Środowiska Wirtualne

Tworzenie oddzielnych środowisk wirtualnych dla każdego projektu pozwala na pracę z oprogramowaniem które wymaga różnych wersji pakietów Pythona lub zależności. Dzięki temu rozwiązaniu można uniknąć konfliktów między różnymi wersjami pakietów, co pozwala na sprawniejszą pracę nad różnymi projektami.

Zasadniczo są dwa najpopularniejsze rozwiązania do tworzenia środowisk wirtualnych: conda i venv.

Anaconda dostarcza bardzo zaawansowany system zarządzania pakietami, środowiskami wirtualnymi, ale też całymi środowiskami. Można ją pobrać z [https://www.anaconda.com Anaconda].

Zarządzanie środowiskami i pakietami możliwe jest z poziomu graficznego interfejsu użytkownika, jednak tutaj skupimy się na korzystaniu z CLI.

• Utworzenie nowego środowiska:

`conda create –name <nazwa_srodowiska>`

• Utworzenie środowiska z konkretną wersją Pythona:

`conda create –name <nazwa_srodowiska> python=3.8`

• Aktywacja środowiska:

`conda activate <nazwa_srodowiska>`

Instalacja pakietów jest możliwa na dwa sposoby:

• przy użyciu pip
• przy użyciu natywnego systemu zarządzania pakietami condy

Instalacja z użyciem condy:

`conda install <nazwa_pakietu>`

Instalacja z użyciem pip:

1. Zainstaluj pip z wykorzystaniem condy: `conda install pip`
2. Używaj pip jak zawsze: `pip install <nazwa_pakietu>`

• Usunięcie środowiska:

`conda remove –name <nazwa_srodowiska> –all`

• Eksport konfiguracji środowiska:
  1. Do pliku requirements.txt:

`pip list –format=freeze > requirements.txt`

    a następnie w nowym środowisku:  
    `pip install -r requirements.txt`
  - Do pliku YAML:  
    `conda env export > environment.yaml`  
    a następnie odtworzenie środowiska:  
    `conda env create -f environment.yaml`

• Tworzenie nowego środowiska:

`python -m venv nazwa_katalogu`

• Tworzenie środowiska z konkretną wersją Pythona:

`python3.8 -m venv nazwa_katalogu`

• Aktywacja środowiska (Unix/Linux):

`source nazwa_katalogu/bin/activate`

• Aktywacja środowiska (Windows):

`nazwa_katalogu\Scripts\activate.bat`

• Dezaktywacja środowiska:

`deactivate`

• Aktywuj środowisko
• Instaluj pakiety z wykorzystaniem pip, np.:

`pip install numpy`

• Usunięcie środowiska:

dezaktywuj je, a następnie usuń katalog, w którym było utworzone

• Eksport konfiguracji środowiska:

`pip list –format=freeze > requirements.txt`

• Odtworzenie środowiska:

stwórz nowe środowisko i zainstaluj pakiety:

  `pip install -r requirements.txt`

Zarówno środowisko Anacondy jak i środowisko venv można podłączyć do PyCharma.

Można również w momencie tworzenia nowego projektu nakazać stworzenie nowego środowiska wirtualnego.

1. Utwórz środowisko condy z Pythonem w wersji 3.8 o nazwie mldl
2. Zainstaluj w nim pakiety (za pomocą pip):
   • pandas==1.4.3
   • numpy==1.22.4
   • scikit-learn==1.1.1
   • numdifftools==0.9.41
3. Wyeksportuj konfigurację środowiska do pliku yaml
4. Usuń środowisko mldl
5. Odtwórz je z pliku yaml i sprawdź, czy wszystkie pakiety są zainstalowane.