Рубріки: Основы

Модуль venv в Python: как установить и настроить виртуальную среду

Дмитро Сімагін

20.09.2024 15:45

При разработке приложения на языке Python часто требуется создание изолированной или виртуальной среды (окружения). Раньше это делали с помощью инструмента virtualenv. Начиная с версии Python 3.3, он входит в стандартную библиотеку, выполняя те же функции в модуле venv.

Сегодня мы рассмотрим, какие преимущества дает разработчику модуль venv, как с ним правильно работать и чем он отличается от virtualenv.

Зачем в Python нужна виртуальная среда

Согласно официальной документации Python, виртуальная среда — это одноразовое окружение, не регистрируемое в Git и установленное поверх базовой среды Python. При необходимости ее можно изолировать от пакетов: всех или тех, которые определены программистом.

Виртуальная среда нужна для хранения интерпретатора, библиотек и двоичных файлов, необходимых для поддержки проекта. Ее обычно размещают в каталоге проекта под именем venv или .venv, либо в каталоге контейнера, если таких сред в проекте несколько.

Как создать виртуальную среду

Чтобы создать виртуальную (изолированную) среду в Python, запустите терминал и перейдите в директорию, где содержится ваш проекта. После этого выполните команду:

python -m venv ourenv

Наименование ourenv — это название вашей виртуальной среды. По желанию вы можете выбрать любое другое имя.

В Windows команда venv вызывается следующим образом:

c:\>Python33\python -m venv c:\path\to\ourenv

Дальше нам нужно активировать эту среду. Это делается при помощи команды:

myenv\Scripts\activate

Работа внутри виртуальной среды Python

Если активация прошла успешно, то в начале строки терминала отобразится название виртуальной среды. В нашем случае это ourenv. Дальше нужно установить пакеты. Для этого применяется команда pip. Как вы уже помните, поскольку мы работаем в условиях виртуальной среды, пакеты будут установлены только в этом окружении:

pip install package_name

Завершив работу в проекте, нужно деактивировать среду. Это делается простой командой deactivate.

Расширенные параметры виртуальной среды

Возможности модуля venv не ограничены лишь созданием виртуальной среды. Исходя из требований проекта вы можете добавить в нее разные параметры и настройки. Например, можно выбрать версию интерпретатора Python:

/usr/bin/python3.8 -m venv ourenv

В этом фрагменте кода /usr/bin/python3.8 является путем к выбранной вами версии Python.

Также вы можете использовать в вашем изолированном окружении параметр –system-site-packages. Он открывает доступ к глобально установленным пакетам Python. Это может быть полезно, если есть потребность использовать определенные пакеты без их повторной установки в виртуальной среде.

python -m venv ourenv --system-site-packages

Параметр –symlinks или –copies

–symlinks: Использует для экономии места символические ссылки для файлов Python.
–copies: Копирует файлы Python в виртуальную среду.

Пример с использованием символических ссылок:

python -m venv ourenv --symlinks

Пример с копированием файлов:

python -m venv ourenv --copies

Параметр –clear

С помощью этого параметра можно очистить существующую виртуальную среду перед её повторным созданием.

python -m venv ourenv --clear

Параметр –upgrade

Обновляет существующую виртуальную среду до актуальной версии Python.

python -m venv ourenv --upgrade

Пример создания виртуальной среды с несколькими параметрами

python3.9 -m venv ourenv --system-site-packages --copies

Здесь мы создаём изолированное виртуальное окружение ourenv по версии Python 3.9, глобальные пакеты и файлы Python копируются в среду.

Как настроить виртуальную среду в Python

Для управления зависимостями проекта нужен файл requirements.txt. Благодаря ему будет намного проще воспроизвести среду на других компьютерах и системах. Чтобы создать этот файл, после установки выбранных пакетов в вашей изолированной среде выполните команду:

pip freeze > requirements.txt

Теперь установим зависимости из requirements.txt. Дл этого на другом компьютере или в другой виртуальной среде введите:

pip install -r requirements.txt

Использование переменных окружения

Вы можете выбрать особые переменные окружения для вашей изолированной среды. Это делается путем добавления их в скрипты активации файла activate.bat в директории Scripts.

set MY_VARIABLE=value

Если же вам нужно добавить дополнительные пути для поиска модулей, то для этого измените переменную окружения PYTHONPATH.

export PYTHONPATH=/path/to/my/modules:$PYTHONPATH

Как создать виртуальную среду по шаблону

Вы можете заметно ускорить работу с проектом, если научитесь создавать изолированные окружения по шаблону. Это можно делать со всеми необходимыми параметрами с помощью скриптов на Bash или PowerShell. Вот наглядный пример Bash-скрипта:

#!/bin/bash

# Создание виртуальной среды с определённой версией Python
python3.9 -m venv myenv --system-site-packages --copies

# Активация виртуальной среды
source myenv/bin/activate

# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

Все что вам нужно, это сохранить этот скрипт, под любым понравившимся названием, например, setup_env.sh, и сделать его исполняемым. Дальше просто запустите скрипт:

chmod +x setup_env.sh
./setup_env.sh

В чем различие между venv и virtualenv?

Кроме встроенного модуля venv, в экосистеме Python есть альтернативные инструменты для создания и работы с виртуальными средами. Наиболее известный среди них называется virtualenv.

По своей сути virtualenv — это просто устаревшая версия venv. Но он имеет пару плюсов: поддерживает больше опций и может использоваться со старыми версиями Python. Установка virtualenv происходит по команде:

pip install virtualenv

Создание виртуальной среды с virtualenv и дополнительными параметрами:

virtualenv ourenv --python=python3.8 --always-copy

Заключение

Умение создавать виртуальную (изолированную) среду по заданным параметрам дает возможность Python-разработчику больше гибкости в настройке окружения под требования проекта. Применяя различные опции модуля venv или иные инструменты, можно обеспечить лучшую изоляцию и управляемость проекта. В итоге это станет важным аспектом работы программиста на Python, особенно при одновременной или командной работе над несколькими проектами.