Requirements txt python как сделать

Python Virtual Environments и Packages: venv и requirements.txt

Введение в Virtual Environments

Если вы работали с несколькими проектами, в которых использовался Python, то наверняка вы встречались с проблемой поломки одного из проекта, потому что обновленная версия библиотеки для другого проекта, не применима для текущего. Т.е. если вы работаете с Python и не используете miniconda или anaconda, то установка и обновление библиотек python постоянно ломает ваши проекты. Эта проблема называется «Ад зависимостей».

Поэтому лучшим подходом будет создавать для каждого отдельного проекта свою среду. В этой статье будет рассмотрена библиотека venv для настройки Virtual Environment для Windows.

Виртуальная среда — это способ Python для разделения зависимостей между проектами.

Создание виртуальной среды — venv в Windows

venv (для Python 3) позволяет управлять отдельными установками пакетов для разных проектов. По сути, venv позволяет вам создавать «виртуальную» изолированную установку Python и устанавливать пакеты в эту виртуальную установку. При переключении проектов вы можете просто создать новую виртуальную среду и не беспокоиться о нарушении работы пакетов, установленных в других средах. При разработке приложений Python всегда рекомендуется использовать виртуальную среду.

Чтобы создать виртуальную среду, перейдите в каталог вашего проекта и запустите venv.

Активация и деактивация виртуальной среды Python

Далее необходимо активировать виртуальную среду.

Префикс вашего рабочего каталога изменится (выделил желтым — venv)

Пока ваша виртуальная среда активирована, pip будет устанавливать пакеты в эту конкретную среду, и вы сможете импортировать и использовать пакеты в своем приложении Python.

Установка пакетов в виртуальную среду

Пример:

Как сохранить пакеты в файл requirements.txt

Будет выведен список спецификаторов пакетов, таких как:

Имейте в виду, что в этом случае в файле requirements.txt будут перечислены все пакеты, которые были установлены в виртуальной среде, независимо от того, откуда они пришли.

Установить пакеты из файла requirements.txt

Как запустить скрипт Python в виртуальной среде. Пример автоматизации с помощью cmd

Для того, чтобы запустить скрипт, достаточно внутри директории с проектом (со средой) запустить команду:

Либо создать файл cmd с содержимым и запустить его:

Создание виртуальной среды с помощью PyCharm

Для более легкой работы с виртуальными средами на Windows рекомендую установить PyCharm (Community Edition бесплатная). При создании проекта он сам создаст виртуальную среду и будет запускать файл в этой виртуальной среде:

Новую виртуальную среду можно создать с помощью разных инструментов в Pycharm:

Создание виртуальной среды в Ubuntu 20.14

requirements.txt — что это и зачем?

В исходниках множества Python-проектов можно встретить этот странный текстовый файл. Например, им пользуются urllib3, numpy, pandas, flake8 и куча других проектов. Давайте разберемся, что это такое, как этим пользоваться и зачем нам это нужно.

Гипотетическая предыстория

Давайте представим, что вы написали замечательный скрипт, который спрашивает у пользователя название города и выводит текущую температуру и общее состояние погоды:

Скрипт получился настолько хорош, что вы хотите поделиться им со всеми своими друзьями. К сожалению, друзья при попытке запустить вашу программу получают следующую ошибку:

Кажется, что скинуть только код недостаточно.

Или, допустим, что вы сами через полгода-год попытаетесь запустить эту же программу. За это время вы успели пару раз переустановить Python, переустановить ОС, отформатировать свой магнитный накопитель (используйте SSD — нет, я серьёзно!) или может быть вообще сменили компьютер. Почти уверен, что при запуске скрипта вы получите ровно ту же самую ошибку.

Зачастую, когда мы пишем код, мы полагаемся на какие-либо библиотеки или фреймворки. Это со всех сторон хорошо — это удобно, уменьшает размер программы во много раз, позволяет не думать о мелких деталях, а решать свою конкретную задачу, опираясь на высокоуровневые абстракции. Но, к сожалению, есть «но» — такие библиотеки становятся частью вашей программы, ваш код становится зависим. Это значит, что ваш код больше не сможет работать сам по себе, для его работы должны быть установлены все зависимости.

Я хочу сказать, что намного мудрее составлять этот список зависимостей сразу же и просто поддерживать его в актуальном состоянии по мере развития проекта.

requirements.txt — это список внешних зависимостей

Сообщество Python исповедует идеологию «простое лучше, чем сложное». Наверное, поэтому для хранения списка зависимостей сообщество выбрало самый простой из возможных форматов — текстовый файл, где на каждой строке перечислено ровно по одной зависимости.

Стоит отметить, что requirements.txt не является стандартом, т.е. нет документа, который описывал бы требования к этому файлу. Скорее, это просто распространённая практика в сообществе, которая, наверное, возникла спонтанно и хорошо прижилась.

Вот пример самого простого такого файла (кстати, именно этим файлом можно описать зависимости, которые нужны для запуска нашего скрипта с погодой):

Если бы было несколько зависимостей, то файл выглядел бы так:

Можно указать конкретную версию зависимости. Если версия не указана, то считается, что нужна последняя доступная:

Можно указывать диапазоны и другие более сложные «спецификаторы версий». В целом, в requirements.txt можно писать любые «запросы», которые понимает команда pip install :

Как пользоваться

Команда pip install умеет читать такие файлы, если передать специальный флаг:

Таким образом, если requirements.txt будет иметь вот такое содержимое:

То следующие две команды будут иметь одинаковое действие:

Преимущества использования requirements.txt :

На таком маленьком примере разница может быть не очевидна, но когда список зависимостей разрастётся до определенного размера, то вам не захочется больше перечислять его в pip install напрямую.

Так как это распространённое соглашение, то другим разработчикам будет достаточно увидеть этот файл, чтобы понять, что нужно сделать. Это здорово экономит время на чтении инструкций.

Как создать

Но можно использовать и встроенную в pip функциональность:

Команда pip freeze выводит все установленные в интерпретатор сторонние пакеты. Заметьте, что в список попали не только прямые зависимости ( pyowm ), но и подзависимости — это даже лучше, потому что вы сможете более точно воссоздать окружение по этому файлу.

Можно перенаправить вывод этой команды в файл при помощи стандартного консольного приема (работает и на Windows), и получить валидный файл requirements.txt :

Обратите внимание, что pip freeze выведет список пакетов в том окружении, в котором он запущен. Не забудьте активировать виртуальное окружение перед запуском этой команды, иначе получите список пакетов, установленных в глобальный интерпретатор. Кстати, у меня есть пост про виртуальные окружения, где объясняется как ими пользоваться.

Подытожим плюсы и минусы ручного и автоматического подходов:

Можно использовать и смешанный подход: сгенерировать начальную версию файла при помощи pip freeze и допилить её затем руками, если у вас какая-то сложная нестандартная ситуация.

Проблемы requirements.txt

Почему «хотя бы примерно»? Практика показывает, что зафиксировать версию пакета недостаточно. Иногда случается, что под одной версией пакета в разное время может находиться совершенно разный код. PyPI, конечно, не позволит перезаписать уже опубликованную версию, но, например, ваш приватный корпоративный индекс пакетов может быть не таким строгим.

Заключение

Для тренировки можно попытаться запустить скрипт с погодой. Все исходники лежат здесь.

Дополнительное чтение

Подпишитесь!

Чтобы получить уведомление о новом посте можно:

The Python Requirements File and How to Create it

Python requirements files are a great way to keep track of the Python modules. It is a simple text file that saves a list of the modules and packages required by your project. By creating a Python requirements.txt file, you save yourself the hassle of having to track down and install all of the required modules manually.

In this article, we will learn how to create Python requirements files along with the best practices and the benefits of using them. It’s often used together with virtual environments in Python projects, but that is outside the scope of this article.

Before we go into the details on how to create a Python requirements file, make sure to check our list of Python IDEs and code editors here if you are serious about learning Python. It makes your life easier and increases your productivity.

Using a Python requirements file comes with a lot of benefits.

