Основные команды pip для разработчиков python

Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

Инструмент pip и альтернативные источники пакетов

Python: Настройка окружения

Ранее в курсе мы установили пакет cowsay. Если не уточнить иное, то pip устанавливает пакеты из основного индекса — PyPI. Оттуда был взят и пакет cowsay.

В большинстве случаев PyPI — это именно тот источник пакетов, который нам нужен. Но бывают случаи, когда пакет находится в альтернативном индексе — например, внутрикорпоративном. Еще бывает так, что пакет вообще не опубликован ни в одном индексе, а просто загружен на GitHub.

Pip умеет работать и с альтернативными индексами и с репозиториями, содержащими исходный код пакетов. В этом уроке мы рассмотрим оба варианта.

Альтернативные индексы пакетов

Если вызывать команду pip install с опцией --index-url <url>, то pip будет искать пакет и все его зависимости в индексе по указанному url-адресу. Давайте попробуем установить пакет из специального тренировочного индекса :

Заметьте, что url-адрес индекса указан в виде что-то-там/simple — именно так по соглашению должны именоваться индексы.

Test PyPI содержит большинство пакетов, которые есть в основном PyPI, но обычно держателям локальных индексов не хочется хранить у себя копии всех версий всех пакетов. Обычно держатели хранят только свои пакеты, а все внешние зависимости получают из другого индекса — обычно это уже общий PyPI.

У pip и для такого случая есть опция: можно в дополнение к --index-url указать --extra-index-url <url>. В такой конфигурации pip ищет каждый пакет в первом индексе, а если не найдет, то обращается к дополнительному индексу. Команда целиком может выглядеть так:

python3  pip    https://test.pypi.org/simple  https://pypi.org/simple dogesay

Установка пакетов из репозиториев на GitHub

Иногда пакет не хочется выкладывать на PyPI. Например, когда все еще сырой пакет нужно проверить и попробовать установить. В подобных случаях пакеты устанавливают прямо из git-репозиториев. Давайте установим с помощью pip наш учебный :

Этот пакет установится, только если у вас pip версии 20 и выше. Если вы увидите ошибку при установке пакета, попробуйте обновить сам pip такой командой:

python3  pip    pip

Здесь вместо имени пакета указывается тот же url-адрес, который вы использовали бы при клонировании репозитория, но дополненный приставкой git+. Эта приставка подсказывает pip, что по url-адресу расположен Git-репозиторий — не обязательно размещенный на GitHub.

Во время установки пакета pip вызывает git clone, чтобы клонировать репозиторий во временную директорию. Если репозиторий закрытый, то понадобится ввести имя пользователя и пароль для доступа к репозиторию. Это работает и с приватными репозиториями GitHub.

Вообще pip поддерживает не только Git, но и другие системы контроля версий. Управлять установкой пакетов из этих систем можно очень гибко — например, можно указывать ветки, теги или хеши коммитов, по которым расположена желаемая версия пакета. Подробнее можно почитать .

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории

  • 1000 практических заданий в браузере

  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

от 6 300 ₽ в месяц

Обучитесь разработке бэкенда сайтов и веб-приложений — серверной части, которая отвечает за логику и базы данных

от 5 025 ₽ в месяц

Собирайте, анализируйте и интерпретируйте данные, улучшайте бизнес-процессы и продукт компании. Обучитесь работе с библиотеками Python

Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

Установка pip

Python: Настройка окружения

Если вы устанавливали Python на macOS или Windows по нашим рекомендациям, то pip будет установлен вместе с интерпретатором. На Ubuntu его нужно поставить отдельно с помощью команды:

apt update
apt python3-pip

Можно запускать pip непосредственно командой pip. Но лучше воспользоваться более длинной командой, которая гарантированно вызовет самую свежую установленную версию pip для нужной версии Python.

Итак, вызываем pip:

python3  pip 

pip 20.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip python 3.8

При показе своей версии pip также сообщает, куда установлен он сам и на какой версии Python он запущен.

Обратите внимание на структуру команды, которую мы вызывали. Эта команда означает «python3, запусти модуль -m с именем pip как программу с параметром --version».

Если вы в дальнейшем увидите в документации к pip команды, вроде pip help, то смело вызывайте python3 -m pip help — результат будет тот же самый.

Установка первого пакета

Попробуем установить первый пакет. Для примера возьмем пакет , который мы установим сразу в пользовательское окружение.

Причин для установки туда есть несколько:

  • Мы не помешаем своими пакетами другим пользователям системы
  • Нам не потребуются права администратора
  • Мы не поломаем операционную систему случайной установкой более свежего пакета, чем того требует система (особенно это важно в Linux, где многие системные задачи решаются с помощью Python)

Итак, установим cowsay:

Пакет установился и стал доступен интерпретатору. Теперь мы видим, что он делает — печатает корову, которая говорит заданную пользователем фразу.

Программа pip, точки входа и PATH

Как мы увидели выше, установленный пакет cowsay может быть использован из кода. Но этот пакет имеет еще и точку входа.

Точки входа — это готовые к исполнению программы, содержащиеся в пакете. Если у пакета есть точки входа, то pip создаст для каждой специальный исполняемый скрипт, который позволит удобно запускать программу из командной оболочки.

При этом нужно обращать внимание на путь до директории, в которую pip помещает такие скрипты — например, на Linux это ~/.local/bin. Этот путь нужно добавить в PATH. Проверьте содержимое PATH, и если путь прописан правильно, то скрипт для cowsay должен работать так:

Точка входа — это всегда Python-модуль, пригодный для запуска в роли программы. Такие программы называют еще исполняемыми файлами — позже мы рассмотрим, как такие делать. Создаваемые pip’ом скрипты вызывают python3 -m имя_модуля, поэтому установленный нами cowsay можно запускать точно так же:

Всегда свежий pip

Как вы могли уже догадаться, сам pip — это тоже точка входа одноименного пакета pip, поэтому мы его запускаем командой python3 -m pip.

Еще pip нужно периодически обновлять. Вы можете установить свежий pip в пользовательское окружение с помощью такой команды:

python3  pip    pip

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории

  • 1000 практических заданий в браузере

  • 360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

от 6 300 ₽ в месяц

Обучитесь разработке бэкенда сайтов и веб-приложений — серверной части, которая отвечает за логику и базы данных

от 5 025 ₽ в месяц

Собирайте, анализируйте и интерпретируйте данные, улучшайте бизнес-процессы и продукт компании. Обучитесь работе с библиотеками Python

Что такое библиотеки в Python и зачем они нужны?

Библиотеки в Python — это предварительно написанные модули, которые можно включить в свою программу. Они экономят время, предоставляя готовые функциональные решения.

Какие библиотеки наиболее популярны для анализа данных?

Для анализа данных часто используются Pandas, NumPy и Matplotlib. Pandas хорош для работы с табличными данными, NumPy — для математических операций, а Matplotlib — для визуализации.

Как установить библиотеку в Python?

Обычно библиотеки устанавливаются через менеджер пакетов pip. Команда в командной строке будет выглядеть примерно так: pip install имя_библиотеки.

Есть ли стандартные библиотеки в Python?

Да, Python идет с большой стандартной библиотекой, которая предлагает модули для разнообразных задач, от работы с файлами до сетевых операций.

Что такое веб-фреймворки и какие из них на Python?

Веб-фреймворки — это библиотеки для разработки веб-приложений. В Python популярны Django и Flask. Django предлагает много “из коробки”, в то время как Flask дает больше гибкости.

Какую библиотеку выбрать для машинного обучения?

Scikit-learn — отличный выбор для стандартных задач машинного обучения. Если речь идет о нейронных сетях, стоит обратить внимание на TensorFlow и PyTorch.

:/>  Sprinthost - Как проверить записи зоны домена?

Оставьте комментарий