Whl python установка

Python на колёсах

Инфраструктура системы пакетов для Python долго подвергалась критике как от разработчиков, так и от системных администраторов. Долгое время даже само комьюнити не могло прийти к соглашению, какие именно инструменты использовать в каждом конкретном случае.

Уже существуют distutils, setuptools, distribute, distutils2 в качестве базовых механизмов распространения и virtualenv, buildout, easy_install и pip в качестве высокоуровневых инструментов управления всем этим беспорядком.

До setuptools основным форматом распространения были исходные файлы или некоторые бинарные MSI-дистрибутивы для Windows.

Под Linux были изначально сломанный bdist_dumb и bdist_rpm, который работал только на системах, основанных на Red Hat. Но даже bdist_rpm работал недостаточно хорошо для того, чтобы люди начали его использовать.

Несколько лет назад PJE попытался исправить эту проблему, предоставив смесь из setuptools и pkg_resources для улучшения distutils и добавления метаданных в Python-пакеты. В дополнение к этому он написал утилиту easy_install для их установки. По причине отсутствия формата распространения, поддерживающего метаданные, был предоставлен формат 'яиц' [egg].

Python eggs – обычные zip-архивы, содержащие python-пакет и необходимые метаданные. Хотя многие люди, вероятно, никогда намеренно не собирали egg'и, их формат метаданных до сих пор жив-здоров. И все разворачивают свои проекты с использованием setuptools. К сожалению, некоторое время спустя сообщество разделилось, и часть его провозгласила смерть бинарных форматов и 'яиц' в частности. После этого pip, замена easy_install, перестал принимать egg-формат.

Потом прошло еще немного времени, и отказ от бинарных пакетов стал доставлять неудобства. Люди всё больше и больше стали деплоить на облачные сервера, а необходимость перекомпиляции C-шных библиотек на каждой машине не слишком радует. Так как 'яйца' на тот момент были малопонятны (я так полагаю), их переделали в новых PEP-ах, и назвали 'колёсами' [wheels].

В дальнейшем предполагается, что все действия происходят в virtualenv-окружении.  

Что за колесо?

Начнём с простого. Что представляют собой 'колёса' и чем они отличаются от 'яиц'? Оба формата являются zip-файлами. разница в том, что egg можно импортировать без распаковки, wheel же придётся распаковать. Хотя нет никаких технических причин, делающих 'колёса' неимпортируемыми, поддержка их прямого импорта никогда даже не планировалась.

Другое различие в том, что 'яйца' содержат скомпилированные байткод, а 'колёса' – нет. Главное преимущество этого в том, что нет необходимости создавать отдельные wheel'ы для каждой версии Python до тех пор, пока не придётся распространять слинкованные через libpython модули. Хотя в новых версиях Python 3 при использовании стабильного ABI даже это уже можно провернуть.

Однако wheel-формат тоже не лишен проблем, некоторые из которых он наследует от 'яиц'. Например, бинарные дистрибутивы под Linux до сих пор неприемлемы для большинства из-за двух недостатков: Python сам по себе компилируется под Linux в разных формах, и модули линкуются с разными системными библиотеками. Первая проблема вызвана сосуществованием несовместимых версий Python 2: USC2 и USC4.

В зависимости от режима компиляции меняется ABI. В настоящее время wheel (насколько я могу судить) не содержит информации о том, с каким режимом Unicode связана библиотека. Отдельная проблема в том, что дистрибутивы Linux меньше совместимы между собой, чем хотелось бы, и обстоятельства могут сложиться так, что сборка, скомпилированная под один дистрибутив, не будет работать на остальных.

x подходит к концу, и пакетов, собранных только для 2.7, хватит надолго. Но если бы вдруг речь пошла про Python 2.8, была бы интересна возможность заявить, что этот пакет не зависит от версии Python, но он содержит бинарники, поэтому он не может не зависеть от архитектуры. Единственный случай, оправдывающий существование такого пакета – это когда он содержит распределенные библиотеки, загружаемые с ctypes из CFFI.

Такие библиотеки не связаны через libpython и не зависимы от реализации языка (их можно использовать даже с pypy). Но есть и светлая сторона: ничто не запрещает использовать бинарные wheel’ы в своих собственных однородных инфраструктурах.

Сборка колеса

Итак, теперь мы знаем, что такое wheel. Как сделать своё собственное 'колесо'? Сборка из собственных библиотек – простейший процесс. Всё, что нужно – свежая версия setuptools и библиотека wheel. Как только они оба установлены, 'колесо' собирается следующей командой:
$ python setup.py bdist_wheel
Wheel будет создан в директории пакета.

Однако есть одна вещь, которой следует опасаться: распространение бинарников. По умолчанию собираемое 'колесо' (при условии, что в setup.py не используется никаких бинарных шагов) состоит из pure-python кода. Это значит, что даже если распространять .so, .dylib или .dll как часть своего пакета, полученное 'колесо' будет выглядеть платформо-независимым.

Решение этой проблемы – вручную реализовать Distribution из setuptools, скинув флаг чистоты в false:

import osfrom setuptools import setupfrom setuptools.dist import Distribution class BinaryDistribution(Distribution): def is_pure(self): return False setup( …, include_package_data=True, distclass=BinaryDistribution,)

Установка колеса

С использованием свежей версии pip 'колесо' ставится следующим образом:$ pip install package-1.0-cp27-none-macosx_10_7_intel.whl Но что с зависимостями? Тут появляются некоторые сложности. Обычно одним из требований к пакету является возможность его установки даже без подключения к интернету.

К счастью, pip позволяет отключать загрузку из индекса и устанавливать директорию, содержащую всё необходимое для установки. Если у нас есть wheel’ы для всех зависимостей необходимых версий, можно сделать следующее:$ pip install —no-index —find-links=path/to/wheels package==1.0
Таким образом будет установлена версия 1.

0 пакета package в наше виртуальное окружение.

Колёса для зависимостей

Окей, но что, если у нас нет .whl для всех наших зависимостей? Pip в теории позволяет решить эту проблему использованием команды wheel. Это должно работать как-то так:
pip wheel —wheel-dir=path/to/wheels package==1.0 Эта команда выгрузит все пакеты, от которых зависит наш пакет, в указанную папку. Но есть пара проблем.

Первая состоит в том, что в команде в настоящий момент есть баг, который не выгружает зависимости, которые уже являются 'колёсами'. Так что если зависимость уже доступна на PyPI в wheel-формате, она не будет загружена. Это временно решается shell-скриптом, который вручную перемещает из кэша скачанные wheel’ы.

#!/bin/shWHEEL_DIR=path/to/wheelsDOWNLOAD_CACHE_DIR=path/to/cacherm -rf $DOWNLOAD_CACHE_DIRmkdir -p $DOWNLOAD_CACHE_DIR pip wheel —use-wheel -w «$WHEEL_DIR» -f «$WHEEL_DIR» \ —download-cache «$DOWNLOAD_CACHE_DIR» package==1.0for x in «$DOWNLOAD_CACHE_DIR/»*.

whl; do mv «$x» «$WHEEL_DIR/${x##*%2F}»done
Вторая проблема чуть серьёзней: как pip найдет наш собственный пакет, если его нет на PyPI? Правильно, никак. Документация в таком случае рекомендует использовать не pip wheel package, а pip wheel -r requirements.txt, где requirements.txt содержит все необходимые зависимости.

Сборка пакетов c использованием DevPI

Такое временное решение проблемы зависимостей вполне применимо в простых ситуациях, но что делать, если есть множество внутренних python-пакетов, зависящих друг от друга? Такая конструкция быстро разваливается.

К счастью, в прошлом году Holker Krekel создал решение этой беды под названием DevPI, который по существу является хаком, эмулирующим работу pip с PyPI.

После установки на компьютер DevPI работает как прозрачный прокси перед PyPI и позволяет pip-у устанавливать пакеты из локального репозитория. К тому же все пакеты, скачанные с PyPI, автоматически кэшируются, так что даже если отключить сеть, эти пакеты будут доступны для установки.

И, в конце концов, появляется возможность загрузки своих собственных пакетов на локальный сервер, чтобы ссылаться на них так же, как и на хранящиеся в публичном индексе.

Я рекомендую установить DevPI в локальный virtualenv, после чего добавить ссылки на devpi-server и devpi в PATH.

$ virtualenv devpi-venv$ devpi-venv/bin/pip install —upgrade pip wheel setuptools devpi$ ln -s `pwd`/devpi-venv/bin/devpi ~/.local/bin$ ln -s `pwd`/devpi-venv/bin/devpi-server ~/.local/bin
После этого остаётся просто запустить devpi-server, и он будет работать до ручной остановки.
$ devpi-server —start После запуска его необходимо единожды проинициализировать: $ devpi use http://localhost:3141$ devpi user -c $USER password=$ devpi login $USER —password=$ devpi index -c yourproject Так как я использую DevPI 'для себя', имена пользователя DevPI и системного пользователя совпадают. На последнем шаге создаётся индекс по имени проекта (при необходимости можно создать несколько). Для перенаправления pip на локальный репозиторий можно сделать экспорт переменной окружения:$ export PIP_INDEX_URL=http://localhost:3141/$USER/yourproject/+simple/
Я размешаю эту команду в скрипт postactivate моего virtualenv для предотвращения случайной загрузки из неверного индекса.

Для размещения собственных wheel’ов в локальном DevPI используется утилита devpi:

$ devpi use yourproject$ devpi upload —no-vcs —formats=bdist_wheel
Флаг —no-vcs отключает магию, которая пытается определить систему контроля версий и перемещает некоторые файлы в первую очередь. Мне это не нужно, так как в моих проектах распространяются файлы, которые я не включаю в VCS (бинарники, например).

Напоследок я настоятельно рекомендую разбить файлы setup.py таким образом, что PyPI их отвергнет, а DevPI примет, чтобы случайно не зарелизить свой код с помощью setup.py resease. Самый простой способ это сделать – добавить неверный классификатор PyPI:

setup( … classifier=['Private :: Do Not Upload'],)

Заворачиваем

Теперь всё готово для начала использования внутренних зависимостей и сборки собственных 'колёс'. Как только они появятся, их можно заархивировать, загрузить на другой сервер и установить в отдельный virtualenv.

Весь процесс станет чуть проще, когда pip wheel перестанет игнорировать существующие wheel-пакеты. А пока приведенный выше shell-скрипт – не худшее решение.

В сравнении с 'яйцами'

Сейчас wheel-формат более притягателен, чем egg. Его разработка активнее, PyPI начал добавлять его поддержку и, так как с ним начинают работать утилиты, он похож на лучшее решение. 'Яйца' пока что поддерживаются только easy_install, хотя большинство давно перешло на pip.

Я считаю, что сообщество Zope до сих пор крупнейшее из базирующихся на egg-формате и buildout. И я считаю, что если решение на основе 'яиц' в вашем случае применимо, его и стоит применять.

Я знаю, что многие не используют eggs вовсе, предпочитая создавать virtualenv-ы, архивировать их и рассылать по разным серверам. Как раз для такого развёртывания wheels – лучшее решение, так как у разных серверов могут быть разные пути к библиотекам. Встречалась проблема, связанная с тем, что .pyc-файлы создавались на билд-сервере для virtualenv, а эти файлы содержат конкретные пути к файлам. С использованием wheel .

pyc создаются после установки в виртуальное окружение и автоматически будут иметь корректные пути.

Итак, теперь он у вас есть. Python на колёсах. И это вроде даже работает, и, возможно, стоит потраченного времени.

• python
• wheel
• egg
• deployment
• pip
• devpi
• armin ronacher

Источник: https://habr.com/post/210450/

Как устанавливать пакеты в Python — с PIP и без

Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.

C одной стороны, пакеты Python  —  это Py-приложения, дополнения или утилиты, которые можно установить из внешнего репозитория: Github, Bitbucket, Google Code или официального Python Package Index. На сервере пакеты хранятся в .zip и .

tar архивах, либо в дополнительной упаковке  —  «яйцах» (.egg,  старый формат)  или «колесах» (.whl). В составе пакета, как правило, есть сценарий установки setup.

py, который хранит сведения о зависимостях —  других пакетах и модулях, без которых пакет работать не будет.

С другой стороны, если речь об архитектуре Python-приложения, пакет —  это каталог, внутри которого файл  __init__.py и, опционально, другие каталоги и файлы .py. Так большую Python-программу разбивают на пакеты и модули. Модуль —  файл с исходным кодом, который можно использовать в других приложениях: как «заготовку» для будущих проектов или как часть библиотеки/фреймворка. Но к теме статьи это прямого отношения не имеет, поэтому дальше мы будем говорить только о пакетах из репозиториев.

Чтобы за секунды устанавливать пакеты со всеми зависимостями, используютменеджер пакетов pipили модуль easy_install. В большинстве случаев рекомендуется использовать pip. И только если у вас есть инфраструктура на пакетах .egg, которые pip не открывает, нужен easy_install.

Установка PIP для Python 3 и 2

Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2  —  с версии 2.7.9)  pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов  нужно вручную. Вариантов два:

1. C помощью скрипта get_pip.py  —  быстро.

2. Через setuptools —  кроме pip сможем использовать easy_install.

Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>»cmd»>OK и пишем:

python get_pip.py

Остальное установщик сделает сам: если нужно, попутно установит wheel (для распаковки .whl-колес) и setuptools. Чтобы запретить инсталляцию дополнительных инструментов, можно добавить в строку ключи —no-setuptools и/или —no-wheels.

Если возникает ошибка, путь к Python не прописан в переменной среды $PATH. Нужно либо найти эту переменную в системном реестре и задать её значение, либо каждый раз указывать полный путь до python.exe, а за ним уже имя исполняемого Py-файла:

C:/python32/python.exe get_pip.py

Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.

Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:

python setup.py install

Обновить pip для Python в Windows можно так:
python pip install -U pip

Если это не работает, нужно добавить путь к папке с pip в $PATH.

Установка пакета в pip

Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:

pip install имя_пакета

При установке в Windows, перед pip  нужно добавить «python -m».

Обновить пакет не сложнее:

pip install имя_пакета -U

Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:

pip install —force-reinstall

Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:

pip list

Найти конкретный пакет по имени можно командой «pip search». О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде «pip help».

Удаление пакета Python

Когда пакет больше не нужен, пишем:

pip uninstall имя_пакета

Как установить пакеты в Python без pip

Формат .egg сейчас используют не часто, поэтому pip его не поддерживает. Модуль easy_install умеет устанавливать как .egg, так и обычные пакеты, но есть у него важные минусы:

• он не удаляет пакеты,
• он может пытаться установить недозагруженный пакет.

Использовать easy_install можно сразу после установки setuptools. Хранится модуль в папке Scripts вашего интерпретатора. Если у вас в $PATH верно прописан путь, ставить пакеты из PYPI можно короткой командой:

easy_install имя_пакета

Для обновления после install и перед именем пакета нужно ставить ключ -U. Откатиться до нужной версии можно так:

easy_install имя_пакета=0.2.3

Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:

easy_install http://адрес_репозитория.ру/директория/пакет-1.1.2.zip

Чтобы узнать об опциях easy_install, запустим его с ключом -h:

easy_install -h   

Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.

Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.

Источник: https://geekbrains.ru/posts/python_packages

В сравнении с ‘яйцами’

Сейчас wheel-формат более притягателен, чем egg. Его разработка активнее, PyPI начал добавлять его поддержку и, так как с ним начинают работать утилиты, он похож на лучшее решение. ‘Яйца’ пока что поддерживаются только easy_install, хотя большинство давно перешло на pip.

Я считаю, что сообщество Zope до сих пор крупнейшее из базирующихся на egg-формате и buildout. И я считаю, что если решение на основе ‘яиц’ в вашем случае применимо, его и стоит применять. Я знаю, что многие не используют eggs вовсе, предпочитая создавать virtualenv-ы, архивировать их и рассылать по разным серверам.

Как раз для такого развёртывания wheels – лучшее решение, так как у разных серверов могут быть разные пути к библиотекам. Встречалась проблема, связанная с тем, что .pyc-файлы создавались на билд-сервере для virtualenv, а эти файлы содержат конкретные пути к файлам. С использованием wheel .

pyc создаются после установки в виртуальное окружение и автоматически будут иметь корректные пути.

Итак, теперь он у вас есть. Python на колёсах. И это вроде даже работает, и, возможно, стоит потраченного времени.

Источник: https://savepearlharbor.com/?p=210450

Python. Урок 1. Установка

Начиная с этой статьи будет запущен цикл публикаций, посвященный языку Python, с позиции его изучения. Каждая статья будет представлена в виде урока на определенную тему. Не будем отходить от канонов и первую статью посвятим установке языка Python.

 В этой статье рассмотрим следующие темы:

1. Версии Python (2 и 3)
2. Установка Python
3. Установка Anaconda
4. Установка IDE PyCharm
5. Проверка работоспособности

1. Версии Python

На сегодняшний день существуют две версии Python – это Python 2 и Python 3, у них отсутствует полная совместимость друг с другом.

На момент написания статьи вторая версия Python ещё широко используется, но, судя по изменениям, которые происходят, со временем, он останется только для того, чтобы запускать старый код.

В нашей с вами работе, мы будем использовать Python 3, и, в дальнейшем, если где-то будет встречаться слово Python, то под ним следует понимать Python 3. Случаи применения Python 2 будут специально оговариваться.

2. Установка Python

Для установки интерпретатора Python на ваш компьютер, первое, что нужно сделать – это скачать дистрибутив. Загрузить его  можно с официального сайта, перейдя по ссылке https://www.python.org/downloads/

2.1 Установка Python в Windows

Для операционной системы Windows дистрибутив распространяется либо в виде исполняемого файла (с расширением exe), либо в виде архивного файла (с расширением zip). Если вы используете Windows 7, не забудьте установить Service Pack 1!

Порядок установки.

1. Запустите скачанный установочный файл.

2. Выберет способ установки.

В данном окне предлагается два варианта Install Now и Customize installation. При выборе Install Now, Python установится в папку по указанному пути.

Помимо самого интерпретатора будет установлен IDLE (интегрированная среда разработки), pip (пакетный менеджер) и документация, а также будут созданы соответствующие ярлыки и установлены связи файлов, имеющие расширение .py с интерпретатором Python. Customize installation – это вариант настраиваемой установки.

 Опция Add python 3.5 to PATH нужна для того, чтобы появилась возможность запускать интерпретатор без указания полного пути до исполняемого файла при работе в командной строке.

На этом шаге нам предлагается отметить дополнения, устанавливаемые вместе с интерпретатором Python. Рекомендуем выбрать все опции.

• Documentation – установка документаций.
• pip – установка пакетного менеджера pip.
• tcl/tk and IDLE – установка интегрированной среды разработки (IDLE) и библиотеки для построения графического интерфейса (tkinter).

4. Выберете место установки (доступно при выборе Customize installation)

Помимо указания пути, данное окно позволяет внести дополнительные изменения в процесс установки с помощью опций:

• Install for all users – Установить для всех пользователей. Если не выбрать данную опцию, то будет предложен вариант инсталляции в папку пользователя, устанавливающего интерпретатор.
• Associate files with Python – Связать файлы, имеющие расширение .py, с Python. При выборе данной опции будут внесены изменения в Windows, позволяющие запускать Python скрипты по двойному щелчку мыши.
• Create shortcuts for installed applications – Создать ярлыки для запуска приложений.
• Add Python to environment variables – Добавить пути до интерпретатора Python в переменную PATH.
• Precomple standard library – Провести прекомпиляцию стандартной библиотеки.

Последние два пункта связаны с загрузкой компонентов для отладки, их мы устанавливать не будем.

5. После успешной установки вас ждет следующее сообщение.

2.2 Установка Python в Linux

Чаще всего интерпретатор Python уже в входит в состав дистрибутива. Это можно проверить набрав в терминале

> python

или

> python3

В первом случае, вы запустите Python 2 во втором – Python 3. В будущем, скорее всего, во всех дистрибутивах Linux, включающих Python, будет входить только третья версия. Если у вас, при попытке запустить Python, выдается сообщение о том, что он не установлен, или установлен, но не тот, что вы хотите, то у вас есть два пути: а) собрать Python из исходников; б) взять из репозитория.

Для установки из репозитория в Ubuntu воспользуйтесь командой

> sudo apt-get install python3

Сборку из исходников в данной статье рассматривать не будем.

3. Установка Anaconda

Для удобства запуска примеров и изучения языка Python, советуем установить на свой ПК пакет Anaconda. Этот пакет включает в себя интерпретатор языка Python (есть версии 2 и 3), набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Для установки этого пакета, предварительно нужно скачать дистрибутив https://www.continuum.io/downloads.

Есть варианты под Windows, Linux и MacOS.

3.1 Установка Anaconda в Windows

1. Запустите скачанный инсталлятор. В первом появившемся окне необходимо нажать “Next”.

2. Далее следует принять лицензионное соглашение.

3. Выберете одну из опций установки:

• Just Me – только для пользователя, запустившего установку;
• All Users – для всех пользователей.

4. Укажите путь, по которому будет установлена Anaconda.

5. Укажите дополнительные опции:

• Add Anaconda to the system PATH environment variable – добавить Anaconda в системную переменную PATH
• Register Anaconda as the system Python 3.5 – использовать Anaconda, как интерпретатор Python 3.5 по умолчанию.

Для начала установки нажмите на кнопку “Install”.

5. После этого будет произведена установка Anaconda на ваш компьютер.

3.2 Установка Anaconda в Linux

1. Скачайте дистрибутив Anaconda для Linux, он будет иметь расширение .sh, и запустите установку командой:

> bash имя_дистрибутива.sh

В результате вы увидите приглашение к установке. Для продолжения процессе нажмите “Enter”.

2. Прочитайте лицензионное соглашение, его нужно пролистать до конца.

Согласитесь с ним, для этого требуется набрать в командной строке “yes”, в ответе на вопрос инсталлятора:

Do you approve the license terms? [yes|no]

3. Выберете место установки. Можно выбрать один из следующих вариантов:

• Press ENTER to confirm the location – нажмите ENTER для принятия предложенного пути установки. Путь по умолчанию для моей машины: /home/tester/anaconda3, он представлен чуть выше данного меню.
• Press CTRL-C to abort the installation – нажмите CTRL-C для отмены установки.
• Or specify a different location below – или укажите другой путь в строке ниже.

Нажмите ENTER.

4. После этого начнется установка.

4. Установка PyCharm

Если в процессе разработки вам необходим отладчик и вообще вы привыкли работать в IDE, а не в текстовом редакторе, то тогда одним из лучших вариантов будет IDE PyCharm от JetBrains. Для скачивания данного продукта нужно перейти по ссылке https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

IDE доступна для Windows, Linux и MacOS. Существуют два вида лицензии PyCharm – это Professional и Community. Мы будем использовать версию Community, так как она бесплатна и её функционала более чем достаточно для наших задач.

4.1 Установка PyCharm в Windows

1. Запустите скачанный дистрибутив PyCharm.

2. Выберете путь установки программы.

3. Укажите ярлыки, которые нужно создать на рабочем столе (запуск 32-х и 64-х разрядной версии PyCharm) и отметить опцию из блока Create associations если требуется связать файлы с расширением .py с PyCharm.

4. Выберете имя для папки в меню Пуск.

5. Далее PyCharm будет установлен на ваш компьютер.

4.2 Установка PyCharm в Linux

1. Скачайте с сайта дистрибутив на компьютер.

2. Распакуйте архивный файл, для этого можно воспользоваться командой:

> tar xvf имя_архива.tar.gz

Перейдите в каталог, который был создан после распаковки дистрибутива, найдите в нем подкаталог bin и зайдите в него. Запустите pycharm.sh командой:

> ./pycharm.sh

В результате должен запуститься PyCharm.

5. Проверка работоспособности

Теперь проверим работоспособность всего того, что мы установили.

5.1 Проверка интерпретатора Python

Для начала протестируем интерпретатор в командном режиме. Если вы работаете в Windows, то нажмите сочетание Win+R и в появившемся окне введите python. В Linux откройте окно терминала и в нем введите python3 (или python).

В результате Python запустится в командном режиме, выглядеть это будет примерно так (картинка приведена для Windows, в Linux результат будет аналогичным):

В окне введите:

print(«Hello, World!»)

Результат должен быть следующий:

5.2 Проверка Anaconda

Здесь и далее будем считать, что пакет Anaconda установлен в Windows, в папку C:\Anaconda3, в Linux, вы его можно найти в каталоге, который выбрали при установке.

Перейдите в папку Scripts и введите в командной строке:

ipython notebook

Если вы находитесь в Windows и открыли папку C:\Anaconda3\Scripts через проводник, то для запуска интерпретатора командной строки для этой папки в поле адреса введите cmd.

В результате запустится веб-сервер и среда разработки в браузере.

Создайте ноутбук для разработки, для этого нажмите на кнопку New (в правом углу окна) и в появившемся списке выберете Python.

В результате будет создана новая страница в браузере с ноутбуком. Введите в первой ячейке команду

print(«Hello, World!»)

и нажмите Alt+Enter на клавиатуре. Ниже ячейки должна появиться соответствующая надпись.

5.3 Проверка PyCharm

Запустите PyCharm и выберете Create New Project в появившемся окне.

Укажите путь до проекта Python и интерпретатор, который будет использоваться для запуска и отладки.

Добавьте Python файл в проект.

Введите код программы.

Запустите программу.

В результате должно открыться окно с выводом программы.

На этом первый урок закончен.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Спасибо за внимание!

Python. Урок 2. Запуск программ на Python >>>

Источник: https://devpractice.ru/python-lesson-1-install/

Python wheels для быстрой установки зависимостей

Часто все зависимые python пакеты устанавливаются при помощи pip из PyPI и/или VCS. Такой подход имеет ряд недостатков:

• производительность — каждый раз необходима скачивать и собирать пакеты что занимает большое количество времени
• работа в оффлайн режиме — без подключения к интернету не получится установить зависимости
• стабильность — установка зависимостей невозможна в случае:
  • неполадок на стороне PyPI
  • неполадок на стороне VCS (GitHub, Bitbucket, etc)
  • нарушения зависимостей (удаление репозитория с Github, удаление пакета из PyPI и тд)
  • неполадок у хостинг провайдера, которые могут привести к недоступности необходимых сетевых ресурсов (PyPI, VSC, etc)

Для решения этой проблемы предлагается использование заранее подготовленных пакетов wheel для всех зависимостей и хранение их в репозитории системы.

Создаем архив wheel пакетов

Wheel — это современный формат распространения пакетов в Python среде, который пришел на замену eggs. Рассмотрим процесс создания архива wheel для всех зависимостей системы.

Представим типичный Python проект с файлом requirements.txt содержащим зависимости. Пример файла requirements.txt:

svgwrite==1.1.6ipython==2.3.0flask==0.10.1flask-mongoengine==0.7.1flask-uploads==0.1.3-e git://github.com/Samael500/flask-principal.git@dab7f391f0eeb76a25fa1b3dae7308a0924c8a12#egg=flask-principal-e git://github.com/Samael500/flask-security.git@f1042b5db67147b8ddaa8b767b2dfe063bb56ffa#egg=flask-securityFlask-Admin==1.0.8Flask-Session==0.1.1Flask-Script==2.0.5gunicorn==19.1.1Flask-Testing==0.4.2tornado==4.0.2nose==1.3.4pep8==1.5.7Pillow==2.6.1pyflakes==0.8.1pylama==6.1.1spec==0.11.1py-bcrypt==0.4WTForms==1.0.4blessings==1.6beautifulsoup4==4.3.2lxml==3.4.1-e git://github.com/Samael500/jinja-assets-compressor.git@8e1639cec6f8b347794fe1334519daacc6b763b0#egg=jacPyYAML==3.10

В нашем файле requirements.txt есть зависимости из внешних ресурсов (не PyPI), которые предполагают загрузку пакетов из VCS (в данном случае из git репозиториев на Github). Скопируем старый requirements.txt в requirements-remote.txt, а в requirements.txt заменим внешние ресурсы на обычные пакеты из PyPI и получим:

svgwrite==1.1.6ipython==2.3.0flask==0.10.1flask-mongoengine==0.7.1flask-uploads==0.1.3flask-principalflask-securityFlask-Admin==1.0.8Flask-Session==0.1.1Flask-Script==2.0.5gunicorn==19.1.1Flask-Testing==0.4.2tornado==4.0.2nose==1.3.4pep8==1.5.7Pillow==2.6.1pyflakes==0.8.1pylama==6.1.1spec==0.11.1py-bcrypt==0.4WTForms==1.0.4blessings==1.6beautifulsoup4==4.3.2lxml==3.4.1jacPyYAML==3.10

Cоздаем и активируем venv:

pyvenv venv. venv/bin/activate

Устанавливаем все пакеты как обычно, но из requirements-remote.txt:

pip install -r requirements-remote.txt

Сгенерируем архив всех пакетов PyPI, всех их зависимостей и всех зависимостей внешних пакетов (VCS). Для этого нам потребуется свежая версия pip и пакет wheel:

pip install -U pippip install wheelmkdir wheelspip wheel -w wheels/ -r requirements-remote.txt —pre —allow-all-external

После этого получаем архив wheel пакетов для всех зависимостей кроме внешних (VCS). Для внешних пакетов устанавливаемых из исходников необходимо сгенерировать пакеты вручную при помощи setup.py bdist_wheel:

cd venv/src/flask-principalpython setup.py bdist_wheel —dist-dir ../../../wheels/cd ../flask-securitypython setup.py bdist_wheel —dist-dir ../../../wheels/cd ../jacpython setup.py bdist_wheel —dist-dir ../../../wheels/

Теперь в директории wheels есть все необходимые пакеты для установки всех зависимостей системы. Процесс уставновки зависимостей из локального архива пакетов выполняется так:

pip install —no-index -f wheels/ -r requirements.txt

обратите внимание, что используется файл requirements.txt, а не requirements-remote.txt.

Тестирование скорости установки

Обычная установка со скачиванием пакетов из PyPI и VCS:

time pip install -r requirements-remote.txtreal 4m20.655suser 1m31.242ssys 0m55.539s

Установка из локального архива wheels:

time pip install —no-index -f wheels/ -r requirements.txtreal 1m3.412suser 0m4.808ssys 0m31.210s

Из результатов можно сделать вывод, что время установки пакетов из локального архива в нашем случае меньше в 4 раза.Что логично, т.к. пакеты заново не скачиваются из интернета и не компилируются.

Бонус

Для удобства написал небольшой скрипт, автоматизирующий сборку пакетов установленных из исходников.

Пример использования скрипта:

python build_wheels —sources-dir venv/src/ —wheels-dir wheels/

Скрипт пройдется по всем поддиректориям venv/src/ и в каждой из них попробует собрать пакет в директорию wheels/.

Источник: https://dizballanze.com/ru/python-wheels-dlia-bystroi-ustanovki-zavisimostei/