Как создать среду разработки python виндовс 10

Обновлено: 07.07.2024

Этичный хакинг и тестирование на проникновение, информационная безопасность

Язык Python является в настоящее время очень популярным и многие инструменты для сбора информации, сканирования, тестирования на проникновение, оценки безопасности написаны на Python. Все эти инструменты без проблем работают в Linux. Но на самом деле, подавляющее большинство инструментов может работать и в Windows — достаточно просто выполнить несложную установку Python.

Python — это скриптовый (интерпретируемый) язык, то есть программы перед запуском не нужно предварительно компилировать. В этом смысле Python похож на PHP.

В настоящее время существует две главных версии Python:

Они существенно различаются между собой, в том числе и синтаксисом, то есть программа, написанная на одной версии, может не работать в интерпретаторе другой версии. Тем не менее сейчас уже обозначен срок завершения поддержки Python 2.x и эту версию можно считать устаревшей. Поэтому я предлагаю установить только Python 3. Хотя если вы не согласны, то пишите в комментариях и я дополню инструкцию установкой второй версии. Хоть мы не получим старую версию, зато я дополнительно покажу, как установить PIP — систему управления пакетами Python, — а также как подключить Python в качестве модуля веб-сервера — то есть он сможет выполнять такие же функции, что и PHP.

Как установить Python в Windows

Для Python 3.x также много активно поддерживаемых веток:

Последней стабильной версией на момент написания является Python 3.8.x.

Помните, что Python не будет работать на Windows XP или более ранних.

Кстати, ведь Python есть и в магазине приложений Windows,

где у него одна звезда (из пяти) и один отзыв (что ничего не работает):

Поэтому мы выполним установку с помощью официального установщика — это совсем просто.

Выберите последний выпуск Python 3, на скриншоте это Python 3.8.0.

Пролистните страницу вниз и найдите «Windows x86-64 executable installer»:

Запустите скаченный файл:

Во-первых, поставьте галочку «Add Python 3.8 to PATH». Это нужно для того, что когда вы будете запускать скрипт на Python, вам не нужно будет указывать полный путь до интерпретатора.

Во-вторых, я рекомендую изменить папку, куда будет выполнена установка. Для этого кликните «Customize installation».

В этом окне ничего не меняем, главное убедитесь, что стоит галочка напротив pip:

В этом окне убедитесь, что стоит галочка «Add Python to environment variables» и поменяйте папку установки на «C:\Python\Python38»:

И… всё готово! Согласитесь, это было реально просто.

У меня в Windows уже включена поддержка путей файлов длиной более 260 символов, но если у вас ещё это не сделано, то установщик в конце предложит это — чтобы это сделать, нажмите «Disable path length limit». Эта настройки ни на что плохо не влияет. Но нужно помнить, что старые программы по-прежнему могут быть неспособны работать с файлами, пути которых имеют более 260 символов.

Смотрите подробности в статьях:

Для проверки, откройте командную строку: нажмите Win+x и выберите «Windows PowerShell»:

Откроется PowerShell. Если вам привычнее обычная командная строка Windows (CMD), то нажмите Win+r и введите

В любом из открывшихся окон введите:

Должна появится версия Python, например:

Как запускать программы Python в Windows

Поскольку многие скрипты Python представляют собой утилиты с интерфейсом командной строки, то запускать их нужно в командной строке, иначе при двойном клике программа будет быстро завершать работу и вы ничего не увидите кроме мелькнувшего окна.

Для запуска откройте командную строку и запустите команду вида:

Пример простой программы hello_world.py:

Как начать изучать Python

Материалов по изучению этого языка программирования много, могу порекомендовать один из них. Некоторое время назад мне попалась и запомнилась книга «Python для сетевых инженеров» - хорошо и доходчиво написано, в том числе для начинающих. В книге есть задания. Книга совершенно официально бесплатная от самого автора.

