Налаштування віртуального середовища Python та його інтеграція з VS Code

Керування залежностями є важливою частиною роботи з Python-проектами. Віртуальне середовище Python дозволяє ізолювати залежності проекту та забезпечує зручний процес розробки без конфліктів. У цій статті ми розповімо, як налаштувати віртуальне середовище Python та інтегрувати його з Visual Studio Code (VS Code). Цей процес продемонстровано на прикладі проекту Auto Sales Insights, але ці кроки застосовні до будь-якого Python-проекту.

Чому варто використовувати віртуальне середовище Python?

Віртуальне середовище забезпечує ізольовану робочу область Python для вашого проекту, гарантуючи, що:

• Залежності, встановлені для одного проекту, не заважатимуть іншим.
• Ваша глобальна установка Python не змінюється.
• Співпраця стає легшою, оскільки середовище можна відтворити на різних системах.

Покрокова інструкція

1. Відкрийте VS Code та запустіть термінал

Почніть з відкриття вашої папки проекту у VS Code. Якщо у вас ще немає папки, створіть її для вашого проекту (наприклад, Auto Sales Insights).

Далі, запустіть термінал:

• Натисніть на іконку Toggle Panel у VS Code.
• Виберіть Terminal зі списку, щоб відкрити вбудований термінал.

2. Перевірте версію Python

Переконайтеся, що ви використовуєте підтримувану версію Python (Python 3.7 або вище). Виконайте наступну команду в терміналі:

python --version

3. Створіть віртуальне середовище

Виконайте наступну команду для створення віртуального середовища:

python -m venv ASI_VENV

• Замініть ASI_VENV на бажану назву середовища.
• Це створить папку з назвою ASI_VENV у вашій директорії проекту.

Ви можете перевірити створення віртуального середовища, подивившись на панель Explorer у VS Code.

4. Виберіть інтерпретатор Python у VS Code

Щоб переконатися, що ваш проект використовує версію Python з віртуального середовища:

1. Натисніть Ctrl + Shift + P (Windows) або Cmd + Shift + P (Mac), щоб відкрити Command Palette.
2. Знайдіть Select Interpreter і натисніть на нього.
3. Виберіть інтерпретатор, що відповідає вашому віртуальному середовищу (наприклад, ASI_VENV).

Після цього VS Code буде інтегровано з вашим віртуальним середовищем Python.

5. Активуйте віртуальне середовище

Віртуальне середовище повинно активуватися автоматично, коли ви відкриєте термінал у VS Code. Якщо це не сталося, активуйте його вручну:

• На Windows:

.\ASI_VENV\Scripts\activate

• На Mac/Linux:

source ASI_VENV/bin/activate

6. Перевірте налаштування

Щоб переконатися, що віртуальне середовище налаштоване правильно:

1. Перевірте версію Python в терміналі:

python --version

Це повинно відобразити версію Python з вашого віртуального середовища.

1. Створіть Python-скрипт для подальшої перевірки:

• Створіть файл з назвою hw.py з таким кодом:

print("Hello, World!")

• Збережіть файл.
• Клацніть правою кнопкою миші на файлі та виберіть Run Python File in Terminal.

Якщо ви побачите "Hello, World!" і в терміналі відобразиться шлях до інтерпретатора Python у ASI_VENV, ваші налаштування завершено.

Поради з усунення неполадок

• Назва віртуального середовища не відображається: на Windows термінал може не показувати назву віртуального середовища в командному рядку. Це косметична проблема, яка не впливає на функціональність.
• Використання Git Bash: якщо ви віддаєте перевагу Git Bash, назва віртуального середовища буде відображатися коректно в терміналі.

Подальші кроки

Тепер, коли ваше віртуальне середовище готове та інтегроване з VS Code, ви можете почати встановлювати залежності, наприклад, Pandas. У наступній статті ми розглянемо:

• Встановлення Pandas за допомогою pip.
• Виконання базових команд Pandas для перевірки налаштувань.

Чекайте наступну частину цієї серії!

Висновок

Налаштування віртуального середовища Python та інтеграція з VS Code є основоположним кроком для ефективної та безконфліктної розробки проектів.
З виконаними кроками ви тепер маєте чисте та організоване робоче середовище Python, готове до виконання складних завдань з аналізу даних.

Залишаймося на зв'язку!

💡 Слідкуйте за Siva Geddada для отримання нових статей цієї серії про Pandas.
🔄 Поділіться цим посібником з друзями, які цікавляться Python, обробкою даних або аналізом даних.
💬 Коментарі та запитання вітаються — давайте вчитися і розвиватися разом!

Дякуємо за прочитане! Готові встановити Pandas? Чекайте наступний посібник цієї серії.

Перекладено з: Setting Up a Python Virtual Environment and Integrating It with VS Code