую рабочую программу, нужно создать правильную среду разработки — такую, которая внедряет хорошие методы написания кода, повышает производительность и облегчает взаимодействие и коммуникацию проекте.
Процесс создания пакетов и инструментарий для Python часто называют громоздким и сложным. В связи с этим в последние годы появилось несколько проектов с открытым исходным кодом, цель которых — облегчить управление пакетами Python в рамках ваших рабочих проектов. Здесь мы рассмотрим, как использовать два из них: Pyenv — для управления и установки различных версий Python, и Poetry — для управления пакетами и виртуальными окружениями.
Эта статья — первая из цикла, в котором рассказывается о лучших практиках современного Python. В этом цикле статей все примеры основаны на реализации простого проекта — он представляет собой функцию Python, которая суммирует данные, присутствующие в pandas DataFrame. Функция выводит количество строк и столбцов и частоту каждого типа данных, присутствующих в pandas DataFrame.
Подготовка
Установка pyenv
Для установки pyenv вам потребуются некоторые зависимости, специфичные для вашей операционной системы. Они необходимы, поскольку pyenv устанавливает Python через сборку из исходного кода. Чтобы узнать о необходимых зависимостях для вашей ОС, прочитайте эту документацию. После установки зависимостей, вы можете установить pyenv . Для этого лучше использовать pyenv-installer, который автоматизирует процесс.
После этого вы уже можете установить на свою систему любые версии Python. Узнать все доступные версии Python вы сможете через специальную команду:
В нашем случае мы установим классический CPython версий 3.7.10 , 3.8.7 , 3.9.2 :
После установки версий вы можете увидеть их, выполнив команду:
Видно, что pyenv идентифицировал недавно установленные версии Python, и версию, установленную по умолчанию в вашей системе. Символ перед system означает, что глобальная версия, используемая сейчас, является системной. pyenv позволяет управлять версиями Python на разных уровнях: глобально и локально. Допустим, мы собираемся установить версию 3.7.10 в качестве глобальной версии.
Давайте еще раз посмотрим наши версии:
Вы видите, что pyenv установил 3.7.10 в качестве нашей глобальной версии Python. Это не изменит операции, которые требуют использования системной версии. Путь, который вы можете прочитать между скобками, соответствует пути, который указывает на требуемую версию Python. pyenv перехватывает команды Python с помощью исполняемых файлов, введенных в ваш PATH , определяет, какую версию Python вам нужно использовать, и передает команды нужной версии Python. Не стесняйтесь читать полную документацию, чтобы лучше понять функциональность и возможности pyenv .
Пусть вас не смущает семантика. Изменение глобальной версии не повлияет на вашу системную версию. Системная версия соответствует версии, используемой вашей ОС для выполнения определенных задач или запуска фоновых процессов, которые зависят от этой конкретной версии Python. Не меняйте системную версию на другую, иначе вы можете столкнуться с рядом проблем с вашей операционной системой! Эта версия обычно обновляется вместе с вашей ОС. Глобальная версия — это просто версия, которую pyenv будет использовать для глобального выполнения команд/программ Python.
Установка poetry
poetry позволяет эффективно управлять зависимостями и пакетами в Python. Он выполняет ту же роль, что и setup.py или pipenv, но обладает большей гибкостью и функциональностью. Вы можете указать библиотеки, от которых зависит ваш проект, в файле pyproject.toml . После этого poetry установит или обновит их по вашему запросу. Кроме того, этот инструмент позволяет изолировать ваш рабочий проект в изолированное окружение. Наконец, вы можете использовать poetry для прямой публикации вашего пакета на Pypi.
Последним подготовительным шагом будет установка poetry путем выполнения команды:
Создание проекта
Мы рассмотрим, как создать проект и изолировать его внутри окружения Python с помощью pyenv и poetry .
Установка версии Python с помощью pyenv
Сначала создадим каталог с именем my_awesome_project и переместимся в него:
Находясь внутри папки проекта, установите локальную версию Python, которую мы будем использовать (мы будем использовать Python 3.8.7). Это укажет poetry использовать локальную версию Python, определенную pyenv :
Это создаст файл .python-version внутри нашего проекта. Этот файл будет прочитан pyenv и заставит его установить определенную локальную версию Python. В результате каждый каталог или файл, созданный после этого, будет зависеть от локальной версии Python, а не от глобальной.
Создание проекта с помощью poetry
Poetry предоставляет надежный CLI, позволяющий создавать, настраивать и обновлять ваш Python-проект и его зависимости. Для создания проекта Python используйте следующую команду:
Эта команда генерирует проект по умолчанию. Содержание нового проекта следующее:
Обратите внимание на файл pyproject.toml . Здесь мы определяем все метаданные нашего проекта, зависимости, скрипты и многое другое.
Мы видим несколько разделов в нашем стандартном файле pyproject.toml .
[tool.poetry] : Этот раздел содержит метаданные о нашем пакете. Вы можете поместить сюда название пакета, краткое описание, данные об авторе, версию вашего проекта и так далее. Все детали здесь необязательны, но будут необходимы, если вы решите опубликовать пакет на Pypi.