Как установить PIP в Windows

PIP — это менеджер пакетов, с помощью которого можно искать, устанавливать, обновлять и удалять пакеты Python. В качестве пакетов могут быть как библиотеки, которые являются зависимостями для других программ, так и полноценные программы. Причём PIP правильно обрабатывает зависимости — если для работы программы требуется другие пакеты Python, то PIP их также установит.

В Linux некоторые пакеты Python упакованы в качестве пакетов дистрибутива и распространяются через стандартные репозитории — но таких пакетов меньше, чем доступно в pip. Поэтому в Linux программа pip также используется. Что касается Windows, то здесь pip является самым удобным способом установить нужный пакет.

При установке среды Python описанным выше способом, менеджер пакетов pip также должен установиться. Вы можете проверить это:

Обновите важные компоненты:

Установка Средства сборки C++

Это опциональный шаг при установке pip — но если вы его пропустите, при попытке установить некоторые пакеты вы будете сталкиваться с ошибками.

На самом деле, при установке пакетов с помощью pip иногда выполняется в том числе и компиляция, чтобы это происходило без проблем, необходимо ещё и установить «Средства сборки C++». Для их установки скачайте и запустите файл vs_buildtools.exe. Во вкладке «Рабочие нагрузки» поставьте галочку «Средства сборки C++» и нажмите кнопку «Установить»:

Как пользоваться PIP в Windows

Для установки выполните команду вида:

В качестве примера попробуем установить программу hashID — это инструмент, написанный на Python 3, который поддерживает идентификацию более 220 уникальных типов хешей используя регулярные выражения.

Пример запуска hashID в Windows после установки:

Подключение модуля Python к веб-серверу Apache в Windows

Python может работать как модуль Apache, в этом случае скрипты Python будут выполнятся как, например, выполняются PHP скрипты. Причём оба интерпретатора могут работать одновременно.

Подразумевается, что Python у вас установлен по вышеприведённой инструкции, а веб-сервер установлен по инструкции «Установка веб-сервера (Apache 2.4, MySQL 8.0, PHP 7, phpMyAdmin) на Windows 10».

Настройка Apache на запуск Python CGI

Найдите там строку

и добавьте к ней ExecCGI. Должна получиться такая строка (ВНИМАНИЕ: набор опций у вас может быть другим):

Теперь найдите строку:

Создайте тестовую страницу Python

В папке для ваших сайтов (у меня это C:\Server\data\htdocs\) создайте файл test.py и скопируйте в него:

Обратите внимание на самую верхнюю строку, то есть на C:\Python\Python38\python.exe — вам нужно заменить её на своё значение, указав путь до файла python.exe. Если у вас версия 3.9, то этой папкой может быть C:\Python\Python39\python.exe, то есть название папки может различаться в зависимости от установленной версии и путь до папки также может различаться в зависимости от того, какой вы выбрали при установке.

Должна будет появиться надпись

Как показано на скриншоте ниже:

Редакторы исходного кода Python

Если вы устанавливаете Python не только для запуска программ, но и для изучения языка программирования Python, то вам понадобятся редакторы исходного кода. Я могу порекомендовать парочку абсолютно бесплатных:

NetBeans — очень мощная, но и довольно требовательная к ресурсам IDE (интегрированная среда разработки). Я уже много-много лет работаю именно в этой IDE. Поддержка Python включается при установке соответствующего плагина.
Notepad++ — очень нетребовательный к ресурсам редактор программного кода. Поддерживает много языков программирования.

Решение ошибки error Microsoft Visual C++ 14.0 is required

При использовании менеджера пакетов pip на Windows вы можете столкнуться с ошибкой:

Начиная с 2017 самая новая версия Visual Studio может заменить любую требуемую версию Build Tools (инструментов сборки) C++. Для установки последней версии, скачайте и запустите файл vs_buildtools.exe. Во вкладке «Рабочие нагрузки» поставьте галочку «Средства сборки C++» и нажмите кнопку «Установить»:

Дополнительно выполните обновление setuptools:

Ошибки при компиляции в Python

Иногда при установке пакетов с помощью pip вы будете сталкиваться с ошибками вроде такой:

В ней сказано, что компиляция завершилась ошибкой из-за того, что не найден файл cairo.h.

Ещё один пример:

В этой ошибке сказано, что компиляция завершилась ошибкой из-за того, что не найден файл netinet/ip.h.

Точно такие же ошибки из-за отсутствия файлов с расширением .h могут возникать и в Linux. Файлы с расширением .h являются так называемыми заголовками — то есть файлами исходного кода для импорта в другие приложения. В каждом случае придётся индивидуально выяснять, к какому пакету относится отсутствующий файл и устанавливать этот пакет.

Данное руководство поможет установить Python 3 на локальную машину Windows 10 и настроить среду разработки с помощью командной строки.

Требования

Локальная машина Windows 10.
Права администратора.
Подключение к сети Интернет.

1: Настройка PowerShell

Большая часть действий выполняется в интерфейсе командной строки, что представляет собой неграфической способ взаимодействия с компьютером: вместо нажатия кнопок вы взаимодействуете с машиной путём ввода текста. Командная строка (или оболочка) позволяет управлять задачами и автоматизировать большинство из них. Она является важным инструментом для разработчиков программного обеспечения.

Чтобы начать работу с PowerShell, кликните правой кнопкой на кнопку Пуск в левом нижнем углу экрана, выберите Поиск и введите в строку поиска PowerShell. В полученном результате выберите настольное приложение Windows PowerShell. Кликните правой кнопкой мыши и запустите его с правами администратора.

Программа запросит разрешение на внесение изменений, нажмите Да.

После этого на экране появится текстовый интерфейс:

Windows PowerShell
Copyright (C) 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved.
PS C: \Windows\system32> _

Перейдите в домашний каталог:

Теперь вы будете находиться в каталоге PS C:\Users\имя_пользователя (например, PS C:\Users\8host).

Чтобы настроить процесс установки, нужно изменить привилегии с помощью PowerShell. Существует несколько политик исполнения:

Restricted: политика исполнения по умолчанию. В таком режиме нельзя запускать сценарии. PowerShell будет работать только как интерактивная оболочка.
AllSigned: эта политика позволяет запускать сценарии и конфигурационные файлы, подписанные издателем, которому можно доверять. В таком режиме вы рискуете запустить вредоносный сценарий, у которого есть подпись такого издателя.
RemoteSigned: можно запускать сценарии и конфигурационные файлы, загруженные из интернета и подписанные издателем, которому доверяет ваша машина. Опять же, есть риск запустить подписанный сценарий, который на самом деле является вредоносным.
Unrestricted: можно запускать сценарии и конфигурационные файлы, загруженные из интернета, при условии, что вы подтвердите, что знаете о происхождении файла. В данном режиме цифровая подпись надёжного издателя не требуется. Конечно, в данном режиме очень высок риск запустить вредоносную программу или сценарий.

В данном руководстве используется политика исполнения RemoteSigned, которая позволит текущему пользователю принимать загруженные сценарии с цифровой подписью. Введите в PowerShell:

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser

PowerShell предложит выбрать политику исполнения. Введите:

Нажмите enter и подтвердите изменение политики. Чтобы убедиться, что политика изменилась и теперь у пользователя есть нужный уровень привилегий, запустите команду:

Она должна вернуть примерно такой вывод:

Scope ExecutionPolicy
----- ---------------
MachinePolicy Undefined
UserPolicy Undefined
Process Undefined
CurrentUser RemoteSigned
LocalMachine Undefined

Теперь текущий пользователь может запускать загруженные сценарии с цифровой подписью издателя, которому можно доверять.

2: Установка Chocolatey

Пакетный менеджер – это набор инструментов, с помощью которого система автоматизирует установку, обновление, настройку и удаление программного обеспечения.

Chocolatey – это пакетный менеджер командной строки для Windows, похожий на apt-get в Linux. Существует версия Chocolatey с открытым исходным кодом. Этот менеджер поможет быстро установить приложение или инструмент.

