12. Virtual environment e package

12.1. Introduzione

I programmi Python usano spesso moduli e package che non sono compresi nella libreria standard. Inoltre le applicazioni talvolta hanno bisogno di una specifica versione di una libreria, perché è necessario che un certo baco sia stato risolto, oppure perché fanno uso di una vecchia versione dell’interfaccia della libreria.

Ciò vuol dire che non è possibile che una singola installazione di Python possa venire incontro alle esigenze di ogni possibile applicazione. Se il programma A richiede la versione 1.0 di un certo modulo, ma il programma B ha bisogno della 2.0, queste necessità sono in conflitto e installare una delle due versioni non permetterà all’altro programma di funzionare correttamente.

La soluzione è creare un virtual environment, ovvero una directory auto-sufficiente che contiene una installazione di Python, per una particolare versione di Python, oltre a un certo numero di pacchetti aggiuntivi.

Programmi diversi possono usare virtual environment diversi. Per risolvere il problema di richieste in conflitto dell’esempio precedente, il programma A può avere il suo environment con la versione 1.0 installate, mentre il programma B avrà un altro virtual environment con la versione 2.0. Se in seguito B richiede un aggiornamento della libreria alla versione 3.0, ciò non avrà conseguenze sull’environment di A.

12.2. Creare un virtual environment

venv è il modulo usato per creare e gestire virtual environment. venv installa in genere la versione più recente di Python che avete disponibile. Se avete installato più versioni di Python nel vostro sistema, potete selezionarne una in particolare invocando python3 o qualsiasi versione desiderate.

Per creare un virtual environment, decidete in quale directory volete collocarlo e avviate il modulo venv come uno script, passando il percorso della directory scelta:

python3 -m venv tutorial-env

Questo crea la directory tutorial-env se non esiste; inoltre crea al suo interno le directory che contengono una copia dell’interprete Python, la libreria standard e diversi file di corredo.

Un luogo comune per conservare i virtual environment è .venv: questo nome mantiene la directory nascosta nella shell in modo che non sia d’impiccio, e al contempo dice chiaramente a che cosa serve la directory. Inoltre evita conflitti con i file .env di definizione delle variabili d’ambiente, che qualche tool supporta.

Creato il virtual environment, non resta che attivarlo.

Su Windows invocate:

tutorial-env\Scripts\activate.bat

Su Unix o MacOS:

source tutorial-env/bin/activate

(Lo script è scritto per la bash shell. Se usate csh o fish, usate invece gli script alternativi activate.csh o activate.fish.)

Attivare il virtual environment cambia il prompt della shell per mostrare il nome dell’environment in uso; modifica inoltre l’ambiente di lavoro in modo che invocare python restituisca quella particolare versione e installazione dell’interprete. Per esempio:

$ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate
(tutorial-env) $ python
Python 3.5.1 (default, May  6 2016, 10:59:36)
  ...
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python35.zip', ...,
'~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages']
>>>

12.3. Gestire i pacchetti con Pip

Potete installare, aggiornare, rimuovere package usando un programma chiamato pip. Per default pip installerà pacchetti pubblicati sul Python Package Index. Potete cercare nel PyPI con il vostro browser o usando le funzioni di ricerca di Pip:

(tutorial-env) $ pip search astronomy
skyfield               - Elegant astronomy for Python
gary                   - Galactic astronomy and gravitational dynamics.
novas                  - The United States Naval Observatory NOVAS astronomy library
astroobs               - Provides astronomy ephemeris to plan telescope observations
PyAstronomy            - A collection of astronomy related tools for Python.
...

pip offre un numero di comandi interni: «search», «install», «uninstall», «freeze», etc. (Si veda la guida a Installare moduli Python per la documentazione completa di pip.)

Per installare l’ultima versione disponibile di un package, basta specificare il suo nome:

(tutorial-env) $ python -m pip install novas
Collecting novas
  Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB)
Installing collected packages: novas
  Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3

Potete anche installare una versione specifica, indicando il nome seguito da == e il numero di versione:

(tutorial-env) $ python -m pip install requests==2.6.0
Collecting requests==2.6.0
  Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: requests
Successfully installed requests-2.6.0

Se eseguite due volte questo comando, pip vi informerà che la versione richiesta è già presente e non farà nient’altro. Potete indicare un altro numero di versione per ottenere quella, oppure eseguire pip install --upgrade per aggiornare il pacchetto all’ultima versione:

(tutorial-env) $ python -m pip install --upgrade requests
Collecting requests
Installing collected packages: requests
  Found existing installation: requests 2.6.0
    Uninstalling requests-2.6.0:
      Successfully uninstalled requests-2.6.0
Successfully installed requests-2.7.0

pip uninstall, seguito dal nome di uno o più pacchetti, li rimuoverà dal virtual environment.

pip show visualizza informazioni su un particolare pacchetto:

(tutorial-env) $ pip show requests
---
Metadata-Version: 2.0
Name: requests
Version: 2.7.0
Summary: Python HTTP for Humans.
Home-page: http://python-requests.org
Author: Kenneth Reitz
Author-email: me@kennethreitz.com
License: Apache 2.0
Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages
Requires:

pip list elenca tutti i pacchetti installati in un virtual environment:

(tutorial-env) $ pip list
novas (3.1.1.3)
numpy (1.9.2)
pip (7.0.3)
requests (2.7.0)
setuptools (16.0)

pip freeze produce una lista simile di pacchetti installati, ma usa un formato che può essere letto da pip install. Una convenzione molto usata è di collocare questa lista in un file requirements.txt:

(tutorial-env) $ pip freeze > requirements.txt
(tutorial-env) $ cat requirements.txt
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0

Il file requirements.txt può essere incluso nel controllo di versione e distribuito come parte dell’applicazione. Gli utenti possono poi usarlo per installare tutti i pacchetti necessari con install -r:

(tutorial-env) $ python -m pip install -r requirements.txt
Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1))
  ...
Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2))
  ...
Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3))
  ...
Installing collected packages: novas, numpy, requests
  Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

pip ha molte altre opzioni. Consultate la guida a Installare moduli Python per la documentazione completa di pip. Se avete scritto un package Python e volete pubblicarlo sul Python Package Index, leggete la guida a Distribuire moduli Python.