Как установить pip в pycharm

31.07.202231.07.2022 admin 0 Comments

Как установить pip в pycharm

Install, uninstall, and upgrade packages

PyCharm provides methods for installing, uninstalling, and upgrading Python packages for a particular Python interpreter. By default, PyCharm uses pip to manage project packages. For Conda environments you can use the conda package manager.

Manage packages in the Python Packages tool window

This tool window is available in PyCharm 2021.1 and later

The Python Packages tool window shows installed packages and the packages available in the PyPI repository. Use the Search field to filter out the list of the available packages.

You can preview package documentation in the documentation area, or you can click the Documentation link and open the corresponding resource in a browser.

To delete an installed package, click in the upper-right corner of the Python Package tool window.

Install packages from repositories

Start typing the package name in the Search field of the Python Package tool window. You should be able to see the number of the matching packages.

Expand the list of the available versions in the upper-right corner of the tool window. Select the required version or keep it the latest.

Click the Install button next to the version list. Once PyCharm notifies you about successful installation, you should see the package in the list of the installed packages.

If needed, click and provide a path to any custom repository you want to install from.

Manage package repositories

To specify a custom repository, including devpi or PyPi, click on the Python Packages toolbar.

If you want to install Python packages from a repository that requires HTTP authorization, click Basic HTTP and type the repository URL and the login credentials. Click OK to complete the task.

Once the repository is added, it appears in the list of the repositories in the Python Packages tool window.

Install packages from Version Control System

Specify a path to the target git repository. Refer to pip documentation for more information about supported path formats.

Select Install as editable (-e) if you want to install a project in editable mode (for example, setuptools develop mode ).

Install packages from a local machine

Specify a path to the package directory or an archive ( zip or whl ).

Manage packages in the Python interpreter settings

If you select a Python interpreter with the configured Conda environment, the Use Conda Package Manager toggle appears in the packages area toolbar.

Use this toggle to manage packages from the Conda environment repository. This toggle is enabled by default for Conda environments.

Install a package

Click the button on the package toolbar.

In the Available Packages dialog that opens, preview the list of the available packages and type the name of the package to install in the Search field.

If required, select the following checkboxes:

Specify version : if this checkbox is selected, you can select the desired version from the list of available versions. By default, the latest version is taken.

Options : If this checkbox is selected, you can type the pip install command-line options in the text field.

Install to user’s site packages directory

: If this checkbox is left cleared (by default), then the packages will be installed into the current interpreter package directory. If the checkbox is selected, the packages will be installed into the specified directory. This option is not available for Conda environments.

If you’ve got any or error messages, consult the Troubleshooting guide for a solution.

Uninstall a package

In the list of the packages, select the packages to be removed.

Click Uninstall ( ). The selected packages are removed from disk.

PyCharm smartly tracks the status of packages and recognizes outdated versions by showing the number of the currently installed package version (column Version ), and the latest available version (column Latest version ). When a newer version of a package is detected, PyCharm marks it with the arrow sign and suggests to upgrade it.

Upgrade a package

In the list of the packages, select the package to be upgraded.

The selected packages are upgraded to the latest available versions.

Click OK to complete upgrading.

If you’re accustomed to installing packages from the commands line, you can proceed with your workflow using the Terminal.

Reuse installed packages

Create a new virtual environment and install packages that you want to be used in other projects. Then you can specify this virtual environment as a Python interpreter for the target project and all the needed packages will be available.

In the Terminal window execute the following command:

Как правильно устанавливать библиотеки в PyCharm?

VolodinAS

Новичок

Через командную строку я установил нужные мне библиотеки.
Команды:

То есть, через IDLE всё работает.

Запускаю PyCharm, вставляю этот же код:

1\AppData\Local\Temp\tmpttixcb_z:
Error in sitecustomize; set PYTHONVERBOSE for traceback:
SyntaxError: (unicode error) ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xef in position 0: invalid continuation byte (sitecustomize.py, line 7)
Running from numpy source directory.
setup.py:480: UserWarning: Unrecognized setuptools command, proceeding with generating Cython sources and expanding templates
run_build = parse_setuppy_commands()
Cythonizing sources
Error in sitecustomize; set PYTHONVERBOSE for traceback:
SyntaxError: (unicode error) ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xef in position 0: invalid continuation byte (sitecustomize.py, line 7)
Processing numpy/random\_bounded_integers.pxd.in
Processing numpy/random\bit_generator.pyx
Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 59, in process_pyx
from Cython.Compiler.Version import version as cython_version
ModuleNotFoundError: No module named ‘Cython’

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 235, in
main()
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 231, in main
find_process_files(root_dir)
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 222, in find_process_files
process(root_dir, fromfile, tofile, function, hash_db)
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 188, in process
processor_function(fromfile, tofile)
File «C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy\tools\cythonize.py», line 64, in process_pyx
raise OSError(‘Cython needs to be installed in Python as a module’)
OSError: Cython needs to be installed in Python as a module
Traceback (most recent call last):
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.8.egg\pip\_vendor\pep517\_in_process.py», line 207, in
main()
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.8.egg\pip\_vendor\pep517\_in_process.py», line 197, in main
json_out[‘return_val’] = hook(**hook_input[‘kwargs’])
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.8.egg\pip\_vendor\pep517\_in_process.py», line 69, in prepare_metadata_for_build_wheel
return hook(metadata_directory, config_settings)
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\setuptools-40.8.0-py3.8.egg\setuptools\build_meta.py», line 140, in prepare_metadata_for_build_wheel
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\setuptools-40.8.0-py3.8.egg\setuptools\build_meta.py», line 210, in run_setup
File «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\setuptools-40.8.0-py3.8.egg\setuptools\build_meta.py», line 126, in run_setup
File «setup.py», line 508, in
setup_package()
File «setup.py», line 488, in setup_package
generate_cython()
File «setup.py», line 285, in generate_cython
raise RuntimeError(«Running cythonize failed!»)
RuntimeError: Running cythonize failed!

Command «D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\Scripts\python.exe D:\DOCUMENTS\ПРОГРАММИРОВАНИЕ\PYTHON\PROJECTS\PYCHARM\me2safeautocracker\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.8.egg\pip\_vendor\pep517\_in_process.py prepare_metadata_for_build_wheel C:\Users\VOLODI

1\AppData\Local\Temp\tmpttixcb_z» failed with error code 1 in C:\Users\VolodinAS\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\numpy

Помогите, пожалуйста, решить проблему. Пытался гуглить, но так и не нашел нужного решения. Не понимаю, PyCharm не использует ранее установленные библиотеки?

[PyCharm] Introduction to Interpreter, pip and packages

PyCharm is the most well-known IDE of Python, PyCharm is used by many Python developers to develop projects. Today, I will introduce how we can add Python packages.

References

If you want to install PyCharm as your IDE, you can refer to: PyCharm Installation Tutorial, A famous Python IDE

Interpreter

Python is a dynamic programming language, what we need is an Interpreter but not a Compiler.

In PyCharm, every project we created will have its virtual environment in the folder «venv«. There will be a newly established Interpreter, and there is nothing in it except the basic package.

The advantage of such a pure environment is that there is little conflict between the packages.

Click the gear button in the upper right corner and select Add.

On the left, there are a variety of optional configurations, remote connections, virtual environments, conda environment establishment, and even WSL and Docker.

pip is a tool of the Python management suite, which is very convenient to use in command line.

The above is the default usage method, if you want to adjust, you can also directly set the pip of Python3 to pip.

In PyCharm, we actually have a graphical interface to download the kit. (Of course, if you are accustomed to command line, there is actually a command line below that can be used, and the downloaded package will be installed directly in the virtual environment of the current project)

We pay attention to the two buttons «+» and «-» on the right.

You can see that there are already many Packages in my current project. If you want to remove a package, just select it and press the «-» on the right.

Then think about it the other way around, the «+» sign is to install the package, that is, there is no need to enter the pip command from the Command Line, and the system will automatically install it for us.

We will see this screen, this screen will list all packages that can be installed, and the search box above allows us to actively search for the package we want.

If there is a specific version, for example, you don’t want to update some packages to the latest package (sometimes the latest version is not stable), you can also use the Specify version next to it:

Choose the package and version you want.

After selecting it, press «Install Package» and it will automatically install it for us.

Packages

Packages in Python are some libraries that others have developed for us, so that we can directly import them into our programs without «Reinventing the wheel«.

PyCharm will kindly remind you that the package like my chatterbot has been underlined, which means that there is no such package in my environment.

So I installed the ChatterBot package in the virtual environment of my current project in accordance with the teaching in pip just now. (By the way, ChatterBot also needs to install chatterbot-corpus to run smoothly)

You can see that my PyCharm has no red bottom line warning.

This is an official sample code, you can find it at https://pypi.org/project/ChatterBot/.

Run the code. In my case, I need to press Ctrl + Shift + F10 to execute it directly. My friend told me that it can be changed, but I haven’t tested it.

We can see that ChatterBot executes normally; it has trained quite a bit.

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

После которой в конец

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда	Описание
mkvirtualenv env-name	Создаем новое окружение
workon	Смотрим список окружений
workon env-name	Меняем окружение
deactivate	Выходим из окружения
rmvirtualenv env-name	Удаляем окружение

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Теперь в директории

Далее выполняем команды в терминале:

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Установка Python и Pip

Установка Python и Pip в Windows

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

После которой в конец

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Команда	Описание
mkvirtualenv env-name	Создаем новое окружение
workon	Смотрим список окружений
workon env-name	Меняем окружение
deactivate	Выходим из окружения
rmvirtualenv env-name	Удаляем окружение

Установка PyCharm

Установка PyCharm в Windows

Установка PyCharm в Ubuntu

Теперь в директории

Далее выполняем команды в терминале:

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

Заключение

Configure a Pipenv environment

Pipenv is a tool that provides all necessary means to create a virtual environment for your Python project. It automatically manages project packages through the Pipfile file as you install or uninstall packages.

Pipenv also generates the Pipfile.lock file, which is used to produce deterministic builds and create a snapshot of your working environment. This might be particularly helpful for security sensitive deployment, when project requirements and packages versions are critical. For more details about pipenv, see project documentation at pipenv.kennethreitz.org/.

To use Pipenv with PyCharm, you need to implement several preparation steps.

Install Pipenv

Run the following command to ensure you have pip installed in your system:

You should expect to receive a system response indicating the pip version. If no pip is discovered, install it as described in the Installation Instructions. Alternatively, you can download and install Python from http://python.org.

Install pipenv by running the following command:

When installation completes, you will see the following message:

For your convenience, you might add the user base’s binary directory to your PATH environmental variable. If you skip this procedure, PyCharm will prompt you to specify the path to the pipenv executable when adding a pipenv environment.

Run the following command:

A sample output can be:

Replace site-packages with Scripts in this path to receive a string for adding to the PATH variable, for example:

$ setx PATH «%PATH%;C:\Users\jetbrains\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts»

Run the following command to find the user base’s binary directory:

An example of output can be

/Users/jetbrains/.local (masOS) or /home/jetbrains/.local (Linux)

Add bin to this path to receive a string for adding to the

/.bashrc file, for example:

Run the following command to make the changes effective:

After the preparation steps are done, you can use pipenv to create a virtual environment for new or existing projects.

Set pipenv for a new Python project

Initiate creating a new Python project as described in Creating a pure Python project.

If you have added the user base’s binary directory to your PATH environmental variable, you don’t need to set any additional options: the path to the pipenv executable will be autodetected.

Click OK to complete the task.

Click OK to save the changes and complete the task.

You can also set up pipenv for any of your earlier created projects.

Configure pipenv for an existing Python project

Do one of the following:

Press Ctrl+Alt+S to open the project Settings/Preferences and go to Project

Select Add Local Interpreter from the list of the available interpreter types.

If you have added the user base’s binary directory to your PATH environmental variable, you don’t need to set any additional options: the path to the pipenv executable will be autodetected.

If you see the Pipenv executable is not found error message, follow the pipenv installation procedure to discover the executable path and add it to the Pipenv executable field.

Click OK to complete the task.

Once all the steps are done, the new pipenv environment is set for your project and the packages listed in the Pipfile are installed.

If you open a project with a Pipfile file added but no any interpreter configured, PyCharm offers you to use Pipenv environment.

If you select this option, PyCharm sets pipenv for you automatically. Alternatively, you can click Configure Python interpreter to follow the standard workflow.

Similarly, when you open a project with a Pipfile file in PyCharm for the very first time, for example, by checking it out from the Version Control, the Pipenv virtual environment will be configured automatically.

PyCharm can create a Pipenv environment for your project based on the project requirements recorded in the Pipfile.

Create an environment using the Pipfile

Open any directory with your source files that contains the Pipenv file: select File | Open from the main menu and choose the directory.