$script = New-Object Net.WebClient

Просмотрите доступные опции, объединив этот объект и класс Get-Member в один поток, который вернет все компоненты (свойства и методы) объекта WebClient:

$script | Get-Member
. . .
DownloadFileAsync Method void DownloadFileAsync(uri address, string fileName), void DownloadFileAsync(ur.
DownloadFileTaskAsync Method System.Threading.Tasks.Task DownloadFileTaskAsync(string address, string fileNa.
DownloadString Method string DownloadString(string address), string DownloadString(uri address)
DownloadStringAsync Method void DownloadStringAsync(uri address), void DownloadStringAsync(uri address, Sy.
DownloadStringTaskAsync Method System.Threading.Tasks.Task[string] DownloadStringTaskAsync(string address), Sy…
. . .

В выводе можно найти метод DownloadString, с помощью которого вы сможете просмотреть содержимое и подпись сценария в окне PowerShell. Примените этот метод:

Изучите сценарий, а затем установите Chocolatey:

Командлет iwr (или Invoke-WebRequest) позволяет извлекать данные из сети Интернет. Приведённая выше команда передаст сценарию этот командлет, который выполнит его содержимое и запустит установочный сценарий пакетного менеджера Chocolatey.

После установки Chocolatey вы можете установить дополнительные инструменты с помощью команды choco.

Примечание: Чтобы обновить Chocolatey, используйте:

choco upgrade chocolatey

С помощью пакетного менеджера можно установить все компоненты, необходимые для создания локальной среды разработки Python 3.

3: Установка текстового редактора nano (опционально)

Теперь нужно установить nano, текстовый редактор, который использует интерфейс командной строки. С его помощью можно писать программы прямо в PowerShell. Это не обязательно, вы можете использовать текстовый редактор с графическим интерфейсом (например, Notepad), но nano удобнее использовать с PowerShell.

Установите nano с помощью Chocolatey.

choco install -y nano

Флаг –y автоматически подтверждает все действия.

После установки nano у вас появится доступ к команде nano, с помощью которой можно создавать новые текстовые файлы и писать программы Python.

4: Установка Python 3

Установите Python 3 с помощью Chocolatey:

choco install -y python

PowerShell установит Python 3 и сгенерирует вывод.

После завершения установки убедитесь, что Python установлен. Запросите версию Python:

Команда должна вернуть:

Вместе с Python будет установлен pip, пакетный менеджер Python. На всякий случай обновите его:

python -m pip install --upgrade pip

Chocolatey может вызывать Python 3 с помощью команды python. Флаг –m запускает модуль библиотеки как сценарий.

После установки Python и обновления pip можно приступать к настройке виртуальной среды для разработки проектов.

5: Настройка виртуальной среды

Теперь все компоненты (Chocolatey, nano, Python) установлены, и вы можете создать среду разработки с помощью модуля venv.

Виртуальная среда обеспечивает изолированное пространство для проектов Python, благодаря чему все проекты могут иметь индивидуальный набор зависимостей и использовать разные версии одной программы, что при этом никак не повлияет на работу системы.

Среда разработки позволяет управлять проектами Python и обработкой различных версий пакетов, что особенно важно при работе со сторонними пакетами.

Количество виртуальных сред Python в системе не ограничено. По сути, каждая такая среда – это каталог, в котором лежит несколько сценариев, благодаря которым этот каталог может использоваться в качестве среды.

Выберите или создайте каталог для среды разработки Python.

mkdir Environments
cd Environments

Чтобы создать в этом каталоге виртуальную среду, введите:

python -m venv my_env

Примечание: Вместо my_env введите имя среды.

Эта команда создаст новый каталог (в данном случае my_env), содержащий такие компоненты:

ls my_env
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
d----- 8/22/2016 2:20 PM Include
d----- 8/22/2016 2:20 PM Lib
d----- 8/22/2016 2:20 PM Scripts
-a---- 8/22/2016 2:20 PM 107 pyvenv.cfg

Эти файлы изолируют проект от общей системы локальной машины, благодаря чему системные файлы и файлы проекта не смешиваются и никак не влияют друг на друга. Это обеспечивает удобное управление версиями, а также доступ проектов к зависимостям и необходимым версиям пакетов.

