Virtuelle Umgebungen in Python auflisten

Migel Hewage Nimesha 15 Februar 2024
  1. Virtuelle Umgebungen in Python auflisten
  2. Abschluss
Virtuelle Umgebungen in Python auflisten

Eine virtuelle Umgebung ist eine Umgebung, in der wir Bibliotheken, Pakete, Skripte und einen Python-Interpreter installieren können. Wenn Ihre Projekte verschiedene Versionen verschiedener Bibliotheken oder Python-Interpreter erfordern, können Sie für jedes Projekt separate virtuelle Umgebungen erstellen.

Diese virtuellen Umgebungen isolieren sich von anderen virtuellen Umgebungen, die sich entwickelt haben. Daher treten die Fehler in Bezug auf Versionen von Bibliotheken, Paketen und anderen nicht auf.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie arbeiten an einem Python-Projekt namens Project1. Es erfordert Version A der NumPy-Bibliothek.

Während Sie an Projekt1 arbeiten, möchten Sie Projekt2 starten. Aber es erfordert Version B von NumPy.

Wenn wir also NumPy auf Version B upgraden/downgraden, könnte Project1 einige Fehler ausgeben, da sich die benötigte Version für NumPy geändert hat.

Um dies zu überwinden, können wir zwei virtuelle Umgebungen erstellen und diese Versionen separat darin installieren. Es gibt mehrere Methoden zum Erstellen virtueller Umgebungen, aber in diesem Artikel werden Ansätze zum Auflisten der virtuellen Umgebungen erörtert.

Virtuelle Umgebungen in Python auflisten

Wenn wir virtuelle Umgebungen haben und alle unsere virtuellen Umgebungen auflisten möchten, können wir sie mit mehreren Befehlen auflisten. Es ist nicht erforderlich, die virtuelle Umgebung zu aktivieren, um sie aufzulisten.

Einmal erstellt, können wir sie auflisten. In diesem Artikel diskutieren wir drei Methoden.

Verwenden Sie den Befehl lsvirtualenv

Wir können den Befehl lsvirtualenv verwenden, um vorhandene virtuelle Umgebungen aufzulisten. Um diesen Befehl zu verwenden, müssen wir virtualenvwrapper installieren.

Der virtualenvwrapper ist ein Tool, mit dem wir virtuelle Umgebungen verpacken/boxen können. Es wirkt fast wie ein Container.

Das System erkennt den Befehl nicht, wenn dieses Tool nicht installiert ist.

Um virtuelle Umgebungen aufzulisten, müssen wir sie erstellen. Lassen Sie uns also mit dem Tool virtualenv eine virtuelle Umgebung erstellen.

Das virtualenv ist ein Werkzeug, mit dem wir virtuelle Python-Umgebungen erstellen können, die voneinander isoliert sind. Es gibt verschiedene Methoden, um virtuelle Umgebungen zu erstellen, aber verwenden wir für diese Methode das Tool virtualenv.

Installation des Tools virtualenv (nur wenn Sie es nicht installiert haben):

$ pip install virtualenv

Erstellen einer virtuellen Umgebung:

Syntax:

virtualenv <environment_name>

Lassen Sie uns nun vEnv1 als unsere virtuelle Umgebung erstellen.

virtuelle Umgebung

Sie haben erfolgreich eine virtuelle Umgebung erstellt. Sie können den Pfad für Ihren virtuellen Umgebungsordner überprüfen, der primäre ausführbare Dateien zum Ausführen eines Python-Projekts enthält.

Installation des Tools virtualenvwrapper (nur wenn Sie es nicht installiert haben):

$ pip install virtualenvwrapper

Virtuelle Umgebungen auflisten:

$ lsvirtualenv

Jetzt können wir die von uns erstellte virtuelle Umgebung sehen.

Ausgang:

lsvirtualenv

Manchmal erhalten Sie die Meldung Datei nicht gefunden oder ein leeres Feld. Sie sollten den Pfad WORKON_HOME in Ihr aktuelles Verzeichnis der virtuellen Umgebung ändern.

Der Standardpfad für WORKON_HOME ist \Users\%USERNAME%\Envs. Wenn wir also den Befehl lsvirtualenv ausführen, überprüft er den Pfad, um die virtuellen Umgebungen aufzulisten.

Wenn Sie Ihre virtuelle Umgebung woanders erstellt haben, können Sie die Liste nicht abrufen, und Sie müssten diesen Pfad auf die Variable WORKON_HOME setzen.

  1. Gehen Sie in Ihrem System zu Umgebungsvariablen.
  2. Klicken Sie unter Systemvariablen auf die Schaltfläche Neu.
  3. Fügen Sie WORKON_HOME als Variable und Ihren Pfad zum Stammverzeichnis der virtuellen Umgebung als Wert hinzu.
  4. Klicken Sie auf OK.

Wenn Sie jetzt den Befehl lsvirtualenv ausprobieren, können Sie eine Liste der virtuellen Umgebungen sehen, in denen Sie sie erstellt haben.

Verwenden Sie den Befehl Conda

Conda ist ein Umgebungsverwaltungssystem, das mit Anaconda geliefert wird, und Anaconda ist eine Python-Distribution, die für datenwissenschaftliche Berechnungen und Paketverwaltung verwendet wird. Conda verfügt über mehrere Befehle zum Erstellen, Entfernen und Auflisten virtueller Umgebungen.

Wenn wir unsere virtuellen Umgebungen mit conda erstellen, sollten wir sie mit dem Befehl conda auflisten.

Lassen Sie uns mit conda zwei virtuelle Umgebungen erstellen.

Syntax:

conda create --name <environment_name>

Erstellen von zwei virtuellen Umgebungen:

$ conda create --name vEnv2
$ conda create --name vEnv3

Jetzt können wir sie auflisten. Conda bietet drei Befehle zum Auflisten virtueller Umgebungen. Jede davon wird Ihnen das gleiche Ergebnis liefern.

$ conda env list
$ conda info --envs
$ conda info -e

Verwenden wir den ersten Befehl, conda env list. Als Ergebnis werden die von uns erstellten virtuellen Umgebungen wie unten angezeigt.

Conda-Env-Liste

Verwenden Sie den Befehl workon

Wir müssen das Tool virtualenv installieren, um diesen Befehl verwenden zu können. Wie bereits erwähnt, kann es zum Erstellen virtueller Umgebungen verwendet werden, und der Befehl workon wird mitgeliefert.

Wir verwenden den Befehl workon, um eine virtuelle Umgebung zu aktivieren. Außerdem kann die Verwendung dieses Befehls ohne Argumente eine Liste virtueller Umgebungen abrufen.

Da wir zuvor mit dem Befehl virtualenv eine virtuelle Umgebung erstellt haben, versuchen wir, sie mit dem Befehl workon aufzulisten.

$ workon

Jetzt können wir die von uns erstellte virtuelle Umgebung sehen.

arbeiten

Abschluss

Dieser Artikel behandelt eine virtuelle Umgebung und drei Methoden zum Auflisten virtueller Umgebungen in Python. Sie können andere Methoden verwenden, aber die Entwickler verwenden häufig die besprochenen Techniken.

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Nimesha is a Full-stack Software Engineer for more than five years, he loves technology, as technology has the power to solve our many problems within just a minute. He have been contributing to various projects over the last 5+ years and working with almost all the so-called 03 tiers(DB, M-Tier, and Client). Recently, he has started working with DevOps technologies such as Azure administration, Kubernetes, Terraform automation, and Bash scripting as well.

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