If no any environment has been created for this project, PyCharm suggests creating it:

If PyCharm cannot autodetect the pipenv executable, specify a path to it. Click OK to complete the task.

/.bashrc and re-login to your OS in order for all the GUI processes to inherit new environment variables from your shell config.

For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:

How to fix pip package installation error in pycharm windows?

RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program

Installing build dependencies: started Installing build dependencies: finished with status ‘done’ Getting requirements to build wheel: started Getting requirements to build wheel: finished with status ‘done’ Preparing wheel metadata: started Preparing wheel metadata: finished with status ‘error’ Complete output from command C:\Users\JShaikh\PycharmProjects\sample\venv\Scripts\python.exe C:\Users\JShaikh\PycharmProjects\sample\venv\lib\site-packages\pip-19.0.3-py3.8.egg\pip_vendor\pep517_in_process.py prepare_metadata_for_build_wheel C:\Users\JShaikh\AppData\Local\Temp\tmpxwuuls3z: Running from numpy source directory. setup.py:461: UserWarning: Unrecognized setuptools command, proceeding with generating Cython sources and expanding templates run_build = parse_setuppy_commands() Cythonizing sources Processing numpy/random_bounded_integers.pxd.in Processing numpy/random\mtrand.pyx Processing numpy/random_bit_generator.pyx Processing numpy/random_bounded_integers.pyx.in Processing numpy/random_common.pyx Processing numpy/random_generator.pyx Processing numpy/random_mt19937.pyx Processing numpy/random_pcg64.pyx Processing numpy/random_philox.pyx Processing numpy/random_sfc64.pyx blas_opt_info: blas_mkl_info: No module named ‘numpy.distutils._msvccompiler’ in numpy.distutils; trying from distutils customize MSVCCompiler libraries mkl_rt not found in [‘C:\Users\JShaikh\PycharmProjects\sample\venv\lib’, ‘C:\’] NOT AVAILABLE

‘flang’]’ customize GnuFCompiler Could not locate executable g77 Could not locate executable f77 customize IntelVisualFCompiler Could not locate executable ifort Could not locate executable ifl customize AbsoftFCompiler Could not locate executable f90 customize CompaqVisualFCompiler Could not locate executable DF customize IntelItaniumVisualFCompiler Could not locate executable efl customize Gnu95FCompiler Could not locate executable gfortran Could not locate executable f95 customize G95FCompiler Could not locate executable g95 customize IntelEM64VisualFCompiler customize IntelEM64TFCompiler Could not locate executable efort Could not locate executable efc customize PGroupFlangCompiler Could not locate executable flang don’t know how to compile Fortran code on platform ‘nt’ NOT AVAILABLE

UserWarning: Optimized (vendor) Blas libraries are not found. Falls back to netlib Blas library which has worse performance. A better performance should be easily gained by switching Blas library. if self._calc_info(blas): blas_info: libraries blas not found in [‘C:\Users\JShaikh\PycharmProjects\sample\venv\lib’, ‘C:\’] NOT AVAILABLE

Русские Блоги

Ошибка обновления Pip в Pycharm

При использовании некоторых сторонних библиотек будет использоваться более поздняя версия pip. Например, для TensorFlow требуется версия pip 18.x, но при обновлении pip в pycharm могут возникнуть различные проблемы, и даже показать, что обновление прошло успешно, но это не так.

Автор прочитал несколько статей в блоге и обнаружил, что написание является более сложным и имеет плохую работоспособность. В этой статье представлен простой и практичный метод.

Первый шаг

Удалить пичарм.
Если вам не удалось обновить pip в pycharm, переустановите python.

Второй шаг

Выполнить инструкции Python в CMD.

В случае успеха будет выведено сообщение о том, что старая версия pip успешно удалена, а новая версия pip успешно установлена.

Третий шаг

Интеллектуальная рекомендация

139. Разрыв слов

«SpringSecurityOauth2» 4. Учетные данные клиента grant_type = client_credential

1. Обменяйте сертификат клиента на токен доступа. Приложению необходимо подать заявку на токен доступа от сервера аутентификации, а запрос требует сертификат клиента для аутентификации. Предпол.

java Map

Map спрос: * Сохранить идентификатор студента, имя студента * 2 значения атрибута этого учащегося должны сохраняться каждый раз * s1001 Zhang San Mapping Relations K (KEY) key V (VALUE) value (пара &q.

