Что такое venv в pycharm
Виртуальное окружение в Python
В этой статье мы рассмотрим как используется и для чего нужно виртуальное окружение в Python.
Введение
Виртуальное окружение это изолированная пространство для приложений в Python, которое дает возможность иметь свой набор зависимостей не мешая другим проектам.
Так же оно позволяет задействовать различные версии интерпретатора в нескольких проектах.
Создание окружения в Python выполняется с помощью встроенного модуля venv. Venv — это модуль из стандартной библиотеки не требующий никакой дополнительной установки.
Виртуальное окружение создается под конкретные проекты, для его создания потребуется знать путь до корневого каталога.
Создание директории для проекта
Необходимо выполнить команду в терминале
mkdir test_project создает папку с именем test_project, а cd test_project перемещается в эту директорию.
Это то же самое, что создать пустую папку и открыть ее.
В директории test_project будут храниться все файлы проекта и это будет местом для виртуального окружения.
Создание виртуального окружения
Чтобы создать виртуальную среду, нужно вызвать модуль venv из интерпретатора и указать директорию для служебных файлов.
После выполнения будет готово окружение с версией Python по умолчанию.
.venv — имя окружения. Можно называть как угодно. По совместительству является директорией в которой хранится вся информация окружения.
Если в операционной системе есть несколько версий Python и требование использовать какую – то конкретно, создайте виртуальную среду следующим образом
Активация виртуальной среды
Просто создать виртуальное окружение недостаточно, так же его необходимо активировать
Активация виртуальной среды в Windows
Открываем командную оболочку или powershell, переходим в директорию проекта и выполняем команду
Активация виртуальной среды в macOS и Linux
Достаточно открыть терминал в директории проекта и выполнить команду
Активация виртуальной среды изменит приглашение оболочки, чтобы показать, какую виртуальную среду вы сейчас используете.
Вот и все. Затем вы можете установить, обновить и удалить пакеты с помощью pip. Установленные пакеты будут изолированы только для данного проекта.
Заключение
Сегодня мы рассмотрели как используется и для чего необходимо виртуальное окружение в Python. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях.
Виртуальное окружение Python (venv)
Location — путь до ваших глобальных пакетов.
В большинстве случаев, устанавливать пакеты глобально — плохая идея 🙅♂️ Почему? Рассмотрим простой пример:
Решение данной проблемы — создание виртуального окружения (virtual environment).
Основная цель виртуального окружения Python — создание изолированной среды для python-проектов
Это означает, что каждый проект может иметь свои собственные зависимости, независимо от других проектов.
Настройка виртуального окружения
Устанавливать venv не нужно — он входит в стандартную библиотеку Python
Создание
Для создания виртуального окружения, перейдите в директорию своего проекта и выполните:
В результате будет создан каталог venv/ содержащий копию интерпретатора Python, стандартную библиотеку и другие вспомогательные файлы.
Новые пакеты будут устанавливаться в venv/lib/python3.x/site-packages/
Активация
Чтобы начать пользоваться виртуальным окружением, необходимо его активировать:
source выполняет bash-скрипт без запуска дополнительного bash-процесса.
Проверить успешность активации можно по приглашению оболочки. Она будет выглядеть так:
Также новый путь до библиотек можно увидеть выполнив команду:
Интересный факт: в виртуальном окружении вместо команды python3 и pip3, можно использовать python и pip
Автоматическая активация
В некоторых случаях, процесс активации виртуального окружения может показаться неудобным (про него можно банально забыть 🤷♀️).
На практике, для автоматической активации перед запуском скрипта, создают скрипт-обертку на bash :
Теперь можно установить права на исполнение и запустить нашу обертку:
Деактивация
Закончив работу в виртуальной среде, вы можете отключить ее, выполнив консольную команду:
Альтернативы venv
На данный момент существует несколько альтернатив для venv:
Стоит ли использовать виртуальное окружение в своей работе — однозначно да. Это мощный и удобный инструмент изоляции проектов друг от друга и от системы. С помощью виртуального окружения можно использовать даже разные версии Python!
virtualenv Python
Введение
virtualenv это инструмент для изоляции проектов друг от друга.
Можно создавать проекты с разными установленными пакетами, разными версиями Python, Pip и так далее.
Применяется чаще всего с двумя целями:
Первая: писать и тестировать код, который должен работать в разных условиях. Например, нужна версия программы для Python 2.7 и для Python 3.8.
Вторая: не «портить» установленный системный Python, превращая его в кашу из кучи разных пакетов.
Чтобы проверить установлен virtualenv или нет выполните
Если в результате вы видите что-то похожее, то можно продолжать. Ваша версия может отличаться от 20.0.21 это нормально.
virtualenv 20.0.21 from c:\users\andrei\appdata\local\programs\python\python38-32\lib\site-packages\virtualenv\__init__.py
Создать новое виртуальное окружение
Создадим директорию, в которой будем хранить виртуальные окружения.
mkdir virtualenvs
cd virtualenvs
Создадим новое виртуальное окружение, которое назовём test_env
Или, если мы хотим явно указать, что нужно создать виртуальное окружение именно для Python3.
