Как установить интерпретатор python в pycharm windows

Содержание:развернуть

• Системные требования
• Как установить

• На Windows

• На Mac OS

• На Linux

• Подготовка к работе и настройка

• Настройки интерфейса

• Настройка интерпретатора

• Настройка виртуального окружения

• Запуск скриптов в консоли
• Отладчик (debugger) в Pycharm
• Deploy на удаленный хост
• Макросы
• Полезные хоткеи и фишки
• ТОП 7 полезных плагинов для Pycharm
• Что делать, если PyCharm не видит модули Python?

Twitter, Pinterest, HP, Symantec, Groupon. Как думаете, что у них общего 🤔? Не сомневаюсь, ответ вам известен. Но помимо того, что это крупнейшие на мировом IT-рынке компании, есть и более специфичная деталь: те их сотрудники, кто программирует на языке Python, пишут свой код в среде разработки PyCharm.

Талантливые ребята из JetBrains разработали одну из наиболее используемых IDE в мире для этого языка программирования.

В начале 2019 года компания JetBrains опросила почти 7000 разработчиков. 42% опрошенных, которые пишут на Python, выбрали PyCharm как основную IDE для своей работы.

PyCharm кроссплатформенна и совместима с Windows, Linux и MacOS. Она поддерживает, как вторую, так и третью версию Питона и, кроме всего прочего, имеет красивый и функциональный UI.

Инструменты и функции, предоставляемые этой интегрированной средой, помогают Python-программистам быстро и эффективно писать код, синхронизироваться с системой контроля версий, использовать фреймворки и плагины, позволяя при этом настроить интерфейс так, как удобно самому пользователю и даже дают возможность дополнительного расширения IDE.

В PyCharm, конечно же, есть встроенный анализатор кода, который действительно помогает при его написании. Благодаря анализатору можно весьма комфортно перемещаться по проекту, использовать быстрый поиск, а также исправлять ошибки, которые PyCharm любезно подсвечивает и подробно описывает.

Тут реализованы системы автодополнения и контроля качества кода в соответствии со стандартом PEP8. Всё для того, чтобы сделать текст ваших программ красивее, чище и структурированнее.

В интегрированной среде от JetBrains поддерживаются основные современные Python-фреймворки для веб-разработки, в ней вы сможете работать с Jupyter-notebook, подключать Anaconda, а также прочие библиотеки для научных вычислений и Data Science. Но, как говорится — «И это ещё не всё!». Помимо, собственно, питона, PyCharm отлично ладит и с другими языками программирования — JS, TypeScript-а, SQL или шаблонизаторами.

Системные требования

Официальные системные требования последней версии PyCharm выглядят так:

ОС:

• Windows — Microsoft Windows 10 64-битили Windows 8 64-бит;
• macOS — macOS 10.13 или выше;
• Linux — среда GNOME или KDE.

RAM: не менее 2 ГБ, но рекомендуется 8 ГБ;

Место на диске: установка потребует 2,5 ГБ, рекомендуется использование SSD;

Разрешение экрана: не менее 1024×768 пикселей;

Python: Python 2.7, Python 3.5 или более поздняя версия;

При этом разработчики обращают внимание пользователей macOS и Linux на то, что JBR 11 поставляется в комплекте с PyCharm, и дополнительно устанавливать Java им не нужно.

В самих системных требованиях нет ничего особенного, однако хочется отметить, что IDE прекрасно себя чувствует и на Windows 7, а к рекомендациям по поводу 8 ГБ оперативной памяти и использования SSD стоит тщательным образом прислушаться, не прогадаете 😉.

Как установить

Процесс установки вкратце описан на официальном сайте для каждой из поддерживаемых ОС:

На Windows

1. Запускаете файл pycharm.exe.
2. Следуете инструкциям инсталл-мастера.
3. Выбираете нужные параметры установки.
4. Готово.

На Mac OS

1. Сперва следует скачать файл pycharm.dmg.
2. Затем смонтировать диск в вашей системе.
3. И, наконец, необходимо скопировать PyCharm в Applications.

На Linux

1. Файл pycharm.tar.gz нужно скопировать в выбранную папку.
2. Обязательно убедитесь, что у вас есть права доступа RW для данного каталога.
3. Распакуйте pycharm.tar.gz используя команду: tar -xzf pycharm-2020.1.2.tar.gz
4. Будьте внимательны: архив НЕЛЬЗЯ РАСПАКОВЫВАТЬ в папку с существующей инсталляцией.
5. Теперь можно запустить pycharm.sh из каталога bin.

