Как правильно установить Python

Python прост в использовании, удобен для новичков и достаточно мощный, чтобы создавать надежное программное обеспечение практически для любого приложения. Но это все же часть программного обеспечения, как и любое другое, а это значит, что его сложно настроить и управлять.

В этой статье мы рассмотрим, как правильно настроить Python: как чтобы выбрать подходящую версию, как не допустить, чтобы несколько версий наступали друг на друга, и как избежать всех других острых углов и потенциальных ловушек на этом пути.

Выберите правильную версию и дистрибутив Python

В целях совместимости со сторонними модулями всегда безопаснее выбирать версию Python, которая на одну серьезную ревизию отстает от текущей .

На момент написания этой статьи Python 3.8.1 является самой последней версией. Таким образом, безопасный вариант — использовать последнее обновление Python 3.7 (в данном случае Python 3.7.6). Вы всегда можете опробовать самую последнюю версию Python контролируемым образом — например, на виртуальной машине или на тестовой машине — но возврат на одну версию назад гарантирует лучшую совместимость с общими сторонними пакетами Python.

Python также входит во множество дистрибутивов, почти так же, как и Linux. Однако, в отличие от Linux, Python предлагает одну золотую стандартную «официальную» версию, к которой вы всегда можете прибегнуть: CPython, версия, предоставленная Python Software Foundation на python.org. Опять же, это самый безопасный и наиболее совместимый дистрибутив, за который никто не увольняется. (Возможно, вы захотите изучить другие дистрибутивы Python позже, поскольку они касаются конкретных вариантов использования, которые могут быть у вас, но мы не будем их здесь рассматривать.)

Один ключевой выбор, который вам нужно сделать, особенно в Windows, использовать ли 32-битную или 64-битную версию Python. Наиболее вероятный ответ — 64-разрядная версия по следующим причинам:

  • Большинство современных операционных систем по умолчанию используют 64-разрядную версию Python. Пользователи Windows могут запускать 32-битные версии Python в 64-битной Windows, но с небольшой потерей производительности.
  • 32-битный Python и 32-битные приложения, как правило, могут получить доступ только к 4 ГБ памяти за раз. 64-битные приложения не имеют этого ограничения, поэтому многие инструменты анализа данных и машинного обучения для Python лучше всего работают в 64-битных версиях. Некоторые доступны только в 64-битных версиях.

Единственный раз, когда вы должны выбрать 32-битную версию Python, — это если вы застряли на 32-битной версии Windows или вам нужно использовать стороннюю модуль, который доступен только в 32-разрядной версии.

Умная установка Python в Windows

Python устанавливается в Windows почти так же, как и любое другое приложение, с помощью установщика, который проведет вас через процесс установки.

По умолчанию установщик Python для Windows помещает свои исполняемые файлы в пользовательский AppData , поэтому для него не требуются права администратора.. Если вы единственный пользователь в системе, вы можете поместить Python в каталог более высокого уровня (например, C: Python3.7 ), чтобы упростить поиск. Установщик Windows позволяет указать целевой каталог.

Выберите правильный установщик Python для Windows

Python.org предлагает несколько различных воплощений Python для Windows. В дополнение к уже упомянутым 32-битным («x86») и 64-битным («x86-64») версиям вы можете выбрать из встраиваемого zip-файла, исполняемого установщика и веб-установщика. Вот что это все:

  • исполняемый установщик — это просто файл .EXE, запускающий процесс установки для Python. Это простой выбор по умолчанию, и он используется чаще всего.
  • Веб-установщик аналогичен исполняемому установщику, за исключением того, что он отдельно загружает биты, необходимые для выполнения установки. Это значительно уменьшает размер фактического установщика, но, конечно, требует подключения к сети.
  • встраиваемый zip-файл — это автономная минимальная копия Среда выполнения Python, которая помещается в одну папку без зависимостей. Его полезно объединить, когда вы хотите распространять приложение Python вручную или когда вам нужна быстрая разовая установка Python для тестирования чего-либо на лету. Но встраиваемый zip-архив не включает pip или какие-либо другие полезные инструменты, которые поставляются с полной установкой, поэтому он предназначен только для использования специалистами.

Установить Python с помощью диспетчера пакетов для Windows

Еще один вариант — использовать одну из систем управления пакетами, существующих для Windows. NuGet, менеджер пакетов для .NET, предлагает Python в своем репозитории. Однако Python предоставляется в основном для использования в качестве компонента в приложении .NET, а не как способ установки автономного экземпляра Python для общего использования. Вы, вероятно, обнаружите, что вашим экземпляром Python будет легче управлять, если вы установите Python обычным способом.

Chocolatey, более общая система управления пакетами Windows, также предлагает Python. Chocolatey — это удобный способ запустить установщик Python и отследить наличие среды выполнения языка Python в вашей системе — и, таким образом, это лучший выбор, чем NuGet. Однако лучше избегать смешивания и сопоставления установок Chocolatey и обычных установок Python в одной и той же системе.