First, it allows you to keep track of the Python modules and packages used by your project. It simplifies the installation of all of the required modules on any computer without having to search through online documentation or Python package archives. It is used to install all of the dependencies on another computer so that they are compatible with one another.

Second, it makes it easy to share your project with others. They install the same Python modules you have listed in your requirements file and run your project without any problems.

Third, if you ever need to update or add a Python module to your project, you simply update the requirements file rather than having to search through all of your code for every reference to the old module.

Next, let’s learn how to create one!

How to Create a Python Requirements File

There’s not much else we need to do to create a Python requirements file at this point, but we will cover how to install specific packages manually in the terminal.

You can also generate a Python requirements.txt file directly from the command line with:

pip freeze outputs a list of all installed Python modules with their versions.

Adding Modules to Your Python Requirements File

Now that we have created a Python requirements file, it’s time to start adding some modules! The first step is to open the text document and add the names of the modules you would like to install.

For example, if I want to install the tensorflow library into my project, I type in tensorflow on its own line along with the required version. Let’s type an example in your newly created Python requirements.txt file:

Once you add all of the modules you need, save the document and exit!

Installing Python Packages From a Requirements File

Now that our Python requirements file is all set up, let’s take a look at how to install packages from it. To do this, we will use the pip package manager.

The pip utility is used to install, upgrade, and uninstall Python packages. It is also used to manage Python virtual environments and more.

To start, open up a terminal or a command prompt and navigate to the directory of your Python project. Once you are there, type the following command:

This installs all of the modules listed in our Python requirements file into our project environment.

Output:

It is a good practice to set a new environment before installing packages with your Python requirements file. pyenv and venv to help you with this process in my next article, here and here.

As mentioned before, use the pip freeze command to output a list of the Python modules installed in your environment.

How to Maintain a Python Requirements File

If you created a Python requirements.txt file at one point but have failed to maintain it for some reason, fear not! You can do it as follows.

Output:

As an example, let’s update fastapi :

Output:

Step 3: Check to see if all of the tests pass.

Step 4: Run pip freeze > requirements.txt to update the Python requirements file.

Step 5: Run git commit and git push to the production branch.

Freezing all your dependencies helps you have predictable builds.

If you need to check for missing dependencies, you can do so with the following command:

Output:

In our case, we are good to go!

How to Create Python Requirements File After Development

While it is possible to create it manually, it is a good practice to use the pipreqs module. It is used to scan your imports and build a Python requirements file for you.

According to the documentation, once installed with the following command:

running pipreqs in the command line generates a requirements.txt file automatically:

Why You Should Use a Python Requirements File

Create a Python requirements.txt file when starting a new data science project. It is always a good idea to include one in your project, particularly in the context of version control.

If you are unsure about version control, read more about it here. And if you are interested in writing better Python code, you can find more information here.

Using Python requirements files is among Python development best practices. It dramatically reduces the need for managing and supervising different libraries. Managing your library dependencies from one place makes it easier, more convenient, and faster. It helps keep everything organized and easy for everyone involved.

Compared to pasting a list of dependency paths into the command line every time you want to install or update them, it makes installing your Python applications on another system easier. It is a great way to ensure you have all the necessary dependencies installed for your project.

Also, GitHub provides automated vulnerability alerts for dependencies in your repository. By uploading a requirements.txt with your code, GitHub checks for any conflict and sends an alert to the administrator if it detects any. It can even resolve the vulnerabilities automatically!

Best Practices for Using a Python Requirements File

There are several best practices to follow in using a Python requirements.txt file:

Looking for data science project ideas to experiment with creating and maintaining a Python requirements file? Feel free to check this article to find some inspiration!

User Guide#

Running pip#

pip is a command line program. When you install pip, a pip command is added to your system, which can be run from the command prompt as follows:

Installing Packages#

pip supports installing from PyPI, version control, local projects, and directly from distribution files.

The most common scenario is to install from PyPI using Requirement Specifiers

For more information and examples, see the pip install reference.

Basic Authentication Credentials

Using a Proxy Server#

When installing packages from PyPI, pip requires internet access, which in many corporate environments requires an outbound HTTP proxy server.

pip can be configured to connect through a proxy server in various ways:

using the environment variable PIP_USER_AGENT_USER_DATA to include a JSON-encoded string in the user-agent variable used in pip’s requests.

Requirements Files#

“Requirements files” are files containing a list of items to be installed using pip install like so:

Logically, a Requirements file is just a list of pip install arguments placed in a file. Note that you should not rely on the items in the file being installed by pip in any particular order.

In practice, there are 4 common uses of Requirements files:

If SomeDependency was previously a top-level requirement in your requirements file, then replace that line with the new line. If SomeDependency is a sub-dependency, then add the new line.

It’s important to be clear that pip determines package dependencies using install_requires metadata, not by discovering requirements.txt files embedded in projects.

Constraints Files#

Use a constraints file like so:

Constraints files are used for exactly the same reason as requirements files when you don’t know exactly what things you want to install. For instance, say that the “helloworld” package doesn’t work in your environment, so you have a local patched version. Some things you install depend on “helloworld”, and some don’t.

One way to ensure that the patched version is used consistently is to manually audit the dependencies of everything you install, and if “helloworld” is present, write a requirements file to use when installing that thing.

Constraints files offer a better way: write a single constraints file for your organisation and use that everywhere. If the thing being installed requires “helloworld” to be installed, your fixed version specified in your constraints file will be used.

Constraints file support was added in pip 7.1. In Changes to the pip dependency resolver in 20.3 (2020) we did a fairly comprehensive overhaul, removing several undocumented and unsupported quirks from the previous implementation, and stripped constraints files down to being purely a way to specify global (version) limits for packages.

Installing from Wheels#

If no satisfactory wheels are found, pip will default to finding source archives.

To install directly from a wheel archive:

To include optional dependencies provided in the provides_extras metadata in the wheel, you must add quotes around the install target name:

In the future, the path[extras] syntax may become deprecated. It is recommended to use PEP 508 syntax wherever possible.

For the cases where wheels are not available, pip offers pip wheel as a convenience, to build wheels for all your requirements and dependencies.

pip wheel requires the wheel package to be installed, which provides the “bdist_wheel” setuptools extension that it uses.

To build wheels for your requirements and all their dependencies to a local directory:

And then to install those requirements just using your local directory of wheels (and not from PyPI):

Uninstalling Packages#

pip is able to uninstall most packages like so:

pip also performs an automatic uninstall of an old version of a package before upgrading to a newer version.

For more information and examples, see the pip uninstall reference.

Listing Packages#

To list installed packages:

To list outdated packages, and show the latest version available:

To show details about an installed package:

For more information and examples, see the pip list and pip show reference pages.

Searching for Packages#

pip can search PyPI for packages using the pip search command:

The query will be used to search the names and summaries of all packages.

For more information and examples, see the pip search reference.

Command Completion#

pip comes with support for command line completion in bash, zsh and fish.

To setup for powershell:

Alternatively, you can use the result of the completion command directly with the eval function of your shell, e.g. by adding the following to your startup file:

Installing from local packages#

In some cases, you may want to install from local packages only, with no traffic to PyPI.

First, download the archives that fulfill your requirements:

Note that pip download will look in your wheel cache first, before trying to download from PyPI. If you’ve never installed your requirements before, you won’t have a wheel cache for those items. In that case, if some of your requirements don’t come as wheels from PyPI, and you want wheels, then run this instead:

“Only if needed” Recursive Upgrade#

eager : upgrades all dependencies regardless of whether they still satisfy the new parent requirements

only-if-needed : upgrades a dependency only if it does not satisfy the new parent requirements

As an historic note, an earlier “fix” for getting the only-if-needed behaviour was:

A proposal for an upgrade-all command is being considered as a safer alternative to the behaviour of eager upgrading.

User Installs#

To install “SomePackage” into an environment with site.USER_BASE customized to ‘/myappenv’, do the following:

When globally installed packages are on the python path, and they conflict with the installation requirements, they are ignored, and not uninstalled.

To make the rules clearer, here are some examples:

From within a real python, where SomePackage is not installed globally:

From within a real python, where SomePackage is installed globally, but is not the latest version:

From within a real python, where SomePackage is installed globally, and is the latest version:

Fixing conflicting dependencies

Using pip from your program#

The pip code assumes that is in sole control of the global state of the program. pip manages things like the logging system configuration, or the values of the standard IO streams, without considering the possibility that user code might be affected.

pip’s code is not thread safe. If you were to run pip in a thread, there is no guarantee that either your code or pip’s would work as you expect.

pip assumes that once it has finished its work, the process will terminate. It doesn’t need to handle the possibility that other code will continue to run after that point, so (for example) calling pip twice in the same process is likely to have issues.

What this means in practice is that everything inside of pip is considered an implementation detail. Even the fact that the import name is pip is subject to change without notice. While we do try not to break things as much as possible, all the internal APIs can change at any time, for any reason. It also means that we generally won’t fix issues that are a result of using pip in an unsupported way.

It should also be noted that installing packages into sys.path in a running Python process is something that should only be done with care. The import system caches certain data, and installing new packages while a program is running may not always behave as expected. In practice, there is rarely an issue, but it is something to be aware of.

Having said all of the above, it is worth covering the options available if you decide that you do want to run pip from within your program. The most reliable approach, and the one that is fully supported, is to run pip in a subprocess. This is easily done using the standard subprocess module:

If you want to process the output further, use one of the other APIs in the module. We are using freeze here which outputs installed packages in requirements format.:

If you don’t want to use pip’s command line functionality, but are rather trying to implement code that works with Python packages, their metadata, or PyPI, then you should consider other, supported, packages that offer this type of ability. Some examples that you could consider include:

Changes to the pip dependency resolver in 20.3 (2020)#

pip 20.3 has a new dependency resolver, on by default for Python 3 users. (pip 20.1 and 20.2 included pre-release versions of the new dependency resolver, hidden behind optional user flags.) Read below for a migration guide, how to invoke the legacy resolver, and the deprecation timeline. We also made a two-minute video explanation you can watch.

We will continue to improve the pip dependency resolver in response to testers’ feedback. Please give us feedback through the resolver testing survey.

Watch out for#

The big change in this release is to the pip dependency resolver within pip.

The most significant changes to the resolver are:

So, if you have been using workarounds to force pip to deal with incompatible or inconsistent requirements combinations, now’s a good time to fix the underlying problem in the packages, because pip will be stricter from here on out.

Constraints don’t override the existing requirements; they simply constrain what versions are visible as input to the resolver (see #9020)

Hash-checking mode requires that all requirements are specified as a == match on a version and may not work well in combination with constraints (see #9020 and #8792)

If necessary to satisfy constraints, pip will happily reinstall packages, upgrading or downgrading, without needing any additional command-line options (see #8115 and Options that control the installation process )

Unnamed requirements are not allowed as constraints (see #6628 and #8210)

Links are not allowed as constraints (see #8253)

Constraints cannot have extras (see #6628)

Per our Python 2 Support policy, pip 20.3 users who are using Python 2 will use the legacy resolver by default. Python 2 users should upgrade to Python 3 as soon as possible, since in pip 21.0 in January 2021, pip dropped support for Python 2 altogether.

How to upgrade and migrate#

Test the new version of pip.

While we have tried to make sure that pip’s test suite covers as many cases as we can, we are very aware that there are people using pip with many different workflows and build processes, and we will not be able to cover all of those without your help.

installing several packages simultaneously

re-creating an environment using a requirements.txt file

using constraints files

the “Setups to test with special attention” and “Examples to try” below

If you have a build pipeline that depends on pip installing your dependencies for you, check that the new resolver does what you need.

Run your project’s CI (test suite, build process, etc.) using the new resolver, and let us know of any issues.

If you develop or support a tool that wraps pip or uses it to deliver part of your functionality, please test your integration with pip 20.3.

Troubleshoot and try these workarounds if necessary.

If pip is taking longer to install packages, read Dependency resolution backtracking for ways to reduce the time pip spends backtracking due to dependency conflicts.

Please report bugs through the resolver testing survey.

Setups to test with special attention#

Requirements files with 100+ packages

Installation workflows that involve multiple requirements files

Requirements files that include hashes ( Hash-checking Mode ) or pinned dependencies (perhaps as output from pip-compile within pip-tools )

Continuous integration/continuous deployment setups

Installing from any kind of version control systems (i.e., Git, Subversion, Mercurial, or CVS), per VCS Support

Installing from source code held in local directories

Как создать и сделать Requirements txt файл в Python

Если вы разработчик, вы можете знать, что при работе над любым проектом Python важно всегда работать в среде, которая делает ваш проект многоразовым и повторяемым, не создавая проблем для всех, кто берет ваш проект. Поэтому, прежде чем обсуждать, как создать и применить Requirements.txt файл в Python, узнаем, что такое файл require.txt и зачем он нам нужен.

Что такое файл require.txt в Python?

В Python файл require.txt – это тип файла, который обычно хранит информацию обо всех библиотеках, модулях и пакетах, которые используются при разработке конкретного проекта. В нем также хранятся все файлы и пакеты, от которых зависит этот проект или которых требуется его запуск. Обычно файл «require.txt» хранится (или находится) в корневом каталоге ваших проектов. Здесь возникает еще один существенный вопрос, зачем нам нужен этот тип файла в наших проектах.

Зачем нужен файл require.txt?

Он помогает нам по-разному, даже когда мы пересматриваем наш проект в будущем, поскольку он решает почти все проблемы совместимости. Если вы когда-либо работали над каким-либо проектом Python, вы наверняка знаете, что обычно требуется несколько пакетов.

Однако при разработке проекта мы использовали определенную версию пакетов. Позже менеджер пакетов или сопровождающий могут внести некоторые изменения, и эти изменения могут легко сломать все ваше приложение.

Поэтому отслеживать каждую модификацию пакетов – это слишком большая работа. В частности, если проект слишком велик, важно отслеживать каждый используемый нами пакет, чтобы избежать неожиданных сюрпризов.

Один из стандартных способов решения подобных проблем – использование виртуальной среды. Причина в том, что существует два основных типа пакетов и мест, где обычно хранятся библиотеки Python, и нам не нужны все типы этих пакетов при работе над конкретным проектом; следовательно, необходимо знать, какой из них требуется для каждого проекта, чтобы облегчить воспроизводимость.

Обычно это следующие файлы:

Что такое виртуальная среда в Python?

Виртуальная среда в Python – это тип изолированного или искусственного рабочего пространства, в котором пакеты пользователя хранятся отдельно от локальной (или основной) установки системы. Это позволяет нам создавать «виртуальную» среду для каждого проекта Python. Это упрощает независимость каждого проекта от другого, особенно если у них одни и те же зависимости. Существуют различные доступные пакеты, которые можно использовать для создания виртуальной среды. Вот некоторые из основных пакетов:

Итак, как только виртуальная среда будет создана для нашего проекта, давайте посмотрим, как установить пакеты и библиотеки. Очень легко получить все необходимые пакеты, которые нам нужны для использования в нашем проекте с виртуальной средой. Давайте сначала посмотрим, как использовать «virtualenv».

Это тип библиотеки, который позволяет нам создавать виртуальную среду и использовать ее. Чтобы установить virtualenv, вы можете следовать приведенной инструкции:

1. Откройте Cmd, введите следующую команду и нажмите кнопку ввода, как показано на изображении ниже:

2. Создание нового рабочего каталога для проекта.

Теперь создайте новую виртуальную среду внутри каталога этого проекта, чтобы избежать ненужных проблем.

3. Теперь, чтобы использовать эту вновь созданную виртуальную среду, нам просто нужно ее активировать. Чтобы активировать эту изолированную среду, введите следующую команду и нажмите кнопку ввода, как показано ниже:

Чтобы убедиться, что наша новая виртуальная среда создана, вы можете увидеть в приглашении, что префикс заменен именем вашей новой виртуальной среды, как в нашем случае, мы назвали нашу виртуальную среду как «name_of_envirnmnet».