[tool.poetry.dependencies] : Этот раздел содержит все необходимые зависимости для нашего пакета. Вы можете указать конкретные номера версий этих пакетов ( packageX = "1.0.0" ) или использовать условные обозначения. Здесь также задается версия Python, которую мы хотим использовать в проекте. В нашем случае python = "^3.8" определяет минимальную версию, необходимую для работы нашего приложения. Здесь — Python 3.8, это основано нашей локальной версии, определенной с помощью pyenv .
[tool.poetry.dev-dependencies] : Этот раздел содержит все зависимости необходимые для разработки проекта. Тем не менее, эти зависимости не требуются для запуска приложения и не будут загружены при сборке пакета.
[build-system] : Не трогайте этот раздел, если вы не обновили версию poetry .
Вы можете посмотреть полный список доступных разделов для файла pyproject.toml здесь.
Установка и активация виртуального окружения
Здесь есть два подхода: либо вы заранее знаете все необходимые вам зависимости и можете напрямую изменить файл pyproject.toml соответствующим образом, либо вы решаете добавить их позже, по мере необходимости. В нашем примере мы собираемся постепенно добавлять зависимости в процессе написания кода. Следовательно, нужно только инициализировать проект и создать виртуальное окружение. Для надо выполнить команду в директории вашего проекта:
Сначала создаётся виртуальное окружение. В нашем случае в папке проекта в директории .venv .
Вы можете создать виртуальное окружение в любых других каталогах. Для этого вам нужно отредактировать конфигурацию poetry . Для получения более подробной информации следуйте этой документации.
Затем, poetry прочитает файл pyproject.toml и установит все зависимости, указанные в этом файле. Если версии зависимостей не определены, poetry загрузит последнюю версию пакетов. В конце операции создается файл poetry.lock . Он содержит все пакеты и их точные версии. Помните, что если файл poetry.lock уже существует, то номера версий, определенные в нем, имеют приоритет над теми, что определены в файле pyproject.toml . Наконец, вы должны сохранить файл poetry.lock в репозитории проекта, чтобы все участники, работающие над проектом, использовали одинаковые версии зависимостей.
Теперь давайте активируем среду, которую мы только что создали, с помощью следующей команды:
Команда создает дочерний процесс, который наследует от родительского Shell, но не изменяет свое окружение. Она изолирует и защищает любые изменения, которые вы будете вносить в среду проекта.
Создание репозитория git
На последнем этапе мы создадим git-репозиторий, добавим файлы README.md и .gitignore и перенесем все в наш удаленный репозиторий.
Заключение
Здесь мы рассмотрели, как устанавливать и управлять различными версиями Python на нашей машине с помощью pyenv . Мы продемонстрировали, как использовать pyenv local для установки определенной версии Python в вашем проекте, а затем создать виртуальное окружение с помощью poetry . Использование poetry значительно упрощает процесс создания проекта, предлагая простые и разнообразные средства для его настройки. Кроме того, он включает минимальные требования к системе сборки, как определено в PEP 518.
Переменные окружения - это переменные, значения которых присваиваются программе Python извне. Разработчики обычно устанавливают их в командной строке перед обращением к исполняемому файлу Python. Затем операционная система делает эти переменные доступными программе на Python изнутри.
Для гибкости программы существуют переменные окружения. Таким образом, пользователь может изменять определённые параметры перед выполнением программы, и программа сможет просмотреть эти параметры и изменить свое поведение динамически. Никакой модификации кода не требуется, и такое использование переменных окружения называется настройка программы.
Переменные окружения на Python
Механизм установки переменных окружения зависит от платформы. По этой причине они доступный через встроенный модуль os компании Python, который абстрагируется от функциональность, зависящая от операционной системы.
Во время выполнения Python все переменные окружения программы хранятся в словаре-подобно Объект os.environ .
Обратите внимание, что объект os.environ заселяется при загрузке модуля os.environ на Python. Если вы попробуете изменить переменные окружения после того, как факт (например, экспортируя новую переменную окружения в терминальный эмулятор), это не сработает.
Чтение переменных окружения на Python
Доступ к переменным окружения на Python осуществляется с помощью словарного метода работы на объекте ос.окружающей среды .
Если вы обратитесь к переменной окружения с помощью нотации подскрипта [] , и эта переменная неопределена, вы получите ошибку во время выполнения.
Чтобы избежать этой проблемы, вы можете читать с объекта os.environ , используя интерфейс get() . Если переменная окружения не была определена, то get() возвращает None .
Удобство интерфейса get() заключается в том, что вы можете указать значение по умолчанию для использования в случае, если искомая переменная окружения не существует.
Альтернативой функции os.environ.get() является использование функции os.getenv() . Обе функции работают одинаково, и к последней можно относиться как к удобному API.
Добавить переменные окружения на Python
Иногда необходимо изменить или добавить переменную окружения изнутри программы. Например, это может случиться, если вам нужно изменить поведение вашего приложения при получении запроса на настройку сети. Вы изменяете переменные окружения, используя оператор [] как если бы os.environ был стандартным словарем.
Обратите внимание, что значения переменных окружения должны быть строкового типа. Если вы пытаетесь присвоить переменной окружения целое или любое другое нестроковое значение, то вы получит ошибку во время выполнения.
report this ad
Читайте также: