Worum geht es?
Der Beitrag beleuchtet das Thema virtuelle Python-Umgebungen. Diese sind ein hilfreiches Werkzeug, um mehrere unterschiedliche Projekte, die auf verschiedenen Versionen von Python oder spezifischen Packages basieren, simultan zu managen. In der heutigen Softwareentwicklung werden oft viele verschiedene Tools und Bibliotheken verwendet, die zum Teil inkompatible Versionen des gleichen Packages benötigen. Virtuelle Umgebungen bieten hier eine Lösung, indem sie die Möglichkeit bieten, mehrere Instanzen des Python-Interpreters parallel laufen zu lassen, jede mit unterschiedlichen Packages und Konfigurationen.
Der Artikel führt ausführlich durch den Prozess der Einrichtung, Aktivierung und Verwaltung solcher virtuellen Umgebungen mittels des nativen Python-Tools venv und erläutert unter anderem das Verwalten von Python-Packages innerhalb dieser Umgebungen. Dabei wird auch auf die Verwendung von virtuellen Umgebungen in Python 2 und mit Jupyter Notebooks eingegangen.
Zusammenfassung
- Virtuelle Python-Umgebungen ermöglichen es, mehrere Projektversionen parallel zu managen und isolieren inkompatible Packages voneinander.
- Das native Python-Tool venv hilft bei der Erstellung, Aktivierung und Verwaltung von virtuellen Umgebungen.
- Virtuelle Umgebungen sind nützlich bei der Arbeit mit Packages, die aufwendige Drittanbieterabhängigkeiten aufweisen und verbessern die Reproduzierbarkeit der Projektsetups. Hingegen ist ihre Anwendung in Python 2 durch Drittanbieter-Bibliotheken beschränkt und sie werden hauptsächlich für die Wartung von Legacy-Projekten genutzt.
Was heißt das genau?
Für Entwickler, die mit Python arbeiten, sind virtuelle Umgebungen nahezu unverzichtbar. Sie ermöglichen einen sauberen und organisierten Umgang mit den verschiedenen Projektanforderungen und -abhängigkeiten. Bei der Arbeit mit unterschiedlichen Python-Versionen oder spezifischen Packages bieten sie eine effiziente und übersichtliche Lösung für das Management verschiedener Projekte. Dabei ist zu beachten, dass jede virtuelle Umgebung eine eigenständige Kopie des Python-Interpreters enthält und entsprechend großen Speicherplatz benötigt.
Der Beitrag gibt eine detaillierte Anleitung zur Arbeit mit virtuellen Umgebungen und macht deutlich, wie unerlässlich diese für ein effizientes und strukturiertes Arbeiten mit Python sind. Wer Python-Projekte entwickelt, sollte sich daher mit dem Deployment und Management von virtuellen Umgebungen vertraut machen.
LET'S TALK!
Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag venv & virtualenv: Virtual Environments in Python erklärt
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Thu, 06 Feb 2025 04:12:50 +0000