Советы для общих техник UliPad

UliPadСоветы для общих навыков PythonЯ научился этому некоторое время, и у меня есть под рукойIDEИнструменты также необходимы для написания программ. Я обнаружил, что многие люди используютsublime, Им.

Решите проблему, заключающуюся в том, что нулевое значение в объекте From в BeanUtils и PropertyUtils будет перезаписывать ненулевое значение в объекте To и повысить эффективность и производительность копирования. Как эффективно реализовать метод копирования свойств объекта?

Решите проблему, заключающуюся в том, что нулевое значение в объекте From в BeanUtils и PropertyUtils будет перезаписывать ненулевое значение в объекте To и повысить эффективность и производительность.

Poetry — прекрасная альтернатива pip (шпаргалка)

Предлагаю тем, кто пишет на Python, познакомиться с данным инструментом, так как это очень простой и удобный в использовании инструмент, применение которого может упростить ведение и разработку проекта.

Установка

Установить poetry на windows можно либо при помощи pip:

Либо более гибким вариантом через powershell:

Отличие от pip

Чтобы установить зависимости в pip необходимо выполнить:

Что для poetry займет всего 2 слова:

Просмотр зависимостей в pip можно сделать только командой:

Однако будут показаны только актуальные версии библиотек, не будет возможности увидеть структуру всех пакетов с их зависимостями. В poetry в файле poetry.lock можно увидеть сведения обо всех установленных пакетах, команда:

Покажет древовидную структуру пакетов с их личными зависимостями.

Так же запуск проекта в pip (в случае с виртуальным окружением) создает неудобства, так как первым делом необходимо зайти в это самое окружение при помощи команды:

И только затем можно выполнять какие-либо изменения с проектом. В poetry нет необходимости активировать виртуальное окружение, достаточно лишь зайти в папку с проектом и начинать пользоваться командами. Poetry сам найдет нужное окружение. Также в poetry можно менять версию python без необходимости менять старое виртуальное окружение.

Это лишь малая часть преимуществ. Далее рассмотрим примеры команд и структуру poetry файлов.

pyproject.toml

documentation- URL документации проекта

main-run = ‘new_proj.main:run’ (после чего достаточно запустить poetry main-run и будет выполнен запуск функции run в файле new_prof/main.py)

Далее зависимости можно установить двумя способами:

Пример данных в pyproject.toml

Основные методы

Чтобы сделать пакетным менеджером poetry в уже имеющемся проекте, достаточно выполнить:

Далее будет предложено заполнить немного основной информации о проекте

Метод может принимать некоторые необязательные параметры:

—description: описание проекта

—python: совместимые версии Python

—dependency: требуемый пакет с версией пакета

—dev-dependency: требования к разработке

После чего в проекте появится файл pyproject.toml, в котором вручную можно изменить любые данные.

install

Чтобы установить зависимости проекта достаточно выполнить команду:

Poetry считывает данные из pyproject.toml, строит дерево зависимостей проекта, разрешая проблемы с версиями зависимостей, и устанавливает все пакеты. Однако, если в проекте уже есть файл poetry.lock, то будут использоваться точные версии из этого файла.

Метод может принимать параметры:

—remove-untracked: удалит старые пакеты, которые больше не используются в проекте

—no-dev: dev пакеты не будут устанавливаться

update

Чтобы обновить версии зависимостей (тем самым обновив файл poetry.lock) достаточно выполнить:

Также есть возможность обновить лишь определенные пакеты:

Метод может принимать дополнительные параметры:

—no-dev : игнорирует обновление dev пакетов

—lock : не устанавливает и не обновляет пакеты, а только обновляет файл poetry.lock

Чтобы добавить новую библиотеку достаточно выполнить:

Можно указывать версию пакета:

Можно передать параметры:

—dev (-D): установит пакет в качестве dev зависимости

—path: путь к пакету (если пакет лежит локально)

—lock : не устанавливает зависимости, а только обновляет файл poetry.lock

remove

Чтобы удалить зависимость достаточно выполнить:

Дополнительно можно передать параметры:

—dev : удалит пакет из dev зависимостей

Чтобы посмотреть зависимости проекта достаточно выполнить:

результат poetry show

Если необходимо посмотреть информацию о конкретном пакете:

результат poetry show pygame

Посмотреть дерево зависимостей проекта можно при помощи:

Также можно передать параметры:

—tree: список зависимостей в виде дерева

—latest (-l): показать последние версии проектов

—outdated (-o): показать последние версии только для устаревших пакетов

Чтобы запустить проект достаточно выполнить:

PyCharm & Poetry

В PyCharm 2021.3 добавили поддержку Poetry. Теперь при создании проекта можно сразу указать poetry основным пакетным менеджером. Перед использованием необходимо установить executable версию poetry (на windows через poweshell):

После чего можно без проблем выбрать Poetry при создании проекта:

Установка poetry как менеджер пакетов в Pycharm

Структура проекта

При установке пакетов через менеджер PyCharm файл pyproject.toml будет автоматически обновляться сам:

Версии зависимостей

При установке пакета можно указать точную версию проекта, например:

Но иногда есть необходимость указать диапазон версий пакета, чтобы получать обновления, в таком случае есть несколько способов указать диапазон:

Вот какие диапазоны принимают данные префиксы версий:

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Комментарии 20

Кем считается? В чем именно проявляется «неоптимальность»?

pipenv и poetry облегчают ведение проекта, но решают несколько разные задачи.
Кроме того что авторы `pipenv` имели ощутимые проблемы во взаимодействия с комьютнити, проблемы с совместимостью [1], а последние несколько месяцев не ведется никакой активной разработки. Проект фактически умер. Поэтому я бы его не стал использовать или рекомендовать для разработки новых проектов.
`poetry` же, на мой взгляд, весьма перспективный проект, но все еще имеет проблемы с производительностью (ощутимые на некоторых сценариях) [2] и регрессии [3].
В любом случае оба этих проекта так или иначе используют виртуальные окружения.

Конкретно пакет virtualenv действтельно считается устаревшим, так как поддержка виртуальных окружений является частью стандартной библиотеки Python начиная 3.3 [4].

У меня есть несколько вопросов: а зачем в Windows добавлять путь к Python в переменную окружения PATH?
А что делать если нужно использовать несколько версий Python?

Для базовой версии Python можно создать переменную покушения c указанием полного пути. Но мне кажется, что лучше сделать параметризированный batch файл и выполнять запуск нужного базового интерпретатора Python.

Устанавливая Python в Ubuntu, Python становится доступным для всей системы, можно сказать, что он по умолчанию добавляется в PATH.

У меня в Windows LLVM 9 потребовал библиотеки Python 3.6. Так что был практический смысл добавления Python в PATH. Как по другому разрешить эту зависимость я затрудняюсь.

А что делать если нужно использовать несколько версий Python?

Статья рассчитана для начинающих, которым ещё рано беспокоиться о проблемах связанных с использованием нескольких версий Python.

Как поступать в ситуации, когда возникла потребность в разных версиях Python, у меня нет четкого мнения. Всегда можно переопределить переменные среды. На своей практике я писал batch и cmd файлы, устанавливал Conda в Ubuntu. Современные IDE позволяют создавать профили/окружения, где можно указать конкретные компиляторы/интерпретаторы.

Обычно не имеет смысла иметь более двух версий python на одном компьютере. Как правило, это последняя вторая и последняя третья версии. Если так получилось, что установлены обе версии python, то будет обидно, если скрипты третьей версии будут запускаться интерпретатором второй версии. Поэтому лучше не ставить галку напротив «Add Python to Path» при установке (если только вы не собираетесь устанавливать LLVM), а отметить пункт «Install launcher».
Если нужно запустить скрипт второй версий python, то сделать это можно так:

Для третьей версии запуск будет аналогичным

Кстати, про ubuntu. В windows 10 начиная с версии 1910 (если не ошибаюсь) команда python является такой же встроенной, как find, sort и т.п. Что позволяет python-файлам быть такими же родными файлами скриптов для windows, как cmd/bat-файлы или powershell-скрипты. Только делает эта команда совсем не то, что ожидается. При попытке её выполнить, открывается windows-магазин из которой нужно установить python. После установки поведение команды python вполне соответствует ожиданиям. Единственное отличие от ubuntu в том, здесь python третий, а не второй.
Вернём к версия python в windows. Со временем, третьих версий может стать больше одной, тогда при запуске вместе с мажорной нужно указывать минорную версию:

Чтобы не запутаться в версиях, можно посмотреть, какие из уже установлены

В самом худшем случае приходится указывать не только полную версию интерпретатора, но и разрядность

По моему опыту, в 32-разрядной версии возникает меньше проблем с пакетами.

Источники информации: