# 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.

Popularną lokalizacją katalogu dla środowiska wirtualnego jest `.venv`. Nazwa ta sprawia, że katalog jest zwykle ukryty, a więc nie wchodzi w drogę, jednocześnie nadając mu nazwę, która wyjaśnia, po co dany katalog istnieje. Zapobiega to również kolizji z plikami `.env` definicji zmiennych środowiskowych, które są obsługiwane przez niektóre narzędzia.

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.

`pip` has a number of subcommands: „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) $ python -m 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) $ python -m 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) $ python -m 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) $ python -m 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.