Подготовка к работе и настройка

Перед тем, как приступить к разработке в PyCharm, вам нужно создать проект, поскольку все дальнейшие манипуляции будут происходить именно в нём и на его основе.

Чтобы начать новый проект, нажмите New Project и придумайте ему имя. Теперь можно приступить к настройке.

Настройки интерфейса

Несмотря на то, что разработчики из JetBrains начинали свой путь в России, смена языка интерфейса в среде разработки не предусмотрена, поэтому к вашим услугам будет лишь родной язык Уильяма Шекспира.

Зато вы можете изменить сами шрифты и их размеры, пройдя по пути:

File -> Settings -> editor -> font

Поменять цветовую схему UI:

File -> Settings -> editor -> color scheme

И сконфигурировать множество других аспектов, вроде общих настроек, конфигураций прокрутки, настроек цвета для каждого доступного языка и так далее. Для всего этого есть редактор:

file -> settings -> editor

Настройка интерпретатора

Скачать интерпретатор вы можете с официального сайта Python. Если в ваши планы не входит работа с библиотеками, которые есть только во второй версии языка, то стоит качать последний релиз Python 3.

Для использования установленного интерпретатора, выберите его в настройках:

File -> Settings -> Project:<name> -> Project Interpreter

💭 Если PyСharm не видит интерпретатор, попробуйте добавить его вручную. Для этого:

1. Нажмите на шестеренку в верхнем правом углу, выберите «Add..«.
2. Далее выберите «System Interpreter«;
3. Нажмите на 3 точки «…» справа от поля в выбором интерпретатора;
4. Укажите путь до интерпретатора.

Настройка виртуального окружения

Если по долгу программистской службы вам приходится работать с несколькими проектами, то определенно не помешает настройка и подключение виртуального окружения.

Venv — это, грубо говоря, директория, содержащая ссылку на интерпретатор и набор установленных библиотек. Виртуальное окружение “изолирует” ваши проекты, и помогает, в частности, не запутаться в разных версиях библиотек, адаптированных для каждого из них по отдельности.

Если вы настроили виртуальное окружение заранее, PyCharm покажет уведомление, в котором предложит использовать его в проекте. Если уведомления нет, вы всегда можете настроить и изменить его вручную в настройках:

File -> Settings -> Project:<name> -> Project Interpreter

Также в этом меню можно создать виртуальные окружения с нуля. Для этого:

• Нажмите на шестеренку в верхнем правом углу, выберите «Add..«.
• Выберите «Virual Enviroment» и задайте параметры.

Venv создано и готово к работе 👌.

Окружение Pipenv создается аналогичным образом

Запуск скриптов в консоли

Чтобы запустить код в PyCharm, нужно выбрать интерпретатор в настройках (как это сделать я писал чуть выше).

Также, перед запуском своего кода в PyCharm необходимо добавить конфигурацию (чтобы IDE понимал, какой файл ему запускать и по каким правилам). Изначально, если проект новый, конфигурации нет, и кнопка запуска не активна.

Чтобы запустить код в новом проекте, зайдите в

Run -> Run

или выполните комбинацию:

Alt + Shift + F10

Откроется диалоговое окно в выбором файла, который необходимо запустить.

После запуска, откроется терминал, в котором вы увидите результат выполнения своего скрипта и сообщение о том, что процесс завершился с кодом 0 (0 означает успешное завершение).

Далее, когда конфигурация создана и сохранена, запускать свой код на выполнения можно комбинацией:

Shift + F10

☝️ Если скрипт не запускается, возможно вы не сохранили конфигурацию или PyCharm не видит интерпретатор. Настроить или создать конфигурацию можно в меню «Edit Configurations..«, которое находится сверху справа, около кнопки «Run».

Есть еще один способ запуска кода:

• Внизу окна программы кликните на «Terminal«.
• Напишите в терминале python <name>.py или python3 <name>.py.

💁‍♂️ В целях обучение, вам может понадобиться быстро писать и проверять Python-инструкции. Для этого в PyCharm-е реализован интерактивный режим (по аналогии с IDLE). Чтобы его вызвать, достаточно нажать на «Python Console» внизу слева.

Отладчик (debugger) в Pycharm

Отладка — чрезвычайно полезный инструмент. С помощью него можно пошагово исполнять программный код. Интерпретатор переходит в особый режим, фиксируя на каждом этапе выполнения текущее состояние программы. Т.е. для каждой строки кода вам будет представлен мини-отчёт, в котором можно посмотреть актуальные значения всех переменных и проследить таким образом весь процесс их изменения.

Находясь в руках опытного разработчика, отладчик сокращает время поиска ошибок на порядки.

Для старта отладки, нужно поставить так называемую точку останова. Это красный кружок напротив строки кода.

Вы можете установить её где захотите, но чаще всего точку следует ставить там, где интерпретатор увидел ошибку.

Для запуска кода в режиме отладки нажмите на значок в «жука» в левом верхнем углу:

Или выполните комбинацию:

Shift + F9

Отладка началась.

Теперь, нажимая F8, можно последовательно шагать по строчкам кода и смотреть текущее состояние всей программы.

«Шагать» можно и через F7, но в таком случае дебаггер будет совершать «Шаг с заходом». Т.е. при встрече вызова функции он будет заходить в её описание и последовательно проходить по инструкциям.

Все варианты навигации в режиме отладки можно посмотреть в окне «Debugger»:

Для каждой кнопки существует свой hotkey — чтобы увидеть его, достаточно навести курсор на нужную кнопку.

Deploy на удаленный хост

Развернуть и отправить код на сервер возможно прямиком из PyCharm.

Инструмент не доступен в бесплатной комьюнити-версии

Чтобы добавить удалённый сервер, первым делом перейдём в:

Tools -> Deployment -> Configuration

Здесь сначала вводим имя, а затем настраиваем данные сервера. Потом вводим имя и пароль пользователя и проверяем соединение при помощи кнопки Test Connection.

Переключаемся на следующую вкладку под названием Mappings. Мапы здесь — это соответствия между путями на вашем компьютере и путями на сервере. Производим и применяем настройки.

Теперь можно производить deploy:

Tools -> Deployment -> Upload to <your_host_name>

💡 Лайфхак: для удобной работы можно настроить автоматический деплой на удаленный сервер после каждого «сохранения». Для этого перейдите в Tools -> Deployment -> Options и выберите On explicit save action (Ctrl + S).

Макросы

Макросы, как и многие другие вещи нужны исключительно для облегчения нашей с вами жизни. Они позволяют автоматизировать ряд повторяющихся процедур, которые вы чаще всего выполняете во время написания кода. Вы можете записывать, редактировать и воспроизводить макросы, назначать им ярлыки и даже делиться ими.

Чтобы создать или настроить свой собственный макрос, вам нужно выбрать:

Edit -> Macros -> Start Macro Recording

После записи макроса, нажмите Stop Macro Recording.

Полезные хоткеи и фишки

⚡ Как поменять цвет консоли в pycharm.
Поменять цвет консольного бэкграунда или шрифтов предельно просто: для этого нужно всего лишь зайти в настройки цветовой схемы и изменить их так, как того пожелает ваш внутренний дизайнер:

File -> Settings -> Editor -> Color Scheme

⚡ Поиск по всему проекту.

• Для поиска по коду во всем проекта, выполните комбинацию Ctrl + Shift + F.
• Для поиска всего и вся во всём проекте дважды нажимаем клавишу Shift.

⚡ Хоткеи по запуску и дебаггингу.
С помощью комбинации клавиш Shift + F10 можно запустить ваш проект, а нажав Shift + F9 — начать его отладку.

⚡ Закомментировать сразу несколько строк.
Комментирование кода ещё никогда не было таким простым: вы мышкой выделяете нужные строки, а затем нажимаете Ctrl + /.

Повторив то же самое действие на том же самом месте, вы выполните раскомментирование кода.

⚡ Отступы.

• Отступ — Tab.
• Для нескольких строк выделите нужные строки и нажмите Tab.
• Для обратного отступа (отступа в левую сторону) — Shift + Tab.

⚡ Некоторые горячие клавиши.

• Ctrl + Alt + L — автоформатирование кода по PEP 8.
• Ctr + Z — отмена последнего выполненного действия.
• Ctr + Up/Down — прокрутка без изменения позиции курсора.
• Ctr + D — дублировать строку.
• Tab / Shift + Tab — увеличить / уменьшить отступ.
• Ctr + Space — выводит предложения по автозаполнению.

Тут шпаргалка по хоткеям в Pycharm.

ТОП 7 полезных плагинов для Pycharm

Меню установки плагинов находится в:

File -> Settings -> Plugins

Для установки плагина достаточно написать его название в строке поиска, найти плагин и нажать «Install«.

⭐ Вот список полезных плагинов, которые стоит установить:

• Highlight Bracket Pair (описание) — плагин позволяет не запутаться в излюбленном занятии программистов — поиске соответствия между открывающими и закрывающими скобками.
• Grep Console (описание) — расширение функционала стандартной консоли PyCharm — изменение цвета для разного типа сообщений, вкладки в консоли, аналог grep для вывода и т.д.
• Pylint (описание) — Python линтер. После установки появится меню «Pylint» в нижнем левом углу. Для работы плагина необходимо установить модуль pylint (python -m pip install pylint или python3 -m pip install pylint), и в настройках PyCharm указать путь до него (в Windows он обычно лежит в папке C:<python_path>Scripts, а в Linux путь до pylint можно узнать с помощью which pylint).
• DeepBugs for Python — ищет потенциальные баги и проблемы, связанные с качеством кода используя модели машинного обучения.

Другие полезные плагины:

• Python Smart Execute (описание) — комбинация Alt + Shift + A копирует выделенный код в Python-консоль и выполняет его.
• MyPy (описание) — плагин для проверки типов (type hinting) и анализатор исходного кода для Python. После установки появится меню «MyPy» в нижнем левом углу.
• CodeGlance (описание) — добавляет мини-карту (minimap) кода в окне редактора справа.

Что делать, если PyCharm не видит модули Python?

Если у вас возникла подобная проблема, то в первую очередь стоит проверить настройки интерпретатора.

Вариант №1 — сброс настроек и выборе новой версии интерпретатора. Настройки находятся тут:

Settings -> Project:<project_name> -> Project Interpreter

Вариант №2 — По умолчанию PyCharm ищет модули начиная от корня проекта. Подскажите PyCharm, где находится директория с вашими модулями. Для этого в проводнике слева щелкните по директории (правой кнопкой мыши), и в контекстном меню выберите Mark Directory As -> Sources Root.

Время прочтения
8 мин

Просмотры 220K

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe.

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

sudo apt install python3-minimal
python3 -V

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

sudo apt install python3-pip
pip3 install --user --upgrade pip

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ --user, устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper-win

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

pip3 install --user virtualenv virtualenvwrapper

После которой в конец ~/.bashrc добавляем:

export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source ~/.local/bin/virtualenvwrapper.sh

При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating, что говорит об успешном завершении установки.

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ --user:

pip3 install markdown

Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%Envs.

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community, убрав версию из названия.

Теперь в директории ~/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt, куда и перемещаем pycharm-community. В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin, help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём скромном месте и никому не будет мешать.

Далее выполняем команды в терминале:

cd /home/maksim/.local/opt/pycharm-community/bin
sh ./pycharm.sh

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

sudo snap install pycharm-community --classic

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs, чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

• Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
• Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
• Кнопка с треугольником обновляет пакет;
• Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)

def gauss(sigma, mu):
    return 1/(sigma * (2*np.pi)**.5) * np.e ** (-(x-mu)**2/(2 * sigma**2))

dpi = 80
fig = plt.figure(dpi=dpi, figsize=(512 / dpi, 384 / dpi))

plt.plot(x, gauss(0.5, 1.0), 'ro-')
plt.plot(x, gauss(1.0, 0.5), 'go-')
plt.plot(x, gauss(1.5, 0.0), 'bo-')

plt.legend(['sigma = 0.5, mu = 1.0',
            'sigma = 1.0, mu = 0.5',
            'sigma = 1.5, mu = 0.0'], loc='upper left')

fig.savefig('gauss.png')

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration…. Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png:

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через Configure → Settings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add…, создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — pyside2. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs, чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение pyside2.

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

import sys

from PySide2.QtWidgets import QApplication, QLabel
from PySide2 import QtCore

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)

    label = QLabel(QtCore.qVersion())
    label.show()

    QtCore.qVersion()

    sys.exit(app.exec_())

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

Начиная с этой статьи будет запущен цикл публикаций, посвященный языку Python, с позиции его изучения. Каждая статья будет представлена в виде урока на определенную тему. Не будем отходить от канонов и первую статью посвятим установке языка Python.

 В этой статье рассмотрим следующие темы:

1. Версии Python (2 и 3)
2. Установка Python
3. Установка Anaconda
4. Установка IDE PyCharm
5. Проверка работоспособности

На сегодняшний день существуют две версии Python – это Python 2 и Python 3, у них отсутствует полная совместимость друг с другом. На момент написания статьи вторая версия Python ещё широко используется, но, судя по изменениям, которые происходят, со временем, он останется только для того, чтобы запускать старый код. В нашей с вами работе, мы будем использовать Python 3, и, в дальнейшем, если где-то будет встречаться слово Python, то под ним следует понимать Python 3. Случаи применения Python 2 будут специально оговариваться.

2. Установка Python

Для установки интерпретатора Python на ваш компьютер, первое, что нужно сделать – это скачать дистрибутив. Загрузить его  можно с официального сайта, перейдя по ссылке https://www.python.org/downloads/

2.1 Установка Python в Windows

Для операционной системы Windows дистрибутив распространяется либо в виде исполняемого файла (с расширением exe), либо в виде архивного файла (с расширением zip). Если вы используете Windows 7, не забудьте установить Service Pack 1!

Порядок установки.

1. Запустите скачанный установочный файл.

2. Выберет способ установки.

В данном окне предлагается два варианта Install Now и Customize installation. При выборе Install Now, Python установится в папку по указанному пути. Помимо самого интерпретатора будет установлен IDLE (интегрированная среда разработки), pip (пакетный менеджер) и документация, а также будут созданы соответствующие ярлыки и установлены связи файлов, имеющие расширение .py с интерпретатором Python. Customize installation – это вариант настраиваемой установки. Опция Add python 3.5 to PATH нужна для того, чтобы появилась возможность запускать интерпретатор без указания полного пути до исполняемого файла при работе в командной строке.

3. Отметьте необходимые опций установки (доступно при выборе Customize installation)

На этом шаге нам предлагается отметить дополнения, устанавливаемые вместе с интерпретатором Python. Рекомендуем выбрать все опции.

• Documentation – установка документаций.
• pip – установка пакетного менеджера pip.
• tcl/tk and IDLE – установка интегрированной среды разработки (IDLE) и библиотеки для построения графического интерфейса (tkinter).

4. Выберете место установки (доступно при выборе Customize installation)

Помимо указания пути, данное окно позволяет внести дополнительные изменения в процесс установки с помощью опций:

• Install for all users – Установить для всех пользователей. Если не выбрать данную опцию, то будет предложен вариант инсталляции в папку пользователя, устанавливающего интерпретатор.
• Associate files with Python – Связать файлы, имеющие расширение .py, с Python. При выборе данной опции будут внесены изменения в Windows, позволяющие запускать Python скрипты по двойному щелчку мыши.
• Create shortcuts for installed applications – Создать ярлыки для запуска приложений.
• Add Python to environment variables – Добавить пути до интерпретатора Python в переменную PATH.
• Precomple standard library – Провести прекомпиляцию стандартной библиотеки.

Последние два пункта связаны с загрузкой компонентов для отладки, их мы устанавливать не будем.

5. После успешной установки вас ждет следующее сообщение.

2.2 Установка Python в Linux

Чаще всего интерпретатор Python уже в входит в состав дистрибутива. Это можно проверить набрав в терминале

> python

или

> python3

В первом случае, вы запустите Python 2 во втором – Python 3. В будущем, скорее всего, во всех дистрибутивах Linux, включающих Python, будет входить только третья версия. Если у вас, при попытке запустить Python, выдается сообщение о том, что он не установлен, или установлен, но не тот, что вы хотите, то у вас есть два пути: а) собрать Python из исходников; б) взять из репозитория.

Для установки из репозитория в Ubuntu воспользуйтесь командой

> sudo apt-get install python3

Сборку из исходников в данной статье рассматривать не будем.

3. Установка Anaconda

Для удобства запуска примеров и изучения языка Python, советуем установить на свой ПК пакет Anaconda. Этот пакет включает в себя интерпретатор языка Python (есть версии 2 и 3), набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Для установки этого пакета, предварительно нужно скачать дистрибутив https://www.continuum.io/downloads.

Есть варианты под Windows, Linux и MacOS.

3.1 Установка Anaconda в Windows

1. Запустите скачанный инсталлятор. В первом появившемся окне необходимо нажать “Next”.

2. Далее следует принять лицензионное соглашение.

3. Выберете одну из опций установки:

• Just Me – только для пользователя, запустившего установку;
• All Users – для всех пользователей.

4. Укажите путь, по которому будет установлена Anaconda.

5. Укажите дополнительные опции:

• Add Anaconda to the system PATH environment variable – добавить Anaconda в системную переменную PATH
• Register Anaconda as the system Python 3.5 – использовать Anaconda, как интерпретатор Python 3.5 по умолчанию.

Для начала установки нажмите на кнопку “Install”.

5. После этого будет произведена установка Anaconda на ваш компьютер.

3.2 Установка Anaconda в Linux

1. Скачайте дистрибутив Anaconda для Linux, он будет иметь расширение .sh, и запустите установку командой:

> bash имя_дистрибутива.sh

В результате вы увидите приглашение к установке. Для продолжения процессе нажмите “Enter”.

2. Прочитайте лицензионное соглашение, его нужно пролистать до конца.

Согласитесь с ним, для этого требуется набрать в командной строке “yes”, в ответе на вопрос инсталлятора:

Do you approve the license terms? [yes|no]

3. Выберете место установки. Можно выбрать один из следующих вариантов:

• Press ENTER to confirm the location – нажмите ENTER для принятия предложенного пути установки. Путь по умолчанию для моей машины: /home/tester/anaconda3, он представлен чуть выше данного меню.
• Press CTRL-C to abort the installation – нажмите CTRL-C для отмены установки.
• Or specify a different location below – или укажите другой путь в строке ниже.

Нажмите ENTER.

4. После этого начнется установка.

4. Установка PyCharm

Если в процессе разработки вам необходим отладчик и вообще вы привыкли работать в IDE, а не в текстовом редакторе, то тогда одним из лучших вариантов будет IDE PyCharm от JetBrains. Для скачивания данного продукта нужно перейти по ссылке https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

IDE доступна для Windows, Linux и MacOS. Существуют два вида лицензии PyCharm – это Professional и Community. Мы будем использовать версию Community, так как она бесплатна и её функционала более чем достаточно для наших задач.

4.1 Установка PyCharm в Windows

1. Запустите скачанный дистрибутив PyCharm.

2. Выберете путь установки программы.

3. Укажите ярлыки, которые нужно создать на рабочем столе (запуск 32-х и 64-х разрядной версии PyCharm) и отметить опцию из блока Create associations если требуется связать файлы с расширением .py с PyCharm.

4. Выберете имя для папки в меню Пуск.

5. Далее PyCharm будет установлен на ваш компьютер.

4.2 Установка PyCharm в Linux

1. Скачайте с сайта дистрибутив на компьютер.

2. Распакуйте архивный файл, для этого можно воспользоваться командой:

> tar xvf имя_архива.tar.gz

Перейдите в каталог, который был создан после распаковки дистрибутива, найдите в нем подкаталог bin и зайдите в него. Запустите pycharm.sh командой:

> ./pycharm.sh

В результате должен запуститься PyCharm.

5. Проверка работоспособности

Теперь проверим работоспособность всего того, что мы установили.

5.1 Проверка интерпретатора Python

Для начала протестируем интерпретатор в командном режиме. Если вы работаете в Windows, то нажмите сочетание Win+R и в появившемся окне введите python. В Linux откройте окно терминала и в нем введите python3 (или python).

В результате Python запустится в командном режиме, выглядеть это будет примерно так (картинка приведена для Windows, в Linux результат будет аналогичным):

В окне введите:

print("Hello, World!")

Результат должен быть следующий:

5.2 Проверка Anaconda

Здесь и далее будем считать, что пакет Anaconda установлен в Windows, в папку C:Anaconda3, в Linux, вы его можно найти в каталоге, который выбрали при установке.

Перейдите в папку Scripts и введите в командной строке:

ipython notebook

Если вы находитесь в Windows и открыли папку C:Anaconda3Scripts через проводник, то для запуска интерпретатора командной строки для этой папки в поле адреса введите cmd.

В результате запустится веб-сервер и среда разработки в браузере.

Создайте ноутбук для разработки, для этого нажмите на кнопку New (в правом углу окна) и в появившемся списке выберете Python.

В результате будет создана новая страница в браузере с ноутбуком. Введите в первой ячейке команду

print("Hello, World!")

и нажмите Alt+Enter на клавиатуре. Ниже ячейки должна появиться соответствующая надпись.

5.3 Проверка PyCharm

Запустите PyCharm и выберете Create New Project в появившемся окне.

Укажите путь до проекта Python и интерпретатор, который будет использоваться для запуска и отладки.

Добавьте Python файл в проект.

Введите код программы.

Запустите программу.

В результате должно открыться окно с выводом программы.

На этом первый урок закончен.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Спасибо за внимание!

Python. Урок 2. Запуск программ на Python >>>