12. Środowiska wirtualne i pakiety
**********************************


12.1. Wprowadzenie
==================

Aplikacje Pythonowe często używają pakietów oraz modułów które nie są
dołączone do standardowej biblioteki. Potrzebują one czasami
konkretnej wersji biblioteki, ponieważ mogą wymagać naprawionego
określonego błędu lub mogą być napisane przy użyciu przestarzałej
wersji interfejsu biblioteki.

Oznacza to, że może nie być możliwe aby jedna instalacja Pythona
spełniała wymagania każdej aplikacji. Jeżeli aplikacja A potrzebuje
wersji 1.0 danego modułu, a aplikacja B potrzebuje wersji 2.0, wtedy
wymagania są sprzeczne i zainstalowanie wersji 1.0 lub 2.0 uniemożliwi
uruchomienie którejś z aplikacji.

Rozwiązaniem tego problemu jest stworzenie *środowiska wirtualnego*,
samodzielnej struktury katalogów, które zawierają instalację Pythona
dla określonej wersji oraz dodatkowych pakietów.

Różne aplikacje mogą wtedy używać różnych środowisk wirtualnych. Aby
rozwiązać wcześniej przytoczony przykład konfliktujących wymagań,
aplikacja A może mieć swoje własne środowisko wirtualne z
zainstalowaną wersją 1.0 w momencie gdy aplikacja B ma inne środowisko
wirtualne z zainstalowaną wersją 2.0. Jeżeli w pewnym momencie
aplikacja B będzie wymagała zaktualizowania modułu do wersji 3.0, nie
wpłynie to na środowisko aplikacji A.


12.2. Tworzenie Środowisk Wirtualnych
=====================================

Moduł używany do tworzenia i zarządzania środowiskami wirtualnymi jest
nazwane "venv". "venv" zwykle instaluje najnowszą dostępną wersję
Pythona. Jeśli masz w swoim systemie wiele wersji Pythona, możesz
wybrać konkretną wersję Pythona, uruchamiając "python3" lub dowolną
wersję którą sobie wybierzesz.

Aby stworzyć środowisko wirtualne, wybierz katalog, w którym chcesz je
umieścić i uruchom moduł "venv" jako skrypt ze ścieżką do katalogu:

   python3 -m venv tutorial-env

This will create the "tutorial-env" directory if it doesn't exist, and
also create directories inside it containing a copy of the Python
interpreter, the standard library, and various supporting files.

Po utworzeniu środowiska wirtualnego możesz go aktywować.

Na systemie Windows, uruchom:

   tutorial-env\Scripts\activate.bat

Na systemie Unix albo MacOS, uruchom:

   source tutorial-env/bin/activate

(This script is written for the bash shell.  If you use the **csh** or
**fish** shells, there are alternate "activate.csh" and
"activate.fish" scripts you should use instead.)

Activating the virtual environment will change your shell's prompt to
show what virtual environment you're using, and modify the environment
so that running "python" will get you that particular version and
installation of Python. For example:

   $ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate
   (tutorial-env) $ python
   Python 3.5.1 (default, May  6 2016, 10:59:36)
     ...
   >>> import sys
   >>> sys.path
   ['', '/usr/local/lib/python35.zip', ...,
   '~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages']
   >>>


12.3. Managing Packages with pip
================================

You can install, upgrade, and remove packages using a program called
**pip**.  By default "pip" will install packages from the Python
Package Index, <https://pypi.org>.  You can browse the Python Package
Index by going to it in your web browser, or you can use "pip"'s
limited search feature:

   (tutorial-env) $ pip search astronomy
   skyfield               - Elegant astronomy for Python
   gary                   - Galactic astronomy and gravitational dynamics.
   novas                  - The United States Naval Observatory NOVAS astronomy library
   astroobs               - Provides astronomy ephemeris to plan telescope observations
   PyAstronomy            - A collection of astronomy related tools for Python.
   ...

"pip" has a number of subcommands: "search", "install", "uninstall",
"freeze", etc.  (Consult the Instalacja modułów Pythona guide for
complete documentation for "pip".)

You can install the latest version of a package by specifying a
package's name:

   (tutorial-env) $ pip install novas
   Collecting novas
     Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB)
   Installing collected packages: novas
     Running setup.py install for novas
   Successfully installed novas-3.1.1.3

You can also install a specific version of a package by giving the
package name  followed by "==" and the version number:

   (tutorial-env) $ pip install requests==2.6.0
   Collecting requests==2.6.0
     Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl
   Installing collected packages: requests
   Successfully installed requests-2.6.0

If you re-run this command, "pip" will notice that the requested
version is already installed and do nothing.  You can supply a
different version number to get that version, or you can run "pip
install --upgrade" to upgrade the package to the latest version:

   (tutorial-env) $ pip install --upgrade requests
   Collecting requests
   Installing collected packages: requests
     Found existing installation: requests 2.6.0
       Uninstalling requests-2.6.0:
         Successfully uninstalled requests-2.6.0
   Successfully installed requests-2.7.0

"pip uninstall" followed by one or more package names will remove the
packages from the virtual environment.

"pip show" will display information about a particular package:

   (tutorial-env) $ pip show requests
   ---
   Metadata-Version: 2.0
   Name: requests
   Version: 2.7.0
   Summary: Python HTTP for Humans.
   Home-page: http://python-requests.org
   Author: Kenneth Reitz
   Author-email: me@kennethreitz.com
   License: Apache 2.0
   Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages
   Requires:

"pip list" will display all of the packages installed in the virtual
environment:

   (tutorial-env) $ pip list
   novas (3.1.1.3)
   numpy (1.9.2)
   pip (7.0.3)
   requests (2.7.0)
   setuptools (16.0)

"pip freeze" will produce a similar list of the installed packages,
but the output uses the format that "pip install" expects. A common
convention is to put this list in a "requirements.txt" file:

   (tutorial-env) $ pip freeze > requirements.txt
   (tutorial-env) $ cat requirements.txt
   novas==3.1.1.3
   numpy==1.9.2
   requests==2.7.0

The "requirements.txt" can then be committed to version control and
shipped as part of an application.  Users can then install all the
necessary packages with "install -r":

   (tutorial-env) $ pip install -r requirements.txt
   Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1))
     ...
   Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2))
     ...
   Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3))
     ...
   Installing collected packages: novas, numpy, requests
     Running setup.py install for novas
   Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

"pip" has many more options.  Consult the Instalacja modułów Pythona
guide for complete documentation for "pip".  When you've written a
package and want to make it available on the Python Package Index,
consult the Dystrybucja modułów Pythona guide.
