Установка бібліотек та оточення Python

Раніше ми вже познайомилися із порядком підключення додаткових модулів та пакетів, що входять до складу стандартної бібліотеки. Однак Python має можливість розширення ядра і за рахунок використання сторонніх бібліотек. А це більше 90 000 модулів та пакетів, які можуть бути досить легко встановлені з розділу Python Package Index (PyPI) офіційного сайту за допомогою утиліти pip.

(Від англ. Package Installer for Python ) – це вільно розповсюджувана консольна утиліта, яка використовується для встановлення та керування сторонніми програмними пакетами та бібліотеками, написаними на Python .

Слід зазначити, що включення pip до складу більшості останніх дистрибутивів Python починаючи з версії 3.4 дефакто зробило його стандартним менеджером пакетів мови. І навіть незважаючи на відсутність графічної оболонки, дана утиліта інтуїтивно зрозуміла і досить проста у використанні. Повну документацію щодо цього менеджера пакетів можна переглянути на відповідній сторінці його офіційного сайту. Тут ми розглянемо лише кілька основних моментів, що дають наочне уявлення про порядок його використання.

Почнемо з перегляду інформації про версію менеджера, що входить до поточного дистрибутиву Python (див. приклад №1).

Модуль OS для роботи з ОС. import os # Отримуємо поточну версію менеджера. os.system('pip3 --version') # Більш надійний варіант, але в Лінуксі # використовуйте 'python3 -m pip --version'. os.system('python -m pip --version') input()

pip 21.2.4 від C:\python\lib\site-packages\pip (python 3.10) pip 21.2.4 від C:\python\lib\site-packages\pip (python 3.10)

Приклад №1. Перегляд версії менеджера пакетів pip.

Як бачимо, для доступу до pip зі скрипту ми використовували метод os.system() , передавши йому ім'я менеджера і через пропуск додавши необхідну команду (у нашому випадку це --version ). Аналогічним чином можна запускати виконання та інші команди менеджера. Перерахуємо найбільш популярні з них.

• --version – вивести поточну версію pip.
• help – показати довідку доступних команд.
• install --upgrade pip – оновити утиліту.
• install package_name – встановити пакет останньої версії. Якщо потрібна конкретна версія пакета, необхідно вказувати її у форматі install package_name==specific_version, наприклад install numpy==1.23.4 . Можна також вказувати мінімально допустиму версію, тоді потрібно використовувати формат install 'package_name>=minimum_version', наприклад, install 'numpy>=1.23.4'.
• show package_name – показати інформацію про пакет.
• list – показати список вже встановлених пакетів (самостійно можете переглянути їх у домашньому каталозі Пітона в lib\site-packages).
• uninstall package_name - деінсталювати пакет.
• install --force-reinstall package_name – примусово перевстановити пакет (або встановити, якщо він відсутній).
• freeze > requirements.txt – команда створює звичайний текстовий документ requirements.txt , в якому по одному в рядку перераховуються всі встановлені та необхідні для роботи python-додатки програмні пакети.
• install -r requirements.txt – команда встановлює у поточне оточення (зазвичай активоване віртуальне оточення) усі перелічені у файлі залежності проекту програмні пакети. Зазвичай це необхідно при перенесенні проекту на іншу машину (докладніше про це трохи нижче).

Перебуваючи в командній оболонці поточної операційної системи, замість префіксу pip3 до команд краще використовувати префікси python3 -m pip для ОС Ubuntu або python -m pip для ОС Windows , оскільки запуск менеджера як виконуваний файл Python дозволить уникнути можливих проблем з правами доступу, наприклад, під час спроби оновлення самого менеджера.

Незважаючи на те, що список команд менеджера вийшов неповний, цих можливостей цілком вистачить для керування установкою з PyPI практично будь-яких сторонніх пакетів та бібліотек (див. приклад №2).

Модуль OS для роботи з ОС. import os # Встановлюємо пакет Pillow. os.system('pip3 install Pillow') input() # Виводимо інф-цію про Pillow. os.system('pip3 show Pillow') input() # Виводимо інф-цію про встановлені пакети. os.system('pip3 list') input() # Видаляємо пакет Pillow. os.system('pip3 uninstall Pillow') input() # os.system(command) дозволяє запустити # або /виконати зовнішню команду в оболонці.