У меня по умолчанию создается для Python3, но в Вашей системе это может быть не так, поэтому второй вариант предпочтительнее.
created virtual environment CPython3.8.2.final.0-32 in 1410ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\Andrei\virtualenvs\test_env, clear=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=latest, setuptools=latest, wheel=latest, via=copy, app_data_dir=C:\Users\Andrei\AppData\Local\pypa\virtualenv\seed-app-data\v1.0.1) activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,PowerShellActivator,PythonActivator,XonshActivator
Выбор версии Python для окружения
Чтобы создать окружение с определённой версией Python используйте команду с указанием версии.
Чтобы это сработало нужно иметь установленный Python данной версии
Из чего состоит окружение
Зайдём внутрь test_env и посмотрим, что там находится
Директория Scripts в Linux будет называться bin.
Перейдём туда и изучим состав.
Под Linux нужен будет activate
Под Windows activate.bat для обычной командной строки или activate.ps1 для PowerShell. не все пакеты работают одинаково, некоторые не поддерживают PowerShell, но какие-то действия проще делать в нём.
Виртуальные окружения в PyCharm
Вы можете выбрать каким инструментом пользоваться для работы с виртуальными окружениями.
Это делается на этапе создания проекта
По умолчанию доступны virtualenv, pipenv и conda
Название для окружения задаётся здесь:
Вы можете увидеть его после создания проекта, запустив терминал
Питон в коробке – venv в python 3.3
Наверняка, большинство из тех, кто разрабатывает или деплоит Python приложения, использует виртуальные окружения. В частности через virtualenv, написанный Ian Bicking.
Идея оказалась так хороша и распространена, что нечто похожее теперь присутствует в Python 3.3 из коробки в виде модуля venv. Он почти такой же, как virtualenv, только немного лучше.
Как это работает?
Вот и вся суть venv, всё остальное уже обёртка над этим.
Как создать?
Скрипт создаст указанную директорию, вместе со всеми родительскими директориями, если потребуется, и построит виртуальное окружение. Это можно делать и в Windows, только вызов будет чуть более многословным:
При создании можно добавлять различные параметры, как, например, включение системных site-packages или использование symlink вместо копирования интерпретатора.
В отличии от virtualenv новый venv требует чтобы создаваемая директория не существовала, либо была пустой. Вероятно, это сделано, чтобы не допускать конфликтов с существующими файлами. Это бага в python 3.3, в 3.4 уже исправлено. (Спасибо, svetlov).
Как использовать?
Можно использовать старый добрый метод активации через bin/activate (Scripts/activate в windows):
А можно и не использовать, достаточно лишь вызвать интерпретатор из окружения и всё сработает автоматически:
Обновление
Это произойдёт автоматически, если использовать symlink, но если вы хотите кроме изоляции делать фиксацию версии python и библиотек, я бы рекомендовал делать обновление вручную.
Расширение EnvBuilder
Метод описывает суть всего процесса: создание директории ( ensure_directories ), конфигурацию ( create_configuration ), добавление бинарников питона ( setup_python ) и добавление скриптов активации ( setup_scripts ).
Соответственно, для запуска python скрипта внутри окружения, можно сделать:
Исполняемые скрипты внутри venv
Вернёмся к проблеме с исполняемыми скриптами внутри виртуального окружения.
Пример шаблона запускаемого python скрипта:
__VENV_PYTHON__ будет заменено на полный путь к интерпретатору python в виртуальном окружении.
Configure a virtual environment
For Python 3.3+ the built-in venv module is used, instead of the third-party virtualenv utility.
Create a virtual environment
Ensure that you have downloaded and installed Python on your computer.
Do one of the following:
Press Ctrl+Alt+S to open the project Settings/Preferences and go to Project
If New environment is selected:
If PyCharm detects no Python on your machine, it provides two options: to download the latest Python versions from python.org or to specify a path to the Python executable (in case of non-standard installation). 
Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.
If Existing environment is selected:
Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.
Click OK to complete the task.
You can create as many virtual environments as required. To easily tell them from each other, use different names.
Set an existing virtual environment
Press Ctrl+Alt+S to open the IDE settings and select Project
Select the target environment from the list and click OK to confirm your choice.
PyCharm can create a virtual environment for your project based on the project requirements.
Create a virtual environment using the project requirements
Open any directory with your source files that contains the requirements.txt or setup.py file: select File | Open from the main menu and choose the directory.
If no virtual environment has been created for this project, PyCharm suggests creating it:
Keep the suggested options, or specify the environment location or base Python interpreter. Click OK to complete the task.
This approach is particularly helpful when you want to upgrade a version of Python your environment is based on, for example, from 3.5 to 3.9. You can specify a new base interpreter and use requirements.txt to ensure all the needed packages are installed.
For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:
Once you have create a new virtual environment, you can reuse it for your other projects. Learn more how to setup an existing environment as a Python interpreter.