Теперь нужно включить виртуальную среду:

Эта команда запустит сценарий activate из каталога Scripts. Теперь командная строка будет выглядеть так:

(my_env) PS C: \Users\8host\Environments>

Это позволяет вам определить, в какой именно среде вы находитесь. Все команды, запущенные в такой среде, будут действовать только в рамках этой среды.

6: Создание простой программы

Теперь проверьте работу виртуальной среды. Для этого попробуйте создать простую программу, которая будет отвечать «Hello, World!».

Откройте nano и создайте файл:

(my_env) PS C:\Users\8host> nano hello.py

Чтобы закрыть nano, нажмите Ctrl + X, чтобы сохранить изменения – Y и Enter.

После этого запустите программу:

(my_env) PS C:\Users\8host> python hello.py

Программа hello.py должна ответить:

Чтобы закрыть среду, просто введите:

Эта команда вернёт вас в исходный каталог.

Заключение

Теперь у вас есть изолированная виртуальная среда разработки Python на локальной машине Windows, и вы можете приступать к созданию новых программ.

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.

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.

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

Основные команды Pip

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

Команда	Описание
pip help	Справка по командам
pip search package_name	Поиск пакета
pip show package_name	Информация об пакете
pip install package_name	Установка пакета(ов)
pip uninstall package_name	Удаление пакета(ов)
pip list	Список установленных пакетов
pip install -U	Обновление пакета(ов)

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:

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

После которой в конец

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

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

Команда	Описание
mkvirtualenv env-name	Создаем новое окружение
workon	Смотрим список окружений
workon env-name	Меняем окружение
deactivate	Выходим из окружения
rmvirtualenv env-name	Удаляем окружение

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

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:

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.

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:

Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
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:

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.jpg :

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:

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.

Начав программировать на Python, разработчик довольно быстро сталкивается с недостаточной производительностью CPU при просчете моделей машинного / глубокого обучения, особенно в области сверточных нейросетей компьютерного зрения.

Ниже приведена довольно простая инструкция как изначально поставить и сконфигурировать среду Python с использованием графических карт (GPU).

Примечание. Убедитесь, что у вас есть видеокарта NVIDIA! Если она отсутствует, то приведенной инструкцией также можно воспользоваться, установив CPU версию среды Python.

Update 20.11.19: добавлена инструкция для tensorflow 2.0!

Обзор

Новичку в области машинного обучения требуется несколько часов, чтобы понять, как правильно настроить среду Python. Для облегчения этой задачи я решил рассказать как это делаем мы в нашей Лаборатории

Установка Анаконды

Чтобы начать строить модели машинного обучения (ML) с помощью Python, мы начнем с установки Anaconda Navigator. Anaconda предоставляет эффективный и простой способ установки модулей Python на ваш компьютер.

Загрузите и установите последнюю версию Anaconda Navigator для вашей операционной системы. Мы работаем в среде Windows, поэтому кликнете на tab Windows сверху перед тем как начать загрузку. Мы загружаем версию 3.7.

Продолжите работу с мастером установки, обязательно установите Anaconda Navigator для одного пользователя, как рекомендует установщик. Установка Anaconda для всех пользователей может привести к проблемам. Например, вы не сможете установить какие-либо модули, потому что Anaconda не будет иметь необходимых привилегий.

После установки VS Code вы сможете увидеть кнопку запуска под панелью VS Code.

Установка Keras* и Tensorflow

* В вышедшей недавно версии tensorflow 2.0 Keras перестал быть независимой библиотекой, а стал API внутри tensorflow, что очень логично и сильно упрощает работу с этими двумя пакетами.

Теперь, когда мы установили Anaconda, давайте установим Keras и Tensorflow на нашей машине.