Collecting Pillow Downloading Pillow-9.2.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (3.3 MB) |██████████████████████████████ ███| 3.3 MB 41 kB/s Набір завантажених пакетів: Pillow Successfully installed Pillow-9.2.0 Name: Pillow Version: 9.2.0 Summary: Python Imaging Library (Fork) . Місцезнаходження: c:\python\lib\site-packages Package Version ---------- ------- Pillow 9.2.0 pip 21.2.4 setuptools 58.1.0 Назад existing installation: Pillow 9.2. 0 Uninstalling Pillow-9.2.0: Would remove: c:\python\lib\site-packages\pil\* c:\python\lib\site-packages\pillow-9.2.0.dist-info\* Proceed (Y /n)? y Successfully uninstalled Pillow-9.2.0

Приклад №2. Використання pip у скриптах.

Зауважте, що менеджер установлює бібліотеки в загальносистемне оточення. У нашому випадку установка проводилася в каталог c: \ python \ lib \ site-packages ( Windows ).Якщо ж за комп'ютером працює кілька людей і виникає необхідність в установці бібліотек в якесь конкретне оточення користувача, слід використовувати після основної команди опцію --user . Так, використовуючи інструкцію 'install --user Pillow' , мій інтерпретатор встановив бібліотеку в каталог мого оточення c:\users\petr\appdata\roaming\python\python310\site-packages . Далі нас більше цікавитимуть віртуальні оточення, при активації яких усі пакети встановлюватимуться не в системне, а в поточне активне віртуальне оточення. У будь-якому випадку, після успішного додавання всі сторонні бібліотеки та пакети стають доступними в цільовому оточенні для імпортування інструкцією import як звичайні модулі стандартної бібліотеки.

Готовий скрипт для встановлення та управління сторонніми бібліотеками вам належить написати як завдання у розділі «Прості скрипти та програми» нашого збірника завдань та вправ з мови програмування Python.

Використання віртуального оточення в Python

У ході розробки python-додатків практично кожен розробник час від часу стикається з низкою проблем, пов'язаних із використанням різних наборів версій інтерпретатора та супутніх бібліотек. Справа в тому, що програми можуть бути розраховані на використання відмінних один від одного наборів версій і, крім того, для багатьох програм такий набір спочатку мається на увазі статичним. Однак бібліотеки із загальносистемного або користувальницького оточення постійно і нерівномірно оновлюються, а значить рано чи пізно уникнути конфліктів версій не вийде. Саме для таких випадків і передбачено можливість створення так званих віртуальних оточень.

(Від англ. virtual environment) – це ізольоване середовище для розробки python-проектів, що використовує власний набір із необхідної версії інтерпретатора Python та супутніх бібліотек.

Починаючи з версії 3.3 у розділі "Software Packaging and Distribution" стандартної бібліотеки Python був доданий модуль venv, що дозволяє без особливих клопотів створювати віртуальні оточення для наших проектів (див. приклад №3).

# Вважатимемо, що наш скрипт main.py # знаходиться в каталозі проекту my_prj. Імпортуємо модуль venv станд. бібліотеки. import venv # Створюємо віртуальне оточення my_prj. venv.create('./venv', with_pip=True) # Можна і через основний клас модуля. # Створюємо екземпляр класу вірт. оточ. # v = venv.EnvBuilder(with_pip=True) # Створюємо віртуальне оточення в папці prj_2. # v.create('./prj_2/venv')

Приклад №3. Створення віруальних середовищ за допомогою модуля venv.

В результаті виконання скрипту прикладу в каталозі проекту my_prj буде створено підкаталог віртуального оточення venv з необхідним набором файлів для його функціонування. Найбільш важливими є:

• \lib\site-packages\ (для ОС Windows) або /lib/python*.*/site-packages/ (для ОС Ubuntu) - використовуються для зберігання пакетів, що встановлюються у віртуальне оточення. Щойно створене оточення зазвичай включає встановлений пакет менеджера pip (якщо створення оточення виконувалося з параметром with_pip=True ) та пакет Setuptools . Далі, коли віртуальне оточення буде активовано, менеджер pip автоматично встановлюватиме всі пакети саме в даний каталог, а не в системний.
• \Scripts\ (для ОС Windows) або /bin/ (для ОС Ubuntu) - тут розташовується копія інтерпретатора python, копія виконуваного файлу pip, а також скрипти для активації та деактивації віртуального оточення.