Вы также можете проверить это, открыв каталог проекта или папку, в которой будет создан новый каталог с указанным именем.

4. Теперь давайте посмотрим, как создать файл require.txt.

Чтобы создать файл require.txt, было бы хорошо знать, что он содержит.

Файлы require.txt включают все типы стандартных пакетов и библиотек, которые используются в этом конкретном проекте. Таким образом, этот файл require.txt играет важную роль при разработке любых небольших или крупных проектов. Это также помогает нам сделать наши проекты более портативными.

С помощью файла “require.txt” можно легко избежать нескольких серьезных проблем. Чтобы понять это более подробно, вы можете рассмотреть следующий приведенный пример.

Предположим, вы создали новый проект, например приложение, совместимое с конкретной версией библиотеки и пакетов. Таким образом, по какой-то причине вы пересылаете это приложение своему другу.

Поскольку вы не использовали файл require.txt, возможно, ваше приложение не будет работать должным образом или даже не запустится в системе вашего друга. Основная причина этого в том, что все пользователи не используют одну и ту же версию библиотек и пакетов.

Однако, если вы использовали файл require.txt, любой может запустить и использовать ваш проект или приложение, потому что все необходимые или используемые пакеты и библиотеки также указаны в форме файла (require.txt) с вашим проектом.

Как получить файл Requirements.txt: с помощью Virtualenv

Здесь мы можем получить файл requirements.txt. Чтобы создать файл require.txt, мы можем использовать следующую команду:

Как получить файл Requirements.txt: с помощью Pipenv

Pipenv также является отличным инструментом для создания библиотеки виртуальных сред, который имеет несколько интересных функций. Вы можете использовать следующую инструкцию, чтобы получить файл require.txt.

1. Введите следующую команду, чтобы установить pipenv:

2. Теперь введите следующую команду и нажмите кнопку ввода.

Приведенная выше команда используется для установки пакетов, необходимых для проектов.

Эти команды можно использовать для активации вновь созданной виртуальной среды, как показано ниже.

Теперь введите следующую команду, чтобы запустить сценарий в виртуальной среде.

Эта команда используется для запуска указанного сценария в виртуальной среде, как показано ниже.

Поскольку это проще, он также автоматически отслеживает все библиотеки, используемые для проекта, в pipfile и pipfile. файл блокировки. Эти файлы играют ту же роль, что и файл requirements.txt, а также хранят дополнительную информацию о некоторых вещах, которые не включены в файл require.txt.

Таким образом, вы можете использовать этот pip-файл как альтернативу файлу requirements.txt. Однако, если вы все еще хотите использовать файл requirements.txt, вы можете использовать следующую команду:

Способ без Virtualenv, но с помощью Pipreqs

Pipreqs – один из самых эффективных и простых в использовании инструментов, который не требует создания какой-либо виртуальной среды. Поэтому это очень полезно, если пользователю требуются только пакеты и библиотеки, используемые в приложении или проекте.

Одна из наиболее важных вещей заключается в том, что он автоматически сканирует скрипты или файлы Python на предмет их импортированных библиотек и создает файл requirements.txt.

Давайте посмотрим, как это работает:

1. Прежде всего, вы должны установить «pipreqs», поэтому, чтобы загрузить его, введите следующую команду в cmd и нажмите кнопку ввода:

Installing packages using pip and virtual environments¶

This guide discusses how to install packages using pip and a virtual environment manager: either venv for Python 3 or virtualenv for Python 2. These are the lowest-level tools for managing Python packages and are recommended if higher-level tools do not suit your needs.

This doc uses the term package to refer to a Distribution Package which is different from an Import Package that which is used to import modules in your Python source code.

Installing pip¶

pip is the reference Python package manager. It’s used to install and update packages. You’ll need to make sure you have the latest version of pip installed.

You can also install pip yourself to ensure you have the latest version. It’s recommended to use the system pip to bootstrap a user installation of pip:

Afterwards, you should have the latest version of pip installed in your user site:

The Python installers for Windows include pip. You can make sure that pip is up-to-date by running:

Afterwards, you should have the latest version of pip:

Installing virtualenv¶

If you are using Python 3.3 or newer, the venv module is the preferred way to create and manage virtual environments. venv is included in the Python standard library and requires no additional installation. If you are using venv, you may skip this section.

virtualenv is used to manage Python packages for different projects. Using virtualenv allows you to avoid installing Python packages globally which could break system tools or other projects. You can install virtualenv using pip.

Creating a virtual environment¶

venv (for Python 3) and virtualenv (for Python 2) allow you to manage separate package installations for different projects. They essentially allow you to create a “virtual” isolated Python installation and install packages into that virtual installation. When you switch projects, you can simply create a new virtual environment and not have to worry about breaking the packages installed in the other environments. It is always recommended to use a virtual environment while developing Python applications.

To create a virtual environment, go to your project’s directory and run venv. If you are using Python 2, replace venv with virtualenv in the below commands.

venv will create a virtual Python installation in the env folder.

Activating a virtual environment¶

You can confirm you’re in the virtual environment by checking the location of your Python interpreter:

Use requirements.txt

Define requirements

Select the method of handling versions of the required libraries. The version numbers can be defined:

Define the requirements management policy:

Remove unused requirements

Deletes records that correspond to unused libraries and packages.

Allows modifications in the base requirements files (if any is referenced in the requirements.txt file).

Keep existing version specifier if it matches the current version

Leaves the version number unchanged if it satisfied the selected method versions handling.

Click OK and inspect the generated file.

You can also run pip freeze > requirements.txt in the command line to generate a requirements.txt file for your project. See https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/ for more details.

If the name of the requirements file differs from requirements.txt or when you have several requirements files in one project, you have to notify PyCharm about the requirements file you want to apply.

Configure the default requirements file

In the Package requirements file field, type the name of the requirements file or click the browse button and locate the desired file.

Click OK to save the changes.

Though you can always run the Sync Python Requirements to update the requirements file, PyCharm provides quick fixes that enable populating this file.

Update a requirements file

In an import statement of a Python file, click a package which is not yet imported. PyCharm suggests a quick-fix:

Select and apply the suggested quick-fix. The package is added to the dependency management file.

PyCharm provides quick fixes and notifications related to the unsatisfied dependencies.

Install the required packages

The notification bar is displayed when the Unsatisfied package requirements inspection is enabled. You can enable it in the Preferences/Settings | Editor | Inspections dialog.

Open a project with the requirements file specified, a notification bar is displayed on top of any Python or requirements file opened in Editor :

Click one of the provided links to satisfy or ignore requirements.

If you have selected the Ignore option, you can always change your mind, and remove the package from the list of the ignored packages.

Add the ignored dependencies

Preview the list of the ignored requirements and click the Add icon () to add them.

Is there any way to output requirements.txt automatically?

I want to output the requirements.txt for my Python 3 project in PyCharm. Any ideas?

5 Answers 5

Trending sort

Trending sort is based off of the default sorting method — by highest score — but it boosts votes that have happened recently, helping to surface more up-to-date answers.

It falls back to sorting by highest score if no posts are trending.

Switch to Trending sort

Try the following command:

Pigar works quite well I just tested it

The answer above with pip freeze will only work properly if you have set up a virtualenv before you started installing stuff with pip. Otherwise you will end up with requirements which are «surplus to requirements». It seems that pigar goes and looks at all your import statements and also looks up the versions currently being used. Anyway, if you have the virtualenv set up before you start it will all be cleaner, otherwise pigar can save you. It looks in subdirectories too.

open the terminal in Pycharm and type in this command:

and the requirements.txt will be automatically created

Surely this post is a bit old but the same I contribute with what I learned, to generate the requirements.txt we can do it in three ways, as far as I know:

Before running the command be sure that the virtual environments is activated because the command will be executed in the same folder as the project.A file requirements.txt with Python dependencies will be generated in the same folder as the execution. If you use this command all requirements will be collected from the virtual environment. If you need to get requirements used only in the current project scope then you need to check next options.

