Pycharm как активировать venv windows

Solution for WSL (Ubuntu on Windows)

If you’re using WSL (Ubuntu on Windows), you can also open bash as terminal in pycharm and activate a linux virtualenv.

Use a .pycharmrc file like described in Peter Gibson’s answer; Add the .pycharmrc file to your home directory with following content:

source ~/.bashrc
source ~/path_to_virtualenv/bin/activate

In Pycharm File > Settings > Tools > Terminal add the following ‘Shell path’:

"C:/Windows/system32/bash.exe" -c "bash --rcfile ~/.pycharmrc"

Project specific virtualenv

The path to your virtualenv in .pycharmrc does not have to be absolute. You can set a project specific virtualenv by setting a relative path from your project directory.
My virtualenv is always located in a ‘venv’ folder under my project directory, so my .pycharmrc file looks like this:

source ~/.bashrc
source ~/pycharmvenv/bin/activate #absolute path
source ./venv/bin/activate #relative path

BONUS: automatically open ssh tunnel to connect virtualenv as project interpreter

Add the following to your .pycharmrc file:

if [ $(ps -aux | grep -c 'ssh') -lt 2 ]; then
    sudo service ssh start 
fi

This checks if a ssh tunnel is already opened, and opens one otherwise.
In File -> Settings -> Project -> Project Interpreter in Pycharm, add a new remote interpreter with following configuration:

+--------------------------+---------------------------------+-------+----+
| Name:                    | <Interpreter name>              |       |    |
| Select                   | 'SSH Credentials'               |       |    |
| Host:                    | 127.0.0.1                       | Port: | 22 |
| User:                    | <Linux username>                |       |    |
| Auth type:               | 'Password'                      |       |    |
| Password:                | <Linux password>                |       |    |
| Python interpreter path: | <Linux path to your virtualenv> |       |    |
| Python helpers path:     | <Set automatically>             |       |    |
+--------------------------+---------------------------------+-------+----+

Now when you open your project, your bash automatically starts in your virtualenv, opens a ssh tunnel, and pycharm connects the virtualenv as remote interpreter.

warning: the last update in Windows automatically starts a SshBroker and SshProxy service on startup. These block the ssh tunnel from linux to windows. You can stop these services in Task Manager -> Services, after which everything will work again.

Время на прочтение
8 мин

Количество просмотров 296K

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.

PyCharm is the go-to IDE for Pythonists, no matter what the Python project is. From Django to Flask, PyCharm’s extensive support makes it an attractive out-of-the-box solution.

venv – or “virtual environments” – is a Python module that’s used to create a lightweight and isolated environment for running Python projects. It’s used to keep the dependencies required by different projects isolated from one another.

To create your own venv in Python, the general flow of command you would need to enter looks something like this:

python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment

If you need help, run venv with the -h flag to get the list of available commands.

This is a good starting point and great for when you’re building a Python project from scratch. However, integrating it into your IDE’s workflow can require a bit of setup. In addition to this, different project types require different configurations of the venv. Fortunately, PyCharm comes with an easy-to-use integrated solution that makes managing dependencies easy and painless.

How to configure a virtual environment in PyCharm

To create a virtual environment in PyCharm, you need to have Python installed on your computer.

To do this, go to the official Python download page and select the download package that is suitable for your specific operating system. Follow through with the OS-specific instructions to install Python on your machine.

If you are using Python 3.3+, you can skip Part 1 because the built-in venv module is used. However, if you are using a lower version of Python, here is how you can use venv for your project.

Is your knowledge of software development up-to-date?

It’s important to ensure that you’re knowledgeable about the most recent advancements and trends in software development. Staying informed about new technologies and practices will equip you with the necessary knowledge and abilities to excel in this constantly evolving industry. Discover how to utilize AI for optimizing your software engineering in 2023.

Part 1: Downloading and installing venv

To set up and configure a virtual environment on PyCharm, head over to the status bar located at the bottom of your IDE. Click on the option Python Packages.

This will give you a popup screen that looks something like this:

In the search bar, look up virtualenv. The search panel will give you the virtualenv package for you to download and install. Click on the install button in the top right-hand corner.

Part 2: Setting up your project’s virtual environment in PyCharm

Head over to your top navigation bar, click on File, and then Settings. In the left-hand panel, open up the drop-down that says Project:<yourprojectnamehere>. There will be an option called Python Interpreter.

Click on the little settings cog and select the Add option.

You will get a screen that looks like this:

If you are running lower than Python 3.3, you will need to select the dropdown for Base interpreter and find your downloaded venv package. If you are running Python 3.3+, then the option of your base interpreter is automatically chosen for you.

If this is an existing project and you want to import a pre-existing interpreter, you can do so by selecting Existing environment and then changing the Interpreter field to your settings.

Once you’ve done that, click on OK to create a new environment. You will get a progress bar in PyCharm’s IDE that updates you on the creation of the virtual environment.

Once completed, you will get a blank virtual environment with only pip and setuptools . 

Part 3: Installing dependencies and packages

Every project requires some sort of dependency and packages to work. You have two options in PyCharm when it comes to installing dependencies and packages for your Python project’s virtual environment.

To do this, you can do so via the + sign in the Python Interpreter section, or via the Python Packages option at the bottom bar of your main IDE’s view.

Option 1 – Installing dependencies and packages for venv via  PyCharm Python Interpreter

Clicking on the + sign inside the Python Interpreter will give you a screen of Available Packages. You can use the search bar to find the package and dependency you need for your particular project. For example, if you’re building a Django project, you can search up Django and it will give you the latest option available. 

Click on Install Package to install the package as part of your venv requirements. When you click on Install Package, you will get an update on the screen to tell you that it is installing.

Once it is completed, you will get a green notification bar at the bottom of your Available Packages view.

To uninstall any packages you do not need or want, you can do so via the minus – sign on the main Python Interpreter screen.

Once it has successfully uninstalled the package from your venv, you will get a green success message at the bottom of the view.

Option 2 – Installing dependencies and packages for venv via Python Packages

Look at the bottom of your PyCharm IDE and select the option Python Packages. This will give you a popup of the currently installed packages.

In the search bar, look up the package you want to install. Here’s an example of how to install Django.

Click on the install button to add it to your packages and dependencies list. The install button will change to a loading bar. This will disappear once you’ve successfully installed the package to your virtual environment as a dependency.

Once completed, if you click on the x in the search bar, you will see all the packages that are in your Python project’s venv.

To uninstall the package from your Python’s virtual environment and remove it as a dependency, select the package you want and select on the triple dots option to your right. Click on delete.

Once it has been deleted from your project’s dependencies, the package will be removed from the list.

Wrap up

Setting up and managing your virtual environment in Python with venv is pretty simple in PyCharm. There are no terminal commands needed. It is great for both beginners and seasoned developers looking to supercharge their workflow, especially with PyCharm.