Configurando ambientes Python em sistemas Linux e Unix

Resumo : Este guia mostra como configurar o ambiente Python no Linux e em outros sistemas semelhantes ao Unix.

Se você já tentou configurar um ambiente de desenvolvimento Python no Windows, sabe como isso pode ser desafiador. Recentemente, o Python lançou uma nova versão de seus instaladores que tornou esse processo praticamente indolor, mas isso não significa que você tenha o melhor ambiente de desenvolvimento pronto para uso, assim, no espírito de um post recente sobre o It's Foss sobre a configuração um ambiente C ++, veja como fazer o mesmo para o Python.

Ótima notícia, o Python já está lá

Como um usuário * nix (porque isso se aplica também ao OsX), você já tem alguma versão do Python instalada em seu sistema. Na verdade, é provavelmente uma grande parte de como o seu instalador de pacotes funciona. A questão real é descobrir qual versão do Python você instalou por padrão e com qual versão do Python você está planejando programar. Então abra um terminal e verifique o que você tem:

python --version

retornará:

Python3.xx

ou

Python 2.xx

dependendo do que você receber de volta, eu também sugeriria tentar o outro release também, anexando esse número ao comando python. No meu caso, a instalação padrão do Python é 2, então eu digito:

python3 --version

e receba de volta a resposta adequada do Python 3.xx.

Isso será importante porque determinará como executamos nosso código Python de qualquer intérprete que acabemos usando. Há um artigo totalmente diferente a ser escrito sobre como alterar sua instalação padrão do Python, então vou evitar essa discussão aqui. Apenas lembre qual é o padrão de sua máquina e qual você deseja segmentar.

Se você está perdendo um ou outro, ou se você acha que está executando uma versão mais antiga, basta instalar o mais novo:

sudo apt-get install python * ou * python#

Ambientes importam

Uma das grandes coisas sobre o Python é que é fantasticamente simples trabalhar; Essa simplicidade também é uma das armadilhas. Configurar um ambiente adequado para o trabalho será importante, e pode ser confuso no início, porque você pode pensar que está pronto para escrever com ele, simplesmente instalado em sua máquina.

Você deve lembrar que, para qualquer versão do Python, precisará implantar essa mesma configuração em seu ambiente de produção. Qualquer um dos pacotes que você recebe do índice de pacotes, por exemplo, precisará ser instalado em sua máquina de produção também. É uma boa idéia mantê-los em um arquivo de texto que pode ser usado pelo pip para instalá-los mais tarde.

A primeira coisa a fazer é configurar um ambiente virtual.

Python 2

No Python 2, você desejará instalar o virtualenv usando o pip:

pip install virtualenv

Se você receber um erro aqui, dizendo que você precisa instalar o pip primeiro, vá em frente e faça isso. Pip é a maneira mais confiável de gerenciar pacotes, e como o link acima diz, é a maneira recomendada de fazer isso também. (sugestão para usuários do OS X que chegaram aqui, tente o sudo easy_install pip, você pode ter que usar o comando como pip2 ao invés de pip, apenas verifique a –version)

Com o virtualenv instalado, você pode simplesmente fazer um cd para o diretório do seu projeto e criar um novo ambiente:

virtualenv [name_of_your_project]

isso faz um bin de arquivos python dentro do diretório atual chamado my_project. É isso aí, pule para “Usando seu ambiente virtual” para ver o que fazer a seguir.

Python 3

No Python 3, o módulo de ambiente virtual pode precisar ser instalado.

sudo apt-get install python3-venv

Uma vez que você o tenha feito, apenas entre no diretório do seu projeto e execute este comando:

python -m venv [name_of_your_project]

isso faz um bin de arquivos python dentro do diretório atual chamado my_project.

Usando seu ambiente virtual Python

Com o seu ambiente instalado, o procedimento é praticamente o mesmo em ambas as versões do Python. Eu incluí o diretório de trabalho nos seguintes comandos para maior clareza.

[email protected]/to/my_dir$ source my_project/bin/activate

(my_project) [email protected]/to/my_dir$

Basicamente, o que este comando está fazendo é usar essa instalação local limpa do Python em seu ambiente virtual para executar seus comandos. Para testar isso, você poderia executar seu interpretador python de dentro do ambiente e tentar importar um módulo (numpy por exemplo) que você sabe que tem na sua instalação principal do python.

Para sair do ambiente:

(my_project) [email protected]/to/my_dir$ deactivate

[email protected]/to/my_dir$

Sempre que você estiver no seu projeto como fonte, lembre-se de que irá mudar esse ambiente de origem, mas não o seu ambiente principal, então qualquer coisa que você fizer com o Python é limitada a esse ambiente.

Tornando seu ambiente Python valioso

Enquanto estiver trabalhando, você ocasionalmente desejará exportar uma lista dos pacotes de ambiente, para poder instalar os mesmos pacotes de ambiente em sua máquina de produção.

(my_project) [email protected]_dir$ pip freeze > requirements.txt

Isso criará um arquivo de texto dentro do diretório do projeto, que funcionará como uma lista de todos os pacotes do Python instalados nesse ambiente. Dessa forma, quando você coloca seu projeto em sua máquina de produção, basta executar:

pip install -r requirements.txt

Execute programas em Python no Linux

Agora que temos a configuração do ambiente de desenvolvimento corretamente, podemos testá-lo escrevendo um código python simples. Eu uso o vim para escrever código, então é aí que você vai me ver começar o próximo bit do código Python3, então executá-lo. Tenha em mente que o django não está instalado na minha máquina principal, apenas na fonte.

import django

print("Got here")

Então, basicamente, você só precisa usar o comando abaixo para executar um programa Python no Linux:

python program-name.py

Desculpe, eu tive que mudar de ambiente para este último gif, mas você entendeu. Note que estou em (my_project) como fonte quando executo isso pela primeira vez, e então recebo a falha quando estou fora de (my_project) como fonte.

Há um pacote de IDEs por aí, e a maioria deles lida bem com esse tipo de coisa, se você prestar atenção ao que está fazendo. Apenas lembre-se de que a instalação do python dentro do seu projeto é a que você deseja usar para executar seu código.

Grande advertência

Desde que eu cometi o erro, em uma idade mais jovem de fazer * nix coisas, eu vou transmitir alguma sabedoria aqui. Não execute nenhum dos comandos pip como sudo . Você vai bagunçar a sua instalação principal do Python, e isso vai atrapalhar o seu gerenciador de pacotes Linux ... e basicamente, isso vai arruinar o seu dia. Eu perdi uma instalação inteira do Mint para esta vez, então apenas lembre-se de não sudo este material.

Se você estiver interessado, você também deve aprender a usar o pip no Ubuntu.

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