Note

Why to use pipreqs? Because pip freeze will collect all dependencies from the environments. While pipreqs will collect requirements used only in the current project!

plus freeze only saves the packages that are installed with pip install and saves all packages in the environment.

If you like to generate requirements.txt without installing the modules use pipreqs

If there were other ways to do it always grateful to continue learning 🙂

Python requirements.txt. Создание и применение ⁠ ⁠

Итак requirements.txt! Это питоновский аналог package.json. если кто знаком с node js.

Эта штука нужна при деплое (заливании проекта на сервер), а также при командной разработке, чтобы одной командой установить все используемые в проекте библиотеки правильных версий.

1) создание виртуального окружения: virtualenv venv

2) активация виртуального окружения:

3) эти команды нужно выполнить, если не работает pip freeze в пункте 4.

linux: sudo apt-get install python-matplotlib

4) Чтобы сформировать вышеоговренный файл вводим

pip freeze > requirements.txt

5) чтобы установить библиотеки из сформированного файла в пункте 4:

Ничего сложного, но надо знать.

Кстати в течение недели, как выложил видео в youtube, был на собеседовании, в котором один из вопросов был, «Что такое виртуальное окружение», а об этом я рассказывал в предыдущем видео и сразу представил это:

Следущий вопрос был как раз про requirements.txt. И тут мне было еще тяжелее сдержать улыбку =) Так что будет полезно.

Видео само собой прикладываю.

Интересный Python #10: CLI-приложения⁠ ⁠

Пример для Windows:

1. Откройте командную строку. Для этого нажмите Win + R, в открывшемся окне напишите cmd и от души приложитесь по кнопке Enter;

2. Введите команду tasklist и нажмите Enter. Вы увидите список запущенных процессов, их идентификаторы и объём памяти, которые они занимают;

3. Выполните команду tasklist /fi «memusage gt 200000», то есть добавьте к tasklist параметр /fi «memusage gt 200000». Вы увидите список процессов, занимающих в памяти более 200 000 килобайт.

Ну а если вы уже знакомы с Git, Docker и другими инструментами, то с их CLI вы наверняка имели дело.

С помощью библиотеки click вы легко сможете создавать свои CLI-приложения. В конце поста, как и всегда, будет тренировочное задание. Приятного чтения 🙂

Как установить click

1. Откройте терминал (командную строку);

2. Если умеете пользоваться виртуальным окружением, то создайте и активируйте его. Если нет, то пропустите этот шаг;

3. Выполните команду pip install click.

У click очень подробная и качественная документация. Ознакомиться с ней можно здесь.

Дальше будет много примеров кода. На Пикабу они выкладываются в виде скриншотов. Забрать их в виде текста можно здесь.

Вот так выглядит простейшее консольное приложение на click:

Выполните несколько раз команду python main.py . Вместо main.py должно быть имя вашего скрипта. Каждый раз вы увидите в консоли новое случайное число.

Аргументы и опции добавляются к команде с помощью декораторов @click.argument и @click.option.

Теперь использовать скрипт можно так:

Теперь использовать скрипт можно так:

click автоматически добавляет команду —help, которая выводит в консоль справочную информацию по командам, зарегистрированным с помощью @click.command. Попробуйте выполнить ваш скрипт с флагом —help, и вы увидите следующее:

При регистрации опции можно передать аргумент help, в котором будет содержаться справочная информация об этой опции.

Для аргументов справочную информацию указывать нельзя.

Напишите CLI-приложение, которое будет принимать в качестве аргумента строку и подсчитывать количество уникальных букв в нём.

Например, для строки ‘Мама мыла раму’ приложение выведет следующий результат:

Если передан флаг —ignore-case (игнорировать регистр символов), то результат должен быть таким:

А если ещё и передан флаг —sort, то таким:

Как и всегда, буду рад видеть ваши решения в комментариях. По каждому из них будет предоставлена обратная связь от наших код-ревьюеров.

Код нужно обязательно представить в 2 форматах:

— изображение, сгенерированное на https://carbon.now.sh/ ;

— ссылка на код, сгенерированная через codepile.net или аналогичный сервис.

Интересный Python #9: ещё более продвинутый ввод с клавиатуры⁠ ⁠

Более удобный формат постов

Для вашего удобства мы запилили небольшой раздел на YtYt, на котором такие посты можно читать в более удобном формате. Там код размещён не в виде скриншотов, а в виде текстовых вставок, из которых можно копировать содержимое. Также есть навигация по статье. А ещё там собраны все предыдущие посты. Так что милости просим: клик 🙂

Как установить Prompt toolkit

1. Откройте терминал (командную строку);

2. Если умеете пользоваться виртуальным окружением, то создайте и активируйте его. Если нет, то пропустите этот шаг;

3. Выполните команду pip install prompt-toolkit.

Что умеет эта библиотека?

Она позволяет создавать мощные консольные приложения, получающие ввод от пользователя через клавиатуру. Предоставляет целую кучу возможностей, которые и не снились стандартному input‘у:

— ввод многострочного текста;

— поддержка горячих клавиш;

— готовые диалоговые окна.

В официальной документации можно ознакомиться с примерами реальных приложений, созданных на Prompt toolkit.

Если вам не хочется копаться в англоязычной документации, то читайте пост дальше. В нём мы рассмотрим некоторые возможности Prompt toolkit на несложных примерах.

Используем автодополнение, чтобы помочь пользователю выбрать из нескольких вариантов и не опечататься.

Для этого понадобится класс WordCompleter, экземпляр которого будет передаваться в функцию prompt() (более функциональный аналог input()).

Запустите код и начните вводить что-нибудь из указанного ассортимента. Появится выпадающий список.

В нём можно выбрать нужный вариант с помощью клавиш-стрелок и нажать Enter.

Для того, чтобы отображать какой-то промежуточный статус во время ввода данных, можно использовать строку состояния. Она закрепляется в нижней части консоли.

Для создания строки состояния нужно при вызове prompt() передать аргумент bottom_toolbar.

Теперь запросим то же самое меню, только сразу выведем его на экран в виде готовых вариантов и попросим пользователя отметить нужные.

Для этого понадобится функция checkboxlist_dialog().

Чтобы переключаться между пунктами меню и кнопками, используйте клавишу Tab.

С прочими видами диалоговых окон можно ознакомиться в документации.

Напишите консольное приложение для тестирования студентов. Оно задаёт пользователю вопросы из заранее заготовленного списка и предлагает ему выбрать 1 из 4 вариантов ответа. После того, как на все вопросы будут получены ответы, приложение выводит количество правильных ответов в формате «7/14 правильных ответов (50%)».

Как и всегда, жду ваши решения в комментариях. По каждому из них будет предоставлена обратная связь от наших код-ревьюеров.

Код нужно обязательно представить в 2 форматах:

— изображение, сгенерированное на https://carbon.now.sh/ ;

— ссылка на код, сгенерированная через codepile.net или аналогичный сервис.

Ответ на пост «Программирование на Python «для тупых» 008.2 Проверяем домашку»⁠ ⁠

Наткнулся я вчера вот на этот пост. И так как сам постоянно провожу код-ревью у студентов, то стало интересно посмотреть на то, как другие проводят код-ревью на Пикабу. В общем.

Начинается всё с PASS = ‘123456’, потом появляется type = ‘simple’ и min = 5, и вот мы уже создали свой маленький уютный адочек в репозитории, в котором кроме нас самих никто никогда не разберётся. Дебажить такой код будет очень весело.

Никогда (!) и ни за что (!) не используйте зарезервированные слова в качестве названий своих объектов. На то они и зарезервированные, в общем-то. Можно нижнее подчёркивание в конец добавить, если уж сильно приспичит: `type_`, `min_`.

На 11-й минуте гордо звучит фраза «Всё по PEP8». А вот и сам код, который «по PEP8»:

Возможно, где-то в параллельной вселенной есть свой PEP8, которому этот код полностью соответствует.

К сожалению, в той вселенной, в которой мы с вами живём, данный код не имеет буквально никакого отношения к стандарту PEP8, в частности, вот к этому его разделу.

Про имя blacklist, в котором содержится не список записей, а логическое значение, я даже не буду ничего говорить. Кто читал предыдущие посты, тот сам прекрасно поймёт, в чём здесь проблема.

«Оператор not ожидает, что справа у него будет True или False».

Вот тут у меня окончательно сгорела жопа и дальше смотреть видео я уже не смог. Шла 12-я минута из 41.

Автор называет это «правильным решением» и учит писать код именно так. Я даже не буду разбирать проблему подробнее, но думаю, что многие из тех, кто изучает Python хотя бы 2-3 месяца, смогут легко написать в комментариях, почему такой код писать нельзя.

А почему так припекло?

Да потому, что начальный этап обучения программированию очень важен. На нём закладываются фундаментальные знания, формируются зачатки алгоритмического мышления. И когда кто-то учит людей с самого начала писать лютый говнокод, настойчиво пропихивая это как корректное и правильное решение, у меня возникает лишь 1 мысль:

Обзор книги «Грокаем алгоритмы», поймёт даже кот⁠ ⁠

Всем доброго времени суток!

Публикую обзор подписчика нашего телеграмм-канала IT-старт t.me/it_begin на книгу «Грокаем алгоритмы».

Автор: Адитья Бхаргава

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Кто целевая аудитория книги?

Книга отлично подойдет для тех, кто решил для себя познакомиться с тематикой алгоритмизации.

Также книга подойдет для тех людей, что ранее пробовали изучать данную тему, но утонули в океанах огромных книг и заумных сайтов, что по итогу, своей сложностью подачи материала, сбивали лишь с толку.

Книга состоит из 11 глав, что затрагивает такие темы как бинарный поиск, сортировка, рекурсия, хеш-таблицы, динамическое программирование и многое, многое другое.

Для начала, чтобы было предметное понимание, что представлено в книге, ознакомимся с её оглавлением.

Глава.1. Знакомство с алгоритмами.

Рис.1.5. Разговорот первой главы

В данной главе, автор знакомит нас с алгоритмами и это знакомство начинается с бинарного поиска.

Бинарный поиск прекрасно рассмотрен на примере игры «Угадай число». Автором предложено читателю загадать число от 1 до 100. При каждой попытке угадать число, ваша задача ответить «много», «мало» или же «угадал».

Плохим способом в данном случае является перебор всех чисел подряд, что влечет за собой сценарий из 100 попыток.

Пример бинарного поиска в задаче «Угадай число».

Начинать угадывать искомое число с числа «50». Мало? Пробуем число «75». Много? Пробуем сузить диапазон возможного расположения искомого числа и пробуем «63». Основная особенность в том, что благодаря бинарного поиску, какое бы число в диапазоне от «1» до «100» вы бы не загадали, его можно будет угадать не более чем за 7 попыток.

В этом и есть магия бинарного поиска, что раскрывается в этой книге. Идём дальше.

Глава.2. Сортировка выбором.

В этой главе автор рассказывает о том, как устроена память компьютера,что из себя представляют массивы и связные списки и то, как устроен алгоритм сортировки выбором. Обо всём по порядку.

Автор предлагает представить память компьютера в виде большого шкафа с огромным количеством ящиков внутри. Каждый ящик имеет свой собственный адрес. В случае, когда нам требуется сохранить что-либо в памяти, мы запрашиваем у компьютера место в его памяти, он в ответ нам выдает адрес для сохранения нашей информации. Для сохранения информации присутствуют два основных способа, массивы и сортировка.

Возможно, самый простой в реализации алгоритм сортировки. Как и в большинстве других подобных алгоритмов, в его основе лежит операция сравнения. Сравнивая каждый элемент с каждым, и в случае необходимости производя обмен, метод приводит последовательность к необходимому упорядоченному виду.

Достаточно легкий для понимания алгоритм, но его недостатком является то, что он очень медленно работает.

В третьей главе автор подробно и довольно таки удачно рассказывает о том, что такое рекурсия на примере старого бабушкиного чемодана.

Глава.4. Быстрая сортировка.

Автор предлагает нам познакомиться со стратегией «Разделяй и властвуй», что отлично подходит для тех случаев, когда решаемая вами задача, не решается ни одним из ранее известных алгоритмов. Предлагаю вам ознакомиться с этой удивительной стратегией, что сопровождается соответствующими иллюстрациями.

Рис.4.2 Стратегия «Разделяй и властвуй»

Рис.4.3 Стратегия «Разделяй и властвуй»

Рис.4.4 Быстрая сортировка

Также в 4-й главе автором подробно рассматривает алгоритм быстрой сортировки, что часто применяется на практике и как раз таки успешно успешно использует стратегию «Разделяй и властвуй».

Отличительной особенностью хорошей хэш-функции создает минимальное количество коллизий.

Отлично проиллюстрировано использование хеш-таблиц для поиска.

Рис.5.2. Использование хеш-таблиц для поиска

Хорошим преимуществом данной книги является тезисная выжимка по главе в виде шпаргалки, что имеется в конце каждой главы. Идем дальше.

Глава.6. Поиск в ширину.

Рис.6.2. Подробно иллюстрированное знакомство с графами

Глава.7. Алгоритмы Дейкстры

Алгоритм Дейкстры — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским учёным Эдсгером Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса. Алгоритм широко применяется в программировании, например, его используют протоколы маршрутизации OSPF и IS-IS.

Глава.8. Жадные алгоритмы

Жадный алгоритм — алгоритм, заключающийся в принятии локально оптимальных решений на каждом этапе, допуская, что конечное решение также окажется оптимальным. Известно, что если структура задачи задается матроидом, тогда применение жадного алгоритма выдаст глобальный оптимум. Штука нужная и для кругозора также полезна.

Глава.9. Динамическое программирование

Рис.9. Динамическое программирование

Практическая польза динамического программирования в том, чтобы сократить количество вычислений, благодаря решению каждой подзадачи лишь единожды.

Глава 10. Алгоритм k ближайших соседей

Метод k-ближайших соседей – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации. Поэтому, если интересуетесь машинным обучением, стоит изучить!

Глава 11. Что дальше?

По своему значению, возможно одна из самых важных глав этой книги, так как, в ней автор попытается подсказать дальнейшее направление в изучении алгоритмов и рассмотрит те алгоритмы, что не рассматривались в книге ранее.

Напишу тезисно то, о чем говорится в финальной главе:

1. Инвертированные индексы

2. Преобразование Фурье

3. Параллельные алгоритмы.

5. Для чего нужны распределенные алгоритмы?

8. Фитльры Блума и HyperLogLog

Хотелось бы подвести итоги по книге.

Тот редкий случай, когда книга стоит своих денег. Безусловно, всегда хочется дешевле, но пока это одна из немногих книг, о приобритении которой я не пожалел. Сам покупал в марте за 1038 руб.

2. Подробно иллюстрированное описание всех алгоритмов и особенностей их работы. Зависит от человека, но лично я запоминаю информацию куда лучше, когда она идёт с описательными иллюстрациями. Тут уже индивидуально.

3. Реализация всех алгоритмов на Python.

Один из самых популярных ныне языков программирования, вследствие чего вариант реализации в книге всех алгоритмов на Python и достаточно подробное описание кода, является хорошим подспорьем для тех, кто учит Python и интересуется алгоритмами.

Форма выполнения книги. Пожалуй, единственный недостаток книги.

Обложка мягкая, дело вкуса, но если постоянно носите с собой книгу, может помяться. Также плотно склеины с корешком книги страницы, вследствие чего просто раскрыть книгу, положить на стол и приступить к чтению не получится, страницы будут стремиться к закрытию. Опять же, дело вкуса, с учетом той полезной информации, что дается в книге, недостаток терпимый, хоть и не из приятных.