Створювати віртуальні оточення можна за допомогою командного рядка.З неї також досить просто активувати та деактивувати віртуальні оточення. Для цього в Windows використовуються такі команди:

• python -m venv venv_path або py -*.* -m venv venv_path (якщо встановлена ​​утиліта «Python Launcher») – створює віртуальне оточення шляхом venv_path .
• venv_path\Scripts\activate.bat або venv_path\Scripts\Activate.ps1 для Windows PowerShell - активує створене віртуальне оточення.
• deactivate – деактивує поточне активне віртуальне оточення (див. приклад №4).

Приклад №4. Робота з віртуальним оточенням у Windows.

У прикладі ми створили віртуальне оточення для проекту my_prj , що складається всього з одного файлу main.py , в якому ми прописали інструкції для виведення шляху до файлу інтерпретатора ( print(sys.executable) ), а також інформації про версію Python ( print(sys) .version_info))). Даний файл ми запускали до активації віртуального оточення, під час активного стану оточення (на самому початку командних рядків почала з'являтися підказка (venv), що свідчить про те, що активовано віртуальне оточення) та після деактивації віртуального оточення. Відповідно ситуації змінювався і результат виконання скрипту: поза віртуальним оточенням вся інформація, що виводиться, вказувала на системний інтерпретатор (у мене за замовчуванням використовується Python 3.11), а при активному стані віртуального оточення – на інтерпретатор віртуального оточення проекту, при створенні якого використовувався Python3.

Для ОС Ubuntu команди дещо відрізнятимуться (при цьому модуль venv попередньо повинен бути встановлений окремою командою sudo apt install python3-venv ):

• python3 -m venv venv_path – створює віртуальне оточення шляхом venv_path , наприклад, python3 -m venv ./venv .
• source venv_path/bin/activate – активує створене віртуальне оточення, наприклад, source ./venv/bin/activate .
• deactivate – деактивує поточне активне віртуальне оточення (див. приклад №5).

Приклад №5. Робота з віртуальним оточенням у Ubuntu.

Як бачимо, у Лінуксі все досить схоже, але, наприклад, не варто забувати, що в командному рядку поза віртуальним оточенням тут варто використовувати команду python3 (або python3.* , якщо потрібна якась конкретна встановлена ​​версія), хоча за активного віртуального оточення достатньо використовувати команду python, оскільки автоматично використовуватиметься інтерпретатор віртуального оточення тієї версії, під якою воно було створено.

Необов'язково активувати створене віртуальне оточення щоразу, коли потрібно запустити проект. В обох операційних системах можна прописати шлях до інтерпретатора свого віртуального оточення в першому рядку скрипта. Робиться це за допомогою shebang-рядка у форматі #!evn_path\Scripts\python.exe для ОС Windows і #!evn_path\bin\python для ОС Ubuntu (див. приклад №6).

# Так виглядає код файлу main.py # проекту my_prj із прикладів №4 та №5. # Код для Windows. #!.\venv\Scripts\python.exe import sys print(sys.executable) print(sys.version_info) # Код для ОС Ubuntu. #!./venv/bin/python import sys print(sys.executable) print(sys.version_info)

Приклад №6. Використання shebang-рядка в python-скрипті.

Тут важливо пам'ятати, що формат кінця рядків у цих системах відрізняється, що може призвести до непрацездатності всього скрипта. Крім того, такі файли з командного рядка потрібно запускати без використання команди запуску інтерпретатора, вказавши лише шлях до файлу (і зробивши їх виконуваними при необхідності).Причому в ОС Ubuntu, перебуваючи в каталозі скрипта, потрібно вказувати, крім імені файлу, ще й поточну директорію у форматі ./file_name.py (див. приклад №7).

Приклад №7. Запуск python-скриптів з shebang-рядком.

Якщо запускати скрипт з shebang-рядком не з консолі, а звичайним подвійним кліком миші по ярлику, запускатиметься також інтерпретатор віртуального оточення, а не системний інтерпретатор. Той самий ефект буде отримано і при використанні консольної команди start main.py в Windows.

Автоматизувати процес запуску проекту у своєму оточенні можна і за допомогою створення скриптів-оберток, які активуватимуть віртуальне оточення та запускатимуть у ньому головний файл проекту. Для Windows слід використовувати командний файл *.bat, а для ОС Ubuntu – bash-скрипт.

Щодо перенесення проекту з віртуальним оточенням на іншу машину, то тут необхідно дотримуватися наступної послідовності дій.

• Активуємо віртуальне оточення проекту.
• Зберігаємо всі залежності командою python -m pip freeze > requirements.txt .
• Сам каталог віртуального оточення видаляємо (саме тому не варто зберігати файл requirements.txt у цьому каталозі).
• На новому місці віртуальне оточення проекту встановлюємо наново, не забувши використовувати для нього необхідну версію Python.
• Активуємо віртуальне оточення проекту.
• Відновлюємо всі залежності, встановивши їх python -m pip install -r requirements.txt .
• Якщо ніяких робіт усередині оточення не передбачається, його деактивуємо.

Готову навчальну програму «Консольний менеджер проектів» вам належить розібрати як завдання у розділі «Python :: Коди, програми, скрипти».Даний менеджер – це чудова практична можливість закріпити теоретичні знання по роботі з віртуальними оточеннями, які далі будуть присутні практично в будь-якому проекті, що розробляється.

Короткі підсумки параграфа

• Для підключення додаткових модулів та пакетів, які не входять до складу стандартної бібліотеки Python, широко використовується менеджер пакетів pip, який досить просто дозволяє встановлювати пакети з розділу Python Package Index офіційного сайту. Якщо він успішно встановлений, звернутися до нього з командного рядка можна через python -m pip для Windows або python3 -m pip для ОС Ubuntu додавши через пробіл необхідну команду. Перерахуємо деякі з них:
  • --version – вивести поточну версію pip.
  • help – показати довідку доступних команд.
  • install --upgrade pip – оновити утиліту.
  • install package_name – встановити пакет останньої версії. Якщо потрібна конкретна версія пакета, необхідно вказувати її у форматі install package_name==specific_version, наприклад install numpy==1.23.4 . Можна також вказувати мінімально допустиму версію, тоді потрібно використовувати формат install 'package_name>=minimum_version', наприклад, install 'numpy>=1.23.4'.
  • show package_name – показати інформацію про пакет.
  • list – показати список вже встановлених пакетів (самостійно можете переглянути їх у домашньому каталозі Пітона в lib\site-packages).
  • uninstall package_name - деінсталювати пакет.
  • install --force-reinstall package_name – примусово перевстановити пакет (або встановити, якщо він відсутній).
  • freeze > requirements.txt – команда створює звичайний текстовий документ requirements.txt , в якому по одному в рядку перераховуються всі встановлені та необхідні для роботи python-додатки програмні пакети.
  • install -r requirements.txt – команда встановлює у поточне оточення (зазвичай активоване віртуальне оточення) усі перелічені у файлі залежності проекту програмні пакети. Зазвичай це необхідно при перенесенні проекту на іншу машину (докладніше про це трохи нижче).
  • python -m venv venv_path або py -*.* -m venv venv_path – створює віртуальне оточення шляхом venv_path (у другому випадку має бути встановлена ​​утиліта «Python Launcher»).
  • venv_path\Scripts\activate.bat або venv_path\Scripts\Activate.ps1 для Windows PowerShell - активує створене віртуальне оточення.
  • deactivate – деактивує активне віртуальне оточення.
  • python3 -m venv ven_path – створює віртуальне оточення шляхом venv_path .
  • source venv_path/bin/activate – активує створене віртуальне оточення.
  • deactivate – деактивує активне віртуальне оточення.

  Запитання та завдання для самоконтролю

  1. Для чого використовується менеджер пакетів pip? Показати рішення.

  Відповідь. Менеджер пакетів pip використовується для встановлення та керування сторонніми програмними пакетами та бібліотеками, написаними на Python . А це понад 90 000 модулів та пакетів, які можуть бути досить легко встановлені з розділу PyPI офіційного сайту.

  2. Яку команду менеджера потрібно використовувати для встановлення пакета останньої версії? Видалити його? Показати рішення.

  Відповідь. Для встановлення пакета останньої версії призначено команду install package_name . Якщо потрібна конкретна версія пакета, необхідно вказувати її у форматі install package_name==specific_version. Можна також вказувати мінімально допустиму версію, тоді потрібно використовувати формат install 'package_name>=minimum_version'. Деінсталювати встановлений пакет можна командою uninstall package_name.

  3.Напишіть повну консольну команду для збереження залежностей поточного оточення у файлі requirements.txt , а також для встановлення їх назад з файлу. Показати рішення.

  Відповідь. В ОС Ubuntu: python3 -m pip freeze > requirements.txt (туди) і python3 -m pip install -r requirements.txt (назад). В Windows: python -m pip freeze > requirements.txt (туди) і python -m pip install -r requirements.txt (назад). Якщо все встановлено правильно, спрацюють також загальні для обох систем команди pip3 freeze > requirements.txt (туди) і pip3 install -r requirements.txt (назад).

  4. Що являє собою віртуальне оточення? Показати рішення.

  Відповідь. Віртуальне оточення Python – це ізольоване середовище для розробки python-проектів, яке використовує власний набір із необхідної версії інтерпретатора Python та супутніх бібліотек.

  5. Напишіть команду для створення віртуального оточення в підкаталозі virt, знаючи, що в командній оболонці ви знаходитесь у кореневому каталозі проекту. Використовуйте для цього Python 3.8. Показати рішення.

  Відповідь. В Windows : py -3.8 -m venv .\virt . В ОС Ubuntu: python3.8-m venv./virt.

  6. Як створити віртуальне оточення зі скрипту, використовуючи для цього модуль venv стандартної бібліотеки? Показати рішення.

  Відповідь. Необхідно імпортувати модуль venv , а потім скористатися методом venv.create або класом venv.EnvBuilder та його методом create (дивіться ще раз приклад №3).

  7. Як активувати та деактивувати віртуальне оточення, перебуваючи в командній оболонці у кореневому каталозі проекту та знаючи, що віртуальне оточення було встановлено у каталог prj_venv? Показати рішення.

  Відповідь.Для активації віртуального оточення необхідно виконати команду .\prj_venv\Scripts\activate.bat для Windows або source ./prj_venv/bin/activate для ОС Ubuntu . Деактивація проводиться загальною командою deactivate.

  8. Як запустити проект у своєму віртуальному оточенні без його попередньої активації? Показати рішення.

  Відповідь. Щоб не активувати створене віртуальне оточення кожного разу, коли потрібно запустити проект, в обох операційних системах можна прописати шлях до інтерпретатора свого віртуального оточення в першому рядку скрипта, що запускається. Робиться це за допомогою shebang-рядка у форматі #!evn_path\Script\python.exe для ОС Windows і #!evn_path\bin\python для ОС Ubuntu (тут слід бути уважним з форматом кінця рядків, тому що він відрізняється в цих системах, які можуть призвести до непрацездатності всього скрипта). Також можна створити скрипти-обгортки, які активуватимуть віртуальне оточення та запускатимуть у ньому головний файл проекту. Для Windows слід використовувати командний файл *.bat, а для ОС Ubuntu – bash-скрипт.

  9. Назвіть основні етапи перенесення проекту з віртуальним оточенням на інший комп'ютер? Показати рішення.

  Відповідь. При перенесенні проекту на інший комп'ютер всі залежності проекту попередньо зберігаються у файлі requirements.txt , а каталог з віртуальним оточенням видаляється. На новому місці відбувається зворотний процес: заново встановлюється віртуальне оточення для заданої версії Python , а також відновлюються всі залежності файлу requirements.txt .

  10. Додаткові вправи та завдання на тему розташовані в розділі «Утиліта pip та віртуальні оточення» нашого збірника завдань та вправ з основ мови програмування Python .

  Швидкий перехід до інших сторінок

  • Модулі та пакети в Python
  • Встановлення сторонніх бібліотек та оточення Python
  • Файли та каталоги у Python
  • До змісту підручника

  Бібліотеки

  Розробники часто використовують слова "Модуль" та "Бібліотека" для позначення заздалегідь написаних кодів та функцій, які пропонують широкий спектр можливостей та функціональностей, які можна додати до програм на Python. Модуль - це один файл, що містить код на Python, тоді як бібліотека - це колекція пов'язаних модулів, що надають більший функціонал і вирішують специфічні проблемні області. Бібліотеки зазвичай розповсюджуються та встановлюються окремо, тоді як модулі можуть бути створені та використані у вашій власній кодовій базі.

  Як встановити Бібліотеки Python

  Для того, щоб install бібліотеки Python, вам потрібно використовувати менеджер пакетів python pip . Відкрийте командний рядок та введіть наступну команду:

  Приклади Бібліотек у Python

  Бібліотеки Python є ключовими компонентами програмування Python і доступні в індексі пакетів Python (PyPI), який на даний момент містить понад 220 000 бібліотек.

  Бібліотека Pandas

  Бібліотека pandas в першу чергу використовується для аналізу даних. Наступний приклад коду показує, як встановити та імпортувати бібліотеку pandas :

  # installing the pandas library pip install pandas # importing pandas import pandas as pd
  

  Бібліотека Numpy

  Бібліотека NumPy використовується для наукових обчислень. Ось як встановити та імпортувати бібліотеку NumPy:

  # installing the numpy library pip install numpy # importing numpy import numpy as np
  

  Насамкінець, бібліотеки Python є невід'ємними компонентами програмування на Python, які надають додаткові можливості та функціональність.Для використання цих бібліотек їх потрібно install , використовуючи менеджер пакетів PIP, як показано на прикладах вище.

  Бібліотека vs Пакети

  У контексті програмування на Python часто використовуються два терміни, які часто застосовують як взаємозамінні, але не є такими - Бібліотеки та Пакети. Хоча обидва вони є однією метою - надання функціональності користувачу, між ними існують деякі відмінності.

  Що таке Бібліотека Python?

  Бібліотека - це сукупність модулів, які поєднуються для надання певного набору функцій. Зазвичай, вона використовується для виконання конкретних завдань, таких як математичні обчислення, маніпулювання файлами або підключення до бази даних. Однією з найпопулярніших бібліотек Python є бібліотека NumPy, яка забезпечує підтримку великих багатовимірних масивів і матриць.

  Приклад Використання Бібліотеки numpy

  import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr)
  

  Пакети

  Пакети, з іншого боку, є колекцією бібліотек. Це спосіб групування декількох бібліотек разом для зручного встановлення та використання. Один з найчастіше використовуваних пакетів Python - це пакет SciPy, який містить колекцію бібліотек для наукових обчислень.

  Приклад Використання Пакету scipy

  from scipy import constants print(constants.pi)
  

  Насамкінець, бібліотеки - це менші набори функціональності, які присвячені певному завданню, тоді як пакети - це колекції бібліотек, які були згруповані разом зручності використання й установки. І бібліотеки, і пакети є суттєвими компонентами програмування на Python і вибір між ними залежить від поставленого завдання.

  Порівняння Бібліотеки та Модуля в Python

  Python модуль - це файл, що містить код Python, в той час як бібліотека - це колекція зв'язаних модулів.Бібліотеки зазвичай мають широку сферу застосування та надають функціональність, яка не доступна у вбудованих модулях.

  Бібліотеки Python - це колекції модулів, які пропонують широкий спектр функціональностей, побудованих поверх вбудованих модулів. Вони використовуються для спрощення складних завдань шляхом надання набору попередньо написаних функцій, які можуть бути використані у процесі розробки. Деякі з популярних бібліотек Python – це NumPy, Pandas та Matplotlib.

  З іншого боку, модулі Python – це окремі файли, що містять код Python, які можуть бути імпортовані у ваш код. Вони використовуються для поділу коду на більш дрібні та керовані частини. Деякі з популярних модулів Python - це os, sys та datetime.

  Приклад Використання Модуля

  import os current_working_directory = os.getcwd() print(f"The current directory is: ")
  

  Приклад Використання Бібліотеки

  import numpy as np ### Create a 2-dimensional array using numpy library my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(my_array)
  

  Насамкінець, і бібліотеки, і модулі Python відіграють важливу роль у програмуванні на Python. Модулі використовуються для організації коду, що робить його більш керованим, тоді як бібліотеки надають додаткові функціональні можливості, які роблять програмування простішим і ефективнішим.

  Як Імпортувати Бібліотеку до Python

  Щоб імпортувати бібліотеку в Python, потрібно використовувати інструкцію import . Ця інструкція дозволяє використовувати певні функції, класи та змінні із зовнішньої бібліотеки у вашій програмі. Синтаксис для імпорту бібліотеки:

  Тут, library_name – це ім'я бібліотеки, яку ви хочете імпортувати. Після імпорту бібліотеки, ви можете отримати доступ до її функцій та класів за допомогою точкової нотації.

  import math result = math.sqrt(25) print(result) import requests response = requests.get('https://www.example.com') print(response.status_code)
  

  У першому прикладі ми імпортували вбудовану бібліотеку math та використовували її функцію sqrt для обчислення квадратного кореня з 25. У другому прикладі ми імпортували популярну бібліотеку requests для виконання HTTP-запиту та print статус-коду response .

  Імпортуючи зовнішні бібліотеки, ви можете розширювати функціональність свого коду на Python та заощаджувати час за рахунок повторного використання існуючого коду.

  Бібліотеки GUI для Python

  Python пропонує кілька бібліотек GUI на вибір. Найчастіше використовуються:

  1. Tkinter: Це стандартна бібліотека Python і вона встановлена ​​з Python Підходить для створення GUI-додатків малого та середнього розміру.

  import tkinter як tk root = tk.Tk() label = tk.Label(root, text="Hello World!") label.pack() root.mainloop()
  

  1. PyQt: Це крос-платформна бібліотека графічного інтерфейсу, яка постачається з великим набором віджетів. Вона підходить для великомасштабних настільних програм.

  from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel app = QApplication([]) label = QLabel("Hello World!") label.show() app.exec_()
  

  Інші популярні бібліотеки графічного інтерфейсу Python включають WxPython, PyGTK та PySide.

  При виборі бібліотеки для графічного інтерфейсу важливо враховувати такі фактори, як простота використання, складність проекту та платформа, на якій буде розгорнуто програму.

  Як друкувати Список бібліотек

  Щоб надрукувати список бібліотек Python, можна використовувати вбудований модуль pkg_resources , який надає простий спосіб взаємодії з метаданими встановлених пакетів.

  Отримати Список бібліотек з Допомога pkg_resources

  import pkg_resources for package in pkg_resources.working_set: print(package.project_name)
  

  Отримати Список Бібліотек з Допомога Subprocess

  import subprocess output = subprocess.check_output(['pip', 'freeze']) for line in output.splitlines(): print(line.decode('utf-8').split('==')[0] )
  

  Пишіть разом із нами!

  Ви можете зробити свій внесок у статті про Python на GitHub: створіть Fork, внесіть правки та надішліть нам Pull request.

  Крок 5. Встановлення пакетів у середовищі Python

  Спільнота розробників Python створила тисячі корисних пакетів, які ви можете включати в свої проекти. У Visual Studio є інтерфейс користувача для управління пакетами в середовищах Python.

  Перегляд серед

  1. Виберіть команду меню Перегляд>Інші вікна>Оточення Python. Відкриється вікно Оточення Python (як вузол оглядача рішень), у якому представлені різні середовища, доступні вам. Список містить як оточення, встановлені за допомогою інсталятора Visual Studio, так і оточення, які ви встановили окремо. До них входять глобальні, віртуальні середовища та середовища Conda. Середовище, виділене напівжирним шрифтом, — це середовище, яке використовується за умовчанням для нових проектів. Щоб отримати додаткові відомості про роботу з оточеннями, див. Створення оточень Python та керування ними в середовищах Visual Studio.

  Примітка. Використовуйте клавіші CTRL+K, CTRL+`, щоб відкрити вікно Оточення Python з вікна Оглядача рішень. Якщо поєднання клавіш не працює і вікно "Оточення Python" відсутнє в меню, можливо, не встановлено робоче навантаження Python. Інструкції з інсталяції Python див. у статті Встановлення підтримки Python у Visual Studio у Windows.

  Якщо відкрито проект Python, ви можете відкрити вікно Оточення Python з Оглядача рішень. Клацніть правою кнопкою миші Оточення Python та виберіть пункт Переглянути всі оточення Python.

  з import import radians import numpy as np # installed with matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def main(): x = np.arange(0, radians(1800), radians(12)) plt.plot(x, np.cos (x), 'b') plt.show() main()
  

  Встановлення пакетів за допомогою вікна "Оточення Python"

  1. У вікні "Оточення Python" виберіть стандартне оточення для нових проектів Python і перейдіть на вкладку Пакети. Ви побачите список пакетів, які наразі встановлені в оточенні.

  Примітка. Під назвою середовища може з'явитися невеликий індикатор виконання, який свідчить про те, що Visual Studio створює базу даних IntelliSense для нового пакета. На вкладці IntelliSense також наводяться докладніші відомості. Майте на увазі, що доки база даних не буде готова, функції IntelliSense, такі як автозавершення та перевірка синтаксису, будуть неактивними для цього пакета в редакторі.

  У Visual Studio 2017 версії 15.6 і пізніших версій використовуються інші (швидші) методи для роботи з IntelliSense. На вкладці IntelliSense відображається відповідне повідомлення.

  Запуск програми

  Після інсталяції matplotlib запустіть програму з відладчиком (F5) або без нього (CTRL+F5), щоб побачити результат.