Как создать виртуальное окружение в Python: инструкция

При работе с Python часто можно столкнуться с конфликтами библиотек. Это происходит, когда в системе одновременно используются разные пакеты и их версии. Python не разделяет зависимости по проектам, из-за чего одни и те же библиотеки могут конфликтовать или перезаписывать друг друга.

Стандартные инструменты управления пакетами решают проблему лишь частично. Надёжный способ избежать конфликтов — это использовать виртуальные окружения. В статье разберем, что это такое, как создать и запустить виртуальное окружение в Python и зачем оно вообще нужно.

Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно

Виртуальное окружение — это изолированная среда внутри системы, в которой хранятся зависимости конкретного проекта. Оно позволяет использовать отдельные версии библиотек и Python, не затрагивая глобальное окружение.

При разработке часто требуется работать с разными версиями одних и тех же библиотек или интерпретатора. Установка зависимостей в систему приводит к конфликтам и нестабильной работе проектов. Виртуальное окружение решает эту проблему — каждый проект получает собственный набор пакетов и настроек.

В стандартную библиотеку Python входит Python venv — инструмент для создания виртуальных окружений. Он используется для изоляции зависимостей и предотвращения конфликтов между установленными пакетами.

Перед использованием виртуальное окружение необходимо создать и активировать. Давайте посмотрим, как это делается с помощью Python venv.

Создание виртуальной среды Python

Виртуальная среда в Python — это отдельное изолированное окружение, внутри которого проект живет «сам по себе», со своими библиотеками и версиями зависимостей. Для создания такой  используется модуль venv. Он встроен в Python, начиная с версии 3.3, поэтому в большинстве случаев ничего дополнительно устанавливать не нужно.

Создание виртуального окружения выполняется одной командой:

python -m venv virt_name

Здесь virt_name — это имя виртуальной среды. Чаще всего это venv или .venv, но можно использовать любое удобное название, например, имя проекта.

После выполнения команды Python создаст отдельную директорию. В ней будут храниться собственный интерпретатор, менеджер пакетов и все зависимости проекта. Этот процесс может занять немного времени, так как система формирует полностью изолированное окружение.

В результате проект получает независимую среду разработки, в которой можно устанавливать библиотеки и настраивать зависимости, не опасаясь конфликтов с другими проектами или глобальной системой.

Активация виртуальной среды Python

После создания виртуальную среду необходимо активировать. Для этого используется одна команда, но ее вид зависит от операционной системы.

В Windows виртуальная среда активируется так:

.\Scripts\activate

В Linux и macOS используется другая команда:

source bin/activate

После активации в командной строке появится название виртуального окружения. Это означает, что все команды python и pip теперь выполняются внутри этой среды.

Если вы используете альтернативные инструменты (о них будет ниже), то важно учитывать, что некоторые менеджеры зависимостей создают и активируют виртуальные окружения автоматически. Например, при работе с pipenv достаточно выполнить команду:

pipenv shell

А в poetry виртуальная среда запускается так:

poetry shell

В активированной виртуальной среде можно безопасно устанавливать новые библиотеки и зависимости. Они будут использоваться только внутри текущего проекта и не повлияют на другие окружения или систему в целом.

Автоматическая активация виртуальной среды

Если вы работаете с одним проектом постоянно, то виртуальную среду для него можно активировать автоматически при запуске терминала. Это избавляет от необходимости каждый раз вводить команду вручную.

Для автоматической активации нужно изменить конфигурационный файл используемой оболочки:

• для Bash — это файл .bashrc;
• для Zsh — файл .zshrc.

Для других оболочек используется аналогичный конфигурационный файл.

Пример для Bash

1. Откройте файл конфигурации:

nano ~/.bashrc

2. Добавьте в конец файла строку с путем к виртуальной среде:

source /path/to/your/virtual/environment/bin/activate

Вместо /path/to/your/virtual/environment укажите путь к каталогу с виртуальной средой.

Например:

source /home/user/project_name/venv/bin/activate

3. Сохраните изменения и примените их:

source ~/.bashrc

После этого виртуальная среда будет активироваться автоматически при каждом запуске терминала. Это удобно для постоянной работы над проектом и позволяет сразу продолжать разработку в нужном окружении.

Как выйти из виртуального окружения Python и деактивировать его

Чтобы выйти из активного виртуального окружения и вернуться к глобальному окружению системы, используется одна команда:

deactivate

Команда работает одинаково в Windows, Linux и macOS. После ее выполнения виртуальная среда отключается, а терминал снова начинает использовать системный Python.

Проверить, что выход действительно произошел, можно командой:

pip -V

Если путь к pip больше не указывает на каталог виртуального окружения, значит деактивация прошла успешно. А если среда продолжает отображаться активной (например, в VS Code), перезапустите терминал или редактор и повторите команду.

Альтернативные инструменты для создания виртуальных окружений

Инструмент venv решает базовую задачу изоляции зависимостей, но в более сложных проектах его возможностей может быть недостаточно. Поэтому появились альтернативные инструменты — они упрощают управление зависимостями, поддерживают сложные сценарии разработки и автоматизируют работу с окружениями.

Virtualenv

Virtualenv — расширенная альтернатива venv. Поддерживает более старые версии Python и предоставляет дополнительные возможности по настройке окружений. Часто используется в проектах с устаревшим стеком или сложной структурой.

Poetry

Poetry — инструмент для управления зависимостями и виртуальными окружениями, ориентированный на полный жизненный цикл проекта. Он работает с файлами pyproject.toml, упрощает установку пакетов, сборку и публикацию библиотек. Подходит для современных Python-проектов и командной разработки.

Conda

Conda — менеджер окружений и пакетов с собственной экосистемой. Поддерживает не только Python, но и другие языки. Часто используется в data science и научных проектах, где важны бинарные зависимости и точный контроль версий.

Pipenv

Pipenv объединяет менеджер пакетов и виртуальных сред. Автоматически создаёт окружения и управляет зависимостями через Pipfile. Делает акцент на простоте и воспроизводимости окружений, но может быть менее гибким в сложных сценариях.

PyFlow

PyFlow — инструмент для управления пакетами, зависимостями и виртуальными средами. Подходит для упрощения установки и настройки проектов, где важна минимальная ручная конфигурация.

Hatch

Hatch — современный и расширяемый менеджер проектов. Управляет виртуальными средами, поддерживает автоматизацию задач и пользовательские сценарии. Используется в проектах, где важны стандартизация и контроль процессов разработки.

Итоги

Виртуальные окружения — базовый инструмент для работы с Python-проектами. Они позволяют изолировать зависимости, избежать конфликтов библиотек и поддерживать стабильную среду разработки.

Для простых задач и небольших проектов достаточно стандартного venv. Он встроен в Python, не требует дополнительной настройки и решает основные проблемы изоляции.

По мере усложнения проекта могут понадобиться альтернативные инструменты. Они берут на себя управление зависимостями, автоматизацию рабочих процессов, поддержку нескольких версий Python и командную работу. Выбор конкретного решения зависит от масштаба проекта, требований к воспроизводимости и используемого стека.

Виртуальные окружения помогают держать зависимости под контролем, изолировать проекты друг от друга и не ломать рабочее окружение при обновлениях библиотек или Python. За счет этого проекты проще поддерживать, переносить между машинами и разворачивать в новых средах без лишней ручной настройки.

Так что это действительно полезная штука, в которой стоит разобраться.