Заключение по книге:

Изначально несколько раз пытался изучать программирование с книги «Алгоритмы. Построение и анализ.» Но не смог преодолеть и сотни страниц. Не понравилось, что автор с самого начала обрушивал на читателя поток формул, от которых мозг начинал кипеть, сам же текст был наполнен тоской и унынием типичного университетского материала, вследствие чего необходимо было искать альтернативный источник концентрированной информации по алгоритмам и источник этот был найден в лице отличной книги под названием «Грокаем алгоритмы».

Более понятного объяснения алгоритмов ранее нигде не встречал. Всё расписано крайне подробно и объясняется буквально «на пальцах», дополнительно сопровождая объяснения работы алгоритмов информативными картинками, изображающими их работу.

Прочесть данную книгу советую абсолютно каждому программисту, независимо от уровня профессиональной подготовки.

Мой канал в телеграмм

Если статья показалась вам интересной, то буду благодарен за подписку на мой

где я также публикую обзоры технической литературы и полезную информацию как для действующих, так и для начинающих программистов

Ссылка на бесплатную электронную версию книги t.me/it_begin/186

Интересный Python #8: продвинутый ввод с клавиатуры⁠ ⁠

Привет всем любителям консольных приложений на Python 🙂 Если вы часто используете print(), то почитайте первые посты в разделе «Прикладной Python», там много интересного на эту тему. А если запрашиваете данные через input(), то сейчас вы узнаете, как можно упростить себе жизнь.

Как установить PyInputPlus

1. Откройте терминал (командную строку);

2. Если умеете пользоваться виртуальным окружением, то создайте и/или активируйте его. Если нет, то пропустите этот шаг;

3. Выполните команду pip install pyinputplus.

С документацией здесь, к сожалению, большая беда. Автор то ли забил на неё, то ли забыл про неё. Она есть, но она настолько неактуальна, что пользоваться ей нужно аккуратно. Ссылка здесь.

Так что для полного освоения этой библиотеки лучше почитать исходный код, а самые основные функции будут показаны в этом посте.

Более удобный формат постов

Для вашего удобства мы запилили небольшой раздел на YtYt, на котором такие посты можно читать в более удобном формате. Там код размещён не в виде скриншотов, а в виде текстовых вставок, из которых можно копировать содержимое. Также есть навигация по статье. А ещё там собраны все предыдущие посты. Так что милости просим: клик 🙂

Вроде бы выглядит так же, как и обычный input(), ничего особенного. Но попробуйте несколько раз ввести пустую строку, и вы увидите следующее:

Если пользователь вводит пустую строку, то inputStr() автоматически выводит сообщение об ошибке и повторно запрашивает ввод.

Попробуйте ввести что-нибудь, что не является целым числом. Функция inputInt() будет упорно запрашивать ввод до тех пор, пока не получит корректный вариант.

Пусть это будет слово, в котором первая буква будет находиться в диапазоне [А-Я], а затем будет идти не меньше 1 буквы в диапазоне [а-я].

Время в формате «ЧЧ:ММ» или «ЧЧ:ММ:СС»

Выбор из нескольких вариантов

Поддерживаются ответы «Yes», «No», «Y», «N» в любом регистре.

Есть и другие варианты, их можно найти в исходном коде библиотеки.

Напишите консольное приложение, которое запрашивает имя пользователя, его вес, возраст и уровень ежедневной активности (от 1 до 5). Затем оно выводит на экран рекомендуемый режим питания (этот функционал пока что оставьте в виде заглушки) и спрашивает у пользователя, нужно ли отправить режим питания на email. Если нужно, то запрашивает email.

О том, как по-настоящему отправлять email с помощью Python, будет рассказано в одном из следующих постов, так что подписывайтесь, чтобы не пропустить.

Выкладывайте своё решение в комментариях, чтобы получить по нему обратную связь, да и просто похвастаться 🙂

Код нужно представить в 2 форматах:

1. Изображение, сгенерированное на https://carbon.now.sh/ ;

2. Ссылка на код, сгенерированная через https://www.codepile.net/ или аналогичный сервис.

Профессия Python-разработчик от Skillbox. Да или нет? Я выбрал «нет»⁠ ⁠

С детства меня тянуло к компьютерам. У моего школьного друга отец сам собрал Spectrum и иногда после школы я приходил к нему в гости. Мы загружали в магнитофон кассету и с замиранием смотрели на экран черно-белого телевизора и слушали пение магнитофона, которое, кстати не всегда заканчивалось удачно и приходилось все повторять заново.

Среди моих детских желаний чем заниматься когда я вырасту, по мере взросления, тяга к компьютерам преобладала.

В 10-11 классах после школы мы всем классом ходили на занятия в технический университет, где среди прочих предметов было и программирование. На первом занятии наш преподаватель спросил какой язык бы мы хотели изучать, Pascal или С++, и мы дружно ответили С++, наверное, потому-что это звучало более необычно, так как ни того ни другого языка мы в принципе не знали, в школе информатика была на Basic. Преподаватель был отличным специалистом своего дела и с ним у меня наконец-то программирование стало существенно более понятным чем в школе, где нам просто давали задачу, а вы делайте как хотите. Из наиболее запомнившегося было то, что на первых занятиях мы не изучали язык программирования, а просто отрабатывали написание программ на листочке на русском языке. Что-то вроде умножить значение на то-то и если результат такой-то, то выполнить то-то. Повторить 10 раз. Ну и т.п. То есть фактически шла отработка логики, ведь не важно на каком языке писать программу, если ты понимаешь что ты пишешь. Вместе с тем, если студент демонстрировал пренебрежение к предмету и откровенное скудоумие, то преподаватель был безжалостен. Стены мужского туалета были исписаны грязными ругательствами в его адрес, на мой взгляд незаслуженно.

Но так получилось, что учиться я пошел не на компьютерные науки, а на одну из инженерных специальностей, как хотели мои родители, которую с отличием закончил и пошел работать по специальности.

Вместе с тем, тяга к компьютерам никуда не делась, я самостоятельно глубже изучал С++ и по теме своей инженерной работы писал разные расчетные программы, которые, к слову, используются моими бывшими коллегами и последующими поколениями до сих пор. Borland C++ Builder был прост и прекрасен.

Карьера стремительно продвигалась вперед, инженерной работы стало существенно меньше, организационной и административной, соответственно, больше. Отчетность, отчетность и еще раз отчетность. Одни и те же данные в разных отчетных формах Excel нужны то одним, то другим. Планы, факты, графики, исполнение бюджетов и т.д. и т.п. Я вижу что все это можно автоматизировать и облегчить себе жизнь. Здесь уже С++ отходит в сторону и начинается эра VBA. Как здорово нажать кнопку и все данные плавно перетекают из одной формы отчета в другую, все обновляется и, если надо, пересчитывается. Так же, когда у меня бывало свободное время я автоматизировал инженерные задачи на VBA.

Теперь, где бы я не работал, я автоматизировал рутинные задачи с помощью VBA и моим бывшим коллегам в последствии оставались плоды моих трудов. Помню как-то один программист из моей бывшей организации (мы с ним работали вместе, я был постановщиком задачи по большой расчётной программе, разрабатываемой в рамках организации) позвонил спустя 3 года после моего увольнения и сказал что его заставляют указать себя в качестве автора одной из моих программ, так как организация хочет запатентовать мою программу. Не буду ли я против.

Меня давно привлекал Python, но в рабочем накале последних лет, бытовых семейных дел и прочего до него никак не доходили руки.

Изучаю какие курсы существуют, для более ускоренного погружения. Не буду писать про существующие курсы, плюсы и минусы, отзывы и т.д. Все это в избытке есть в интернете.

Расскажу про свой опыт взаимодействия со Skillbox по их направлению «Профессия Python-разработчик». На этот курс я так и не попал и расскажу почему. Может быть кому-то это будет полезным.

Я как-то подписался у них на бесплатный курс по созданию телеграмм ботов на Python и мне на почту периодически приходят маркетинговые письма с супер, мега скидками только три дня. И вот как-то я отреагировал на подобное письмо и забронировал у них на сайте участие в обучении по направлению «Профессия Python-разработчик».

