Pycharm linux настройка интерпретатора

Обновлено: 04.07.2024

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.

To work with your Python code in PyCharm, you need to configure at least one Python interpreter. You can use a system interpreter that is available with your Python installation. You can also create a Virtualenv, Pipenv, or Conda virtual environment . A virtual environment consists of a base interpreter and installed packages.

With PyCharm Professional , you can also configure interpreters to execute your Python code on remote environments: SSH, Vagrant, WSL (only for Windows), Docker, and Docker Compose

When you configure a Python interpreter , you need to specify the path to the Python executable in your system. So, before configuring a Python interpreter, you need to ensure that you've downloaded Python and installed it in your system and you're aware of a path to it. You can create several Python interpreters based on the same Python executable. This is helpful when you need to create different virtual environments for developing different types of applications. For example, you can create one virtual environment based on Python 3.6 to develop Django applications and another virtual environment based on the same Python 3.6 to work with scientific libraries.

Python interpreters can be configured for a new project or for the current project (you can create a new interpreter or use one of the existing interpreters).

Setting an existing Python interpreter

At any time, you can switch your Python interpreter either using the Python Interpreter selector or in the project Settings/Preferences .

Change the Python interpreter using the Python Interpreter selector

The Python Interpreter selector is located on the status bar. It is the most convenient and quickest way to switch the Python interpreter. Just click it and select the target interpreter:

Change the Python interpreter in the project settings

Press Ctrl+Alt+S to open the IDE settings and select Project <project name> | Python Interpreter .

Expand the list of the available interpreters and click the Show All link. Alternatively, click the icon and select Show All .

Select the target interpreter.

When PyCharm stops supporting any of the outdated Python versions, the corresponding Python interpreter is marked as unsupported.

When you change an SSH interpreter, you might need to synchronize local content with the target server. Mind a notification balloon in the lower-right corner. You can click one of the links to perform the following actions:

Auto-upload files to the server

Synchronize files and then enable auto-uploading

Modify a Python interpreter

Press Ctrl+Alt+S to open the IDE settings and select Project <project name> | Python Interpreter .

Expand the list of the available interpreters and click the Show All link. Alternatively, click the icon and select Show All .

Select the target interpreter and click Edit .

You can specify an alternative interpreter name for the selected interpreter. The Python interpreter name specified in the Name field, becomes visible in the list of available interpreters. Click OK to apply the changes.

For remote interpreters (that are available in PyCharm Professional ) you can modify configuration parameters.

When you modify an SSH interpreter, PyCharm shows the parameters of the corresponding Deployment configuration . It is not recommended selecting the SSH option as it doesn't allow file synchronization and is part of the legacy implementation.

Creating a new Python interpreter

To add a new interpreter to the current project:

Do one of the following:

Click the Python Interpreter selector and choose Add Interpreter .

Press Ctrl+Alt+S to open the project Settings/Preferences and go to Project <project name> | Python Interpreter . Then click the icon and select Add .

Choose the interpreter type to add and perform the specific settings:

Note that SSH, WSL, Vagrant, Docker, and Docker Compose are available only for the commercial version of PyCharm. WSL is Windows specific.

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select Virtualenv Environment . The following actions depend on whether the virtual environment existed before.

If New environment is selected:

Specify the location of the new virtual environment in the text field, or click and find location in your file system. Note that the directory where the new virtual environment should be located, must be empty!

Choose the base interpreter from the list, or click and find a Python executable in the your file system.

Select the Inherit global site-packages checkbox if you want that all packages installed in the global Python on your machine to be added to the virtual environment you're going to create. This checkbox corresponds to the --system-site-packages option of the virtualenv tool.

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

If Existing environment is selected:

Expand the Interpreter list and select any of the existing interpreters. Alternatively, click and specify a path to the Python executable in your file system, for example, C:\Python36\python.exe .

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

Click OK to complete the task.

If you have added the user base’s binary directory to your PATH environmental variable, you don't need to set any additional options: the path to the pipenv executable will be autodetected.

Click OK to complete the task.

If you have not modified the PATH variable, PyCharm shows an error message: Pipenv executable is not found . Discover the proper executable path as described in the pipenv installation procedure and enter the target string in the Pipenv executable field, for example: C:\Users\jetbrains\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts\pipenv.exe (Windows) or /Users/jetbrains/.local/bin/pipenv (macOS).

Click OK to save the changes and complete the task.

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select Conda Environment . The following actions depend on whether the Conda environment existed before.

If New environment is selected:

Specify the location of the new Conda environment in the text field, or click and find location in your file system. Note that the directory where the new Conda environment should be located, must be empty!

Select the Python version from the list.

Specify the location of the Conda executable file in the text field, or click and find location in the Conda installation directory. You're basically looking for a path that you've used when installing Conda on your machine.

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

If Existing environment is selected:

Expand the Interpreter list and select any of the existing interpreters. Alternatively, click and specify a path to the Conda executable in your file system, for example, C:\Users\jetbrains\Anaconda3\python.exe .

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

Click OK to complete the task.

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select System Interpreter .

In the Interpreter field, type the fully-qualified path to the required interpreter executable, or click and in the Select Python Interpreter dialog that opens, choose the desired Python executable and click OK .

You will need admin privileges to install, remove, and upgrade packages for the system interpreter. When attempting to install an interpreter package through an intention action, you might receive the following error message: As prompted, consider using a virtual environment for your project.

Click OK to complete the task.

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, click SSH Interpreter .

In the right-hand pane select New server configuration , then specify server information (host, port, and username).

In the next dialog window, provide the authentication details to connect to the target server.

Select Password or Key pair (OpenSSL or PuTTY) and enter your password or passphrase. If Key pair (OpenSSL or PuTTY) is selected, specify:

Private key file : location of the file with a private key

Passphrase : similar to a password, it serves to encrypt the private key.

The RFC 4716 format for OpenSSH keys is not supported by PyCharm. See the workaround.

Click Next to proceed with the final configuration step.

In the next dialog window, verify the path to the desired Python interpreter. You can accept default, or specify a different one. You have to configure the path mappings between your local project and the server. To do that, click next to the Sync folders field and enter the path to the local project folder and the path to the folder on the remote server.

You can also select the lowest checkbox to enable automatic upload of the local changes to the remote server.

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, click Vagrant :

Click the browse button next to the field Vagrant instance folder , and specify the desired Vagrant instance folder.

This results in showing the link to Vagrant host URL.

The Python interpreter path field displays the path to the desired Python executable. You can accept default, or specify a different one.

Click OK . The configured remote interpreter is added to the list.

In the left-hand pane of the dialog, click WSL .

Select the Linux distribution and specify the path to the python executable in the selected Linux distribution. Typically, you should be looking for wsl.exe but you can specify any non default WSL distro.

In the dialog that opens, select the Docker option, from the drop-down lists select the Docker server (if the server is missing, click New. ), and specify the image name: python:latest .

Python interpreter path should have the default value:

Click OK to complete the task.

In the dialog that opens, select the Docker Compose option, from the drop-down lists select the Docker server, Docker Compose service (here web ), configuration file (here docker-compose.yml ) and Python interpreter path (here python ).

Why we've chosen web ? This choice is explained by the fact, that after configuring a Docker-Compose-based interpreter, we'll be able to create regular run configurations that will alter the behavior of the container we selected. Therefore, if we want to debug the code in a container, that's the one we should select here.

Next, wait while PyCharm starts your Docker Compose configuration to scan and index:

Click OK to complete the task.

When a remote Python interpreter is added, at first the PyCharm helpers are copied to the remote host. PyCharm helpers are needed to run remotely the packaging tasks, debugger, tests and other PyCharm features. Next, the skeletons for binary libraries are generated and copied locally. Also all the Python library sources are collected from the Python paths on a remote host and copied locally along with the generated skeletons. Storing skeletons and all Python library sources locally is required for resolve and completion to work correctly. PyCharm checks remote helpers version on every remote run, so if you update your PyCharm version, the new helpers will be uploaded automatically and you don't need to recreate remote interpreter. SFTP support is required for copying helpers to the server.

Setting the default interpreter

In PyCharm, you can specify an interpreter that will be automatically set for all newly created projects.

From the main menu, select File | New Projects Setup | Settings for New Projects (on Window and Linux) or File | New Projects Setup | Preferences for New Projects (on macOS).

Select Python Interpreter settings. Then either choose an existing interpreter from the Python interpreter list of click to add a new interpreter. Click OK to save the changes.

The change will become effective for all newly created projects in PyCharm.

Managing interpreter packages

For each interpreter, you can install, upgrade, and delete Python packages. By default, PyCharm uses pip to manage project packages. For Conda environments you can use the Conda package manager.

PyCharm smartly tracks the status of packages and recognizes outdated versions by showing the number of the currently installed package version (column Version ), and the latest available version (column Latest version ). When a newer version of a package is detected, PyCharm marks it with the arrow sign and suggests to upgrade it.

By default, the Latest version column shows only stable versions of the packages. If you want to extend the scope of the latest available versions to any pre-release versions (such as beta or release candidate ), click Show early releases .

You can upgrade several packages at once. Hold Cmd (macOS) or Ctrl on (Unix or Windows), left-click to select several items in the list of packages, and then click Upgrade .

Use this page to configure and assign a Python interpreter for each of the projects opened in the same window .

Interpreters

For the project, selected in the Projects pane , choose Python interpreter from the list.

The interpreters in the list are configured using the button, as described in the section Viewing list of available Python interpreters.

When PyCharm stops supporting any of the outdated Python versions, the corresponding Python interpreter is marked as unsupported.

This field is only available for the remote interpreters !

This field shows read-only mappings between the desired local path and the corresponding remote path. PyCharm allows configuring paths by clicking next to the field. In the dialog that opens, click or buttons to change the path mappings as desired.

Click this button to configure an interpreter:

From the list, choose the one to be added:

Add : choose this option to add a locally residing Python interpreter. This includes also virtual environments and Conda environments. Also, choose this option to add a Python interpreter that resides remotely.

Show all : choose this option to open the list of all interpreters, available to the current project.

One can have multiple available interpreters already configured, but only the one selected becomes the current Python interpreter . If one has, say, two projects opened in the same window , then it is possible to have two different interpreters, selected from the list of available ones.

Packages

This table shows the packages installed locally.

This column shows the list of packages residing in the accessible remote repositories. For each package you can view its name and repository. Additional information is displayed at the tooltip.

This column shows the currently installed version of a package.

This column shows the latest available versions of the packages. If a version is outdated and the package can be upgraded, mark appears in this column.

Packages toolbar

Tooltip and shortcut

Click this button to install a new package from the accessible remote repositories.

Click this button to uninstall the selected local package.

Click this button to install the latest available version of a package. This button is only available for the outdated package versions.

Show earlier releases

Click this button if you want to extend the scope of the latest available versions to any pre-release versions (such as beta or release candidate ).

Use Conda Package Manager

This button appears for Conda interpreters ONLY!

If this button is pressed, the Conda package manager is used. If this button is released, than pip is used.

The buttons on this toolbar are disabled for the Docker-based and Docker-Compose-based interpreters.

All the packages should be already installed in the Docker image. If some packages are missing, then you will have to create a new Docker image, as described on the page Quickstart Guide: Compose and Django.

T witter, 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.

IDE PyCharm выбирают из-за его удобства, функционала, возможностей кастомизации и поддержки со стороны разработчиков.

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

Результаты опроса JetBrains по использованию IDE для работы с Python.

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.

PyCharm анализирует ваш код в фоновом режиме, подсвечивает ошибки и подсказывает варианты их исправления.

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:

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 1024x768 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

Запускаете файл pycharm.exe .
Следуете инструкциям инсталл-мастера.
Выбираете нужные параметры установки.
Готово.

На Mac OS

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

На Linux

Файл pycharm.tar.gz нужно скопировать в выбранную папку.
Обязательно убедитесь, что у вас есть права доступа RW для данного каталога.
Распакуйте pycharm.tar.gz используя команду: tar -xzf pycharm-2020.1.2.tar.gz
Будьте внимательны: архив НЕЛЬЗЯ РАСПАКОВЫВАТЬ в папку с существующей инсталляцией.
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

Общие настройки редактора находятся в file -> settings -> editor

Настройка интерпретатора

Для использования установленного интерпретатора, выберите его в настройках:

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

Настройка интерпретатора в Pycharm (file -> settings -> Project:<name> -> Project Interpreter)

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

Нажмите на шестеренку в верхнем правом углу, выберите " Add.. ".
Далее выберите " System Interpreter ";
Нажмите на 3 точки " . " справа от поля в выбором интерпретатора;
Укажите путь до интерпретатора.

Добавление вручную нового интерпретатора в PyCharm

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.

Создание виртуального окружения средствами PyCharm ()

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.

В новом проекте кнопка запуска не активна, т.к конфигурации для запуска отсутствуют.

Чтобы запустить код в новом проекте, зайдите в

или выполните комбинацию:

Alt + Shift + F10

Откроется диалоговое окно в выбором файла, который необходимо запустить.

Результат выполнения скрипта вы увидите в окне "Run", которое откроется снизу.

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

☝️ 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 .

Альтернативный вариант запуска Python-кода — через встроенный терминал.

💁‍♂️ 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 Conole " внизу слева.

PyCharm умеет запускать Python-код в интерактивном режиме

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.

Для отладки кода выберите точку останова (красный кружок напротив нужной строки)

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:

Запустив код в режиме отладки, откроется окно "Debug" с информацией о ходе выполнения и текущем состоянии.

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

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 .

Для проверки соединения с удаленным хостом нажмите "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.

Во вкладке Mapping — соответствия между путями на вашем компьютере и путями на сервере.

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) .

Автоматический deploy на сервер по умолчанию в IDE PyCharm

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.

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.

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:

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 .

Читайте также: