Installation von Python-Paketen auf Linux

Einführung

Python-Pakete erweitern die Funktionalität von Python, indem sie spezialisierte Tools und Bibliotheken für verschiedene Aufgaben bereitstellen. Das effiziente Installieren und Verwalten dieser Pakete ist eine essentielle Fähigkeit für Python-Entwickler.

In diesem Lab (Übungsumgebung) werden Sie lernen, wie Sie pip, den Standard-Python-Paketinstaller, auf einem Linux-System verwenden. Sie werden Ihre Umgebung einrichten, Pakete installieren, Abhängigkeiten verwalten und verschiedene Installationsoptionen erkunden. Diese Fähigkeiten sind für jeden Python-Entwickler, der in Linux-Umgebungen arbeitet, von grundlegender Bedeutung.

Einrichten Ihrer Python-Umgebung

In diesem Schritt bereiten Sie Ihre Arbeitsumgebung für die Verwaltung von Python-Paketen vor. Zunächst verstehen wir, was wir benötigen:

• Python: Die Programmiersprache selbst
• pip: Der Python-Paketinstaller, ein Tool zum Installieren und Verwalten von Python-Paketen

Überprüfen der Python-Installation

Beginnen wir damit, zu überprüfen, ob Python bereits auf Ihrem System installiert ist:

python3 --version

Sie sollten eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

Python 3.10.x

Wenn Python nicht installiert ist, würden Sie den folgenden Befehl verwenden, um es zu installieren (Sie müssen diesen Befehl nicht ausführen, da Python bereits in der Lab-Umgebung installiert ist):

sudo apt update && sudo apt install python3

Installieren von pip

Jetzt installieren wir pip, den Standard-Paketmanager für Python:

sudo apt install python3-pip

Nach Abschluss der Installation überprüfen Sie, ob pip korrekt installiert ist, indem Sie seine Version prüfen:

pip3 --version

Sie sollten eine Ausgabe sehen, die die pip-Version anzeigt, ähnlich der folgenden:

pip 22.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.10)

Erstellen einer Requirements-Datei

Bestehende Praktiken bei der Paketverwaltung umfassen die Aufbewahrung einer Liste der erforderlichen Pakete in einer Datei namens requirements.txt. Dies ermöglicht konsistente Installationen in verschiedenen Umgebungen.

Erstellen Sie diese Datei in Ihrem Projektverzeichnis:

cd ~/project
touch requirements.txt

Öffnen Sie die Datei mit dem Nano-Texteditor:

nano requirements.txt

Lassen Sie diese Datei vorerst leer. Wir werden in dem nächsten Schritt Pakete hinzufügen. Um Nano zu beenden, drücken Sie Ctrl+X, dann N, da wir noch keine Änderungen speichern müssen.

Installieren von Python-Paketen mit pip

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie Python-Pakete mit pip installieren. Es gibt zwei Hauptmethoden, um Pakete zu installieren:

1. Direktes Installieren einzelner Pakete
2. Installieren mehrerer Pakete aus einer Requirements-Datei

Grundlagen zu Python-Paketen

Python-Pakete sind Sammlungen von Modulen, die die Funktionalität von Python erweitern. Beliebte Pakete sind:

• requests: Zum Senden von HTTP-Anfragen
• numpy: Für numerische Berechnungen
• pandas: Für Datenanalyse
• matplotlib: Für Datenvisualisierung

Installieren einzelner Pakete

Um ein einzelnes Paket zu installieren, verwenden Sie die folgende Befehlsstruktur:

pip3 install package_name

Installieren wir das requests-Paket, das häufig zum Senden von HTTP-Anfragen verwendet wird:

pip3 install requests

Sie sollten eine Ausgabe sehen, die den Download- und Installationsfortschritt anzeigt und mit einer Erfolgsmeldung endet.

Erstellen einer Requirements-Datei

Jetzt bereiten wir eine Requirements-Datei vor, um mehrere Pakete und ihre Versionen anzugeben. Öffnen Sie die zuvor erstellte requirements.txt-Datei:

nano ~/project/requirements.txt

Fügen Sie die folgenden Zeilen zur Datei hinzu:

requests==2.25.1
numpy==1.20.1

Speichern Sie die Datei, indem Sie Ctrl+O und dann Enter drücken, und verlassen Sie den Editor, indem Sie Ctrl+X drücken.

Diese Datei gibt an, dass wir installieren möchten:

• requests in Version 2.25.1
• numpy in Version 1.20.1

Das Angeben von Versionen gewährleistet die Konsistenz in verschiedenen Umgebungen.

Installieren aus einer Requirements-Datei

Jetzt installieren wir die in der Requirements-Datei angegebenen Pakete:

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

Sie sollten sehen, wie die Pakete heruntergeladen und installiert werden. Beachten Sie, dass wenn requests bereits installiert ist, aber in einer anderen Version, pip es aktualisieren oder herunterstufen wird, um der Version in requirements.txt zu entsprechen.

Überprüfen der installierten Pakete

Nach der Installation überprüfen Sie, ob die Pakete korrekt installiert wurden:

pip3 list

Dieser Befehl zeigt alle installierten Python-Pakete an. Suchen Sie nach requests und numpy in der Liste, die die in Ihrer Requirements-Datei angegebenen Versionen anzeigen sollten:

Package    Version
---------- -------
...
numpy      1.20.1
...
requests   2.25.1
...

Verwalten von Python-Paketversionen

In diesem Schritt lernen Sie, wie Sie Pakete aktualisieren, bestimmte Versionen installieren und Pakete bei Bedarf deinstallieren.

Überprüfen von Paketinformationen

Bevor Sie ein Paket aktualisieren oder ändern, ist es hilfreich, seine aktuelle Information zu überprüfen:

pip3 show requests

Dies zeigt Details über das requests-Paket an, darunter:

• Version
• Zusammenfassung
• Autor
• Lizenz
• Speicherort auf Ihrem System
• Abhängigkeiten

Aktualisieren eines Pakets

Um ein Paket auf die neueste Version zu aktualisieren, verwenden Sie die Option --upgrade:

pip3 install --upgrade requests

Dies aktualisiert das requests-Paket auf die neueste verfügbare Version. Beachten Sie, dass dies möglicherweise die in Ihrer requirements.txt-Datei angegebene Version überschreibt.

Installieren einer anderen Version

Manchmal müssen Sie möglicherweise aus Kompatibilitätsgründen eine bestimmte Version eines Pakets installieren:

pip3 install numpy==1.19.5

Dies führt eine Rückstufung von numpy auf Version 1.19.5 durch. Sie können die Änderung überprüfen mit:

pip3 show numpy

Die Ausgabe sollte jetzt Version 1.19.5 anstelle von 1.20.1 anzeigen.

Deinstallieren von Paketen

Um ein Paket zu entfernen, das Sie nicht mehr benötigen, verwenden Sie:

pip3 uninstall -y numpy

Die Option -y bestätigt die Deinstallation automatisch ohne Nachfrage. Sie können überprüfen, ob das Paket entfernt wurde:

pip3 list | grep numpy

Dies sollte keine Ergebnisse zurückgeben, was darauf hinweist, dass numpy nicht mehr installiert ist.

Neuinstallieren erforderlicher Pakete

Jetzt installieren wir die Pakete gemäß unserer requirements.txt-Datei neu:

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

Dies installiert die Pakete mit den in der Datei angegebenen Versionen neu. Überprüfen Sie dies mit:

pip3 list | grep numpy

Sie sollten sehen, dass numpy Version 1.20.1 neu installiert wurde.

Arbeiten mit Python-Virtual Environments

Virtual Environments (virtuelle Umgebungen) sind isolierte Python-Umgebungen, die es Ihnen ermöglichen, Pakete zu installieren, ohne die systemweite Python-Installation zu beeinflussen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie an mehreren Projekten mit unterschiedlichen Abhängigkeiten arbeiten.

Grundlagen zu Virtual Environments

Eine virtuelle Umgebung:

• Schafft einen isolierten Raum für Python-Projekte
• Ermöglicht es jedem Projekt, seine eigenen Abhängigkeiten zu haben
• Vermeidet Konflikte zwischen Projektanforderungen

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Python verfügt über das venv-Modul zum Erstellen von virtuellen Umgebungen. Erstellen wir eine:

python3 -m venv ~/project/myenv

Dieser Befehl erstellt eine neue virtuelle Umgebung namens myenv in Ihrem Projektverzeichnis.

Aktivieren der virtuellen Umgebung

Um die virtuelle Umgebung zu nutzen, müssen Sie sie aktivieren:

source ~/project/myenv/bin/activate

Nach der Aktivierung sollte sich Ihr Befehlszeilenprompt ändern, um anzuzeigen, dass Sie jetzt innerhalb der virtuellen Umgebung arbeiten. Es sollte in etwa so aussehen:

(myenv) labex@hostname:~/project$

Installieren von Paketen in der virtuellen Umgebung

Jetzt werden die von Ihnen installierten Pakete auf diese Umgebung isoliert. Installieren wir ein neues Paket:

pip install matplotlib

Beachten Sie, dass Sie innerhalb der virtuellen Umgebung pip anstelle von pip3 verwenden können.

Überprüfen Sie die Installation:

pip list

Sie werden sehen, dass matplotlib installiert ist, aber nur in dieser virtuellen Umgebung.

Deaktivieren der virtuellen Umgebung

Wenn Sie mit der Arbeit in der virtuellen Umgebung fertig sind, können Sie sie deaktivieren:

deactivate

Ihr Prompt wird wieder normal sein, was darauf hinweist, dass Sie wieder in der systemweiten Python-Umgebung sind.

Vergleich der Umgebungen

Jetzt, da Sie wieder in der globalen Umgebung sind, überprüfen Sie, ob matplotlib installiert ist:

pip3 list | grep matplotlib

Sie sollten keine Ergebnisse sehen, was bestätigt, dass die in der virtuellen Umgebung installierten Pakete von der globalen Umgebung isoliert sind.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie essentielle Fähigkeiten zum Verwalten von Python-Paketen auf Linux-Systemen gelernt:

• Einrichten Ihrer Python-Umgebung mit pip
• Individuelles Installieren von Paketen und aus einer requirements.txt-Datei
• Verwalten von Paketversionen (Aktualisieren, Herunterstufen, Deinstallieren)
• Arbeiten mit Virtual Environments (virtuellen Umgebungen) für isolierte Projektabhängigkeiten

Diese Fähigkeiten bilden einen grundlegenden Teil des Python-Entwicklungsworkflows. Eine korrekte Paketverwaltung stellt sicher, dass Ihre Projekte die richtigen Abhängigkeiten haben, was Ihren Entwicklungsprozess zuverlässiger und reproduzierbarer macht.

Wenn Sie Ihre Python-Reise fortsetzen, werden Sie feststellen, dass diese Paketverwaltungsfähigkeiten für alle Arten der Python-Entwicklung, von Webanwendungen bis hin zur Datenwissenschaft und darüber hinaus, unerlässlich sind.