На следующий день со мной связался пусть будет Лаврентий, расспросил какое направление мне интересно, про мой предыдущий опыт в программировании, определил стоимость курса со всеми моими мега скидками, получилось, к слову 124 тыс. руб., обучение рассчитано на год. Объяснил что возможна рассрочка на 24 мес. по оплате, курсы представляют из себя видеозаписи, доступ к которым осуществляется из их платформы, вопросы по обучению можно задать их специалистам, так же выпускникам гарантируется трудоустройство и если не трудоустроитесь вернем деньги. Видите на сайте форму для оплаты? Если у вас Тинькофф или Сбербанк, то можете сразу оплатить первый платеж и получить доступ к обучению. Стоп. Я не готов оплатить прямо сейчас. Подскажите где мне увидеть договор. Ок, публичную оферту скачаю на сайте и изучу до завтра.

Изучаю публичную оферту (редакция от 9 марта 2022 года), возникает ряд вопросов по пунктам указанным ниже, которые на следующий день и обсуждаю с позвонившим мне Лаврентием:

4.3. Заказчик обязан:
4.3.1. Своевременно и в полном объеме оплатить стоимость Услуг Исполнителя.

4.5. Финансовые условия
4.8. Заказчик производит оплату в размере 100% (ста процентов) тарифа единовременно.

4.11. Заказчик вправе оплатить Услуги Исполнителя в кредит, который предоставляется Заказчику банком-партнером Исполнителя. Кредит предоставляется Заказчику на условиях, предусмотренных банком-партнером. Исполнитель не несет ответственность за условия предоставления банком-партнером Заказчику кредита, а также за отказ банка-партнера в предоставлении кредита.

Я: То есть рассрочка это не рассрочка, а кредит?

Лаврентий: Технически да, но оплату по процентам на себя берет Skillbox и поэтому мы называем это рассрочкой. Банк-партнер перечисляет Skillbox 100% суммы обучения за вычетом причитающихся банку процентов.

Я: А где это прописано в договоре между мной и Skillbox?

Лаврентий: Это явно не прописано, но мы так делаем.

Я: А где можно увидеть кредитный договор вашего банка-партнера и условия по нему?

Лаврентий: Если вы оплачиваете первый платеж, то можете у банка запросить договор.

2. По расторжению и изменению условий договора.

9.2. Договор может быть в любое время расторгнут по инициативе Исполнителя в одностороннем порядке.

Да вы что, Skillbox принадлежит Газпром-медиа и Мейл.ру! Ну-ну.

Ну вы поняли, заказчик и здесь беззащитен.

Приложение №1 к Договору. «Правила возврата денежных средств».
1. Возврат денежных средств в соответствии с 782 ГК РФ (отказ от Договора) возможен до исполнения сторонами обязательств по Договору, т.е. до момента предоставления доступа к Платформе.

Лаврентий: Мы всегда идем на встречу нашим клиентам и несмотря на такие условия часто возвращаем деньги, если для этого есть объективные причины.

Я: Но по договору же вы этого не обязаны делать?

Лаврентий: Да, но такого у нас никогда не бывает!

4. Гарантии трудоустройства.

Я: В договоре нет ничего про гарантии трудоустройства, описание как это все происходит, все условия.

Лаврентий: Посмотрите на странице курса на нашем сайте. Видите «Гарантии трудоустройства» со звездочкой? Пролистайте страницу в самый низ. Видите мелким шрифтом «Условия акции»? Так вот про трудоустройство написано там.

Я: (открываю документ по ссылке https://skillbox.ru/rules.pdf «ПРАВИЛА ПРОВЕДЕНИЯ СТИМУЛИРУЮЩЕГО МЕРОПРИЯТИЯ «Гарантия трудоустройства или возврат денег»») Ну ок, давайте почитаем вместе (читаю). Прочитал, есть вопросы. Вопрос первый: этот документ же не приложение к договору, а описание вашей акции?

Лаврентий: Ну да, это стимулирующее мероприятие направленное на узнаваемость нашего бренда.

Я: Еще вопрос по п. 2.1.

2.1. Общий срок проведения Мероприятия: с «15» декабря 2021 года по «31» июля 2022 года включительно.

Лаврентий: Если вы оплатите до 31 июля, то условия акции будут действовать на весь срок вашего обучения.

Я: Но это же просто условия проведения акции, а ни приложение к договору.

Лаврентий: Мы не такие (общий смысл).

Я: Еще вопрос по п.4. условий акции.

4. Особые условия.
4.3. Обязательства Организатора и Партнера по оказанию Участнику содействия в трудоустройстве считаются выполненными или прекращенными:
— При получении Участником от работодателя предложения о трудоустройстве.
— При отказе Участника от 3 (трех) приглашений на собеседования, направленных ему от рекомендованных Организатором и Партнером работодателей.

Лаврентий: Вы неправильно читаете данный пункт, почему вы решили что речь идет об одном предложении о работе? Мы обычно имеем дело со многими предложениями о работе нашим клиентам!

Я: Но позвольте, я читаю по-русски «предложение», это же единственное число?

Лаврентий: Вы неправильно понимаете, здесь речь не идет об одном предложении и русский язык здесь не причём, здесь юридический язык и если не написано про явно что «одно предложение», то оно не одно.

Я: Лаврентий, спасибо за разъяснения, но я в настоящее время не готов стать слушателем ваших платных курсов. Меня не устраивает договор с вашей организацией и условия по гарантированному трудоустройству. Договор абсолютно ассиметричен не в пользу вашего потенциального клиента. Готов с вами заключить другой договор, по результатам обсуждения с вашими специалистами. Такое невозможно? Тогда, всего хорошего.

Собственно по данной теме на этом все. Может быть я слишком въедливый, но подписаться под такие условия договора я не готов.

Для себя же я выбрал бесплатные курсы от freecodecamp. Заодно и английский подтяну.

How to create & use requirements.txt for python projects

What is requirements.txt & it’s advantage

When a person is working on a python project and added some python libraries and then shares the project in the team or when a new team member joins the team, it’s always difficult to tell what libraries used in the project, either you have to specify in a text document or write somewhere.

but during the time, if you upgrade the libraries, you have to manually update the version details as well in the documentation, so the next person who picks up the project can install specific version of the libraries.

so requirements.txt file will automatically updates the package details with version when someone installs a new package, also python provides a way to install those version packages directly from the requirements.txt file, so you need not to manually install each & every package.

How to create requirements.txt

Navigate to your project directory in terminal & type

pip freeze > requirements.txt

This will keep all the installed package names with the versions installed for the current project.

Important note –

Sometimes handcraft or relook into the requirements.txt is a good idea after doing a pip freeze

Scenario – Sometimes when developers try with different libraries for experiment, but they tend to forget to remove from the project, but those libraries left inside the requirements.txt file, so when other developer use the requirements.txt to install the packages might not have idea where it’s used inside the project.

Another scenario – few libraries when we install, requirements.txt add extra dependencies specific to the libraries, but when we upgrade the libraries during course of time, the dependencies might not be required, but doesn’t remove from the requirements.txt

so we need to remove those specific unnecessary dependencies manually so they don’t create any issues when we install using requirements.txt

When we upgrade the package, the futures dependency is not needed, but stays in the file, so we need to remove manually.

How to install from requirements.txt

Navigate to the project folder where you want to install the packages from the requirements.txt file

Note – make sure requirements.txt file is present under the parent project directory

Open the terminal from the current directory and type

This will install all the libraries under the project directory [recommended to use the virtual environment]

You can use below command to know more install options –

Bonus –

If you are using pycharm editor, then you can directly create or install the packages from the requirements.txt

Create requirements.txt

Open the project from the editor > Tools > Sync Python Requirements… > Ok

Will generate requirements.txt under the project directory

This file can be shipped with the project, so other person can install the libraries

To install from requirements.txt

Open the requirements.txt file using pycharm editor

You will get a notification to install the libraries on top of the file, click on the link to install!