Установите Python в Linux разумным способом

Поскольку дистрибутивы Linux отличаются Важно отметить, что типичный способ установки Python в Linux — использовать диспетчер пакетов конкретного дистрибутива. Например, Ubuntu и Fedora имеют совершенно разные процедуры установки Python. В Linux (и MacOS) целевой каталог для установки обычно предопределен и основан на номере версии Python, например, /usr/bin/python3.X в Linux или /usr/local/opt/python/ на Mac.

Один из способов избежать тонкостей менеджеров пакетов Linux — использовать контейнерную среду выполнения Python. Контейнеры работают изолированно от остальной системы, поэтому вам не нужно беспокоиться о том, что разные среды выполнения Python наступят друг другу на пятки. Однако, если ваш рабочий процесс еще не включает контейнеры, вам нужно будет потратить время и силы, чтобы быстро освоить Docker. (Обратите внимание, что вы также можете использовать контейнерный Python в Windows.)

Здесь также пригодится инструмент с именем asdf-vm. Вы можете использовать asdf-vm для управления несколькими средами выполнения Python в Unix-подобных системах (Linux и MacOS), а также несколькими средами выполнения для Node.js, Ruby, Elixir и многих других языков. Так что, если вы обнаружите, что манипулируете версиями других вещей, помимо Python, вам следует изучить asdf-vm.

Установите Python на MacOS разумным способом

MacOS традиционно поставляется с установленной версией Python, но никогда не новее, чем Python 2.7. Это создало проблемы, когда появился Python 3, поскольку две версии часто конфликтовали. В официальной документации Python есть некоторые примечания на этот счет, но не предоставляются более подробные рекомендации, кроме как убедиться, что вы используете правильный путь для нужного экземпляра Python.

Распространенный способ управления Среда выполнения Python в MacOS осуществляется через диспетчер пакетов Homebrew. Homebrew предоставляет единый интерфейс для загрузки, установки, управления и удаления Python и других сторонних приложений командной строки.

Устанавливайте пакеты Python с умом

Один раз у вас настроена базовая установка версии Python, не начинайте устанавливать пакеты прямо в нее с помощью pip — нет, даже если вы планируете используя Python только для одного проекта. Настройте каталоги проектов, установите в них виртуальные среды Python, затем установите пакеты в эти виртуальные среды. Таким образом, базовая установка остается чистой.

Для высокоуровневого способа управления несколькими проектами с виртуальными средами и зависимости, загляните в проект Poetry. Poetry предоставляет инструмент командной строки для управления виртуальными средами и зависимостями на высоком уровне.

Установка нескольких версий Python бок о бок

Самая сложная проблема, когда Работа с установками Python заключается в том, как обрабатывать разные версии Python, установленные бок о бок. Здесь применяются два универсальных практических правила:

  • Всегда устанавливайте каждую версию в другой каталог.
  • Убедитесь, что все системные пути настроены так, чтобы указывать сначала к той версии, которую вы хотите запустить по умолчанию.

Запуск нескольких версий Python убедительно свидетельствует в пользу виртуальных сред для каждого проекта. Когда виртуальная среда активирована, вся активность Python в контексте проекта автоматически направляется на правильную версию Python.

Другой вариант, пользователи Windows должны контролировать, какую версию Python использовать, когда несколько установлено приложение запуска py . Во время установки Python вам предлагается установить программу запуска py , небольшой исполняемый файл, который позволяет выбрать (с помощью флагов командной строки), какую версию Python использовать для данного сценария. Например, чтобы запустить pip для Python 3.7, вы должны ввести py -3.7 -m pip .

Обновите Python с умом

Незначительные обновления версии для Python — например, с Python 3.7.2 до Python 3.7.3 — обычно достаточно просты. В Windows установщик определяет наличие существующей версии и обновляет ее. В Linux и MacOS установщик или менеджер пакетов обычно делает то же самое.

Однако любые созданные вами виртуальные среды также нуждаются в обновлении; они не обновляются автоматически. Чтобы обновить Python в виртуальной среде, просто перейдите в каталог виртуальной среды и введите venv - upgrade . Опять же, обратите внимание, что это лучше всего работает только для обновлений второстепенной версии — например, с Python 3.7.2 до Python 3.7.3.

Если вы выполняете большую точечного обновления версии, например Python 3.7 до Python 3.8, лучше всего использовать venv для создания нового отдельного подкаталога виртуальной среды в каталоге проекта, переустановить в нем все зависимости и переключить к использованию новой виртуальной среды. Большинство IDE с поддержкой Python (например, Microsoft Visual Studio Code) обнаруживают несколько виртуальных сред в проекте и позволяют переключаться между ними.

Оцените статью
Botgadget.ru
Добавить комментарий