Закройте Anaconda Navigator и запустите Anaconda Prompt. Это проще всего сделать, выполнив поиск в строке поиска Windows, или найдите в меню Windows под вкладкой Anaconda3. Должен открыться следующий терминал. Обратите внимание, что он откроется в базовой среде Anaconda.

Теперь необходимо инсталлировать Python с Keras и Tensorflow. Это может занять несколько минут. Используйте следующую команду:

* Версию языка python определите сами. Мы указали последнюю 3.8, но это зависит от совместимости используемых вами библиотек. В частности, как вы увидите дальше, для tensorflow 2.0 мы советуем установить версию python 3.6.

Дальше создаем новую среду conda под GPU, где мы будем устанавливать модули для построения моделей с использованием графического процессора. Для этого выполните следующую команду:

conda create --name PythonGPU

Примечание. Убедитесь, что у вас есть видеокарта NVIDIA!

Если вы хотите использовать свой основной процессор (CPU) вместо этого, выполните следующую команду:

conda create --name PythonCPU

Примечание. Дальнейшую инструкцию также можно адаптировать под CPU версию, просто заменяя в командах GPU на CPU.

Думаю, понятно, что название среды вы можете придумать свое. Необязательно называть их как принято у нас в ID-lab.

Для активации только что созданной среды conda используйте следующую команду:

conda activate PythonGPU

Обратите ваше внимание на изменение командной строки, убедитесь, что вы переключились с базовой среды Python на GPU:

Для деактивации среды в дальнейшем (после завершения установки) используйте:

Для того, чтобы установить Keras и Tensorflow в версии GPU, выполните следующую команду *:

conda install -c anaconda keras-gpu

* В версии tensorflow 2.0 все поменялось с точностью до наоборот. Теперь правильная команда выглядит так:

conda create -n PythonGPU python=3.6 tensorflow-gpu

На экране вы увидете статус загрузки и установки соответствующих модулей. Как только процесс прекратится, мы можем двигаться дальше.

Теперь ставится пакет tensorflow 2.0, который по умолчанию включает в себя keras. Обратите внимание на рекомендованную версию python для работы с tensorflow 2.0. Пока это 3.6. Мы не рекомендуем ставить python 3.7 и уж тем более 3.8.

Получение Jupyter, Spyder и других пакетов Python для машинного обучения / глубокого обучения

Теперь удобно установить графический интерфейс для программирования в среде Python. Вы всегда можете использовать Vim для написания и редактирования своих скриптов Python, но это не очень удобно. Наиболее распространенными GUI являются Jupyter или Spyder, имеющие набор удобных и полезных функций.

conda install spyder

conda install jupyter

conda install -c anaconda pandas

Если вы хотите читать файлы Excel с помощью Pandas, выполните также следующие команды:

conda install -c anaconda xlrd

conda install -c anaconda xlwt

conda install -c anaconda seaborn

Для установки scikit -learn:

conda install -c anaconda scikit-learn

Для работы с изображениями:

conda install pillow

или в случае opencv, разработчик советует использовать следующую команду:

conda install -c conda-forge opencv

Добавление недостающих модулей

К настоящему времени вы должны чувствовать себя комфортно при установке модулей с помощью команды conda. Это несложная и быстрая процедура. Если вам нужен конкретный модуль, просто найти его в Google:

Anaconda LibraryNameYouWant Install

Запуск Jypyter и проверка правильности установки всех модулей

Чтобы запустить Jupyter (или Spider), найдите его в меню Windows в разделе Anaconda. Вы можете теперь использовать GPU версию: Jupyter Notebook (PythonGPU).

Чтобы убедиться, что все установлено правильно, выполните следующие строки кода на консоли python*:

* В случае tensorflow 2.0 загрузка keras выглядит иначе. Возможно либо не загружать keras отдельно, а обращаться к нему как:

или загрузить его как tensorflow API:

from tensorflow import keras

Как видно, все работает! Вы теперь находитесь в среде разработки PythonGPU и можете эффективно просчитывать / обучать весьма затратные модели машинного / глубокого обучения.

Читайте также: