Как активировать виртуальное окружение в pycharm

Введение.

Часто бывает так, что при создании проекта в PyCharm не удаётся подключиться к созданному виртуальному окружению .virtualenvs через консоль.
Та же проблема возникает и при консольном режиме создании виртуального окружения — к нему не удаётся подключиться в PyCharm.

Сегодня, мы с вами правильно создадим виртуальное окружение и подключим его в PyCharm. Оно будет работать как через консоль, так и в самом IDE.

Однако, работать такой способ будет только на ОС Linux .

Для ОС Windows пользоваться виртуальным окружением отдельно от самого PyCharm не получится.

По крайней мере, мне, адекватно осуществить это так и не удалось.

Исходные данные

Для выполнения задачи я буду использовать временную папку:

Однако, помните, что хранение и создание виртуальных окружений в базовых директориях может привести к выводу вашей системы из строя!
/; /home/; /home/<UserName>/;/boot/; /dev/; /etc/ и другие.
Лучше создайте для этого отдельную директорию и работайте только внутри неё!
Например: /mnt/temp/; /mnt/002/; /home/<UserName>/001/; /home/<UserName>/temp/ и другие.

Пусть папка с проектом будет называться просто: project

Виртуальные окружения будут храниться в отдельной под-директории:

Обратите внимание , что папку с проектом можно хранить почти в любой месте, а вот все виртуальные окружения лучше хранить либо в отдельной директории (так сказать центролизовано для данной системы), которая никогда не меняется, либо каждый раз создавать новую отдельную скрытую папку.
Последнее влияет только на ваше удобство работы.

Ну, например, в случае с данным примером исходных данных, директории «˜/002/project/.pycharm» и «˜/002/project/.virtualenvs», а также файлы «˜/002/project/.bashrc» и «˜/002/project/.pycharmrc», при создании GIT проекта обязательно необходимо исключить в файле .gitignore.

Консоль

Перейдём непосредственно к самим настройкам.

Первое что необходимо сделать — это создать определённый набор папок и файлов, с заданным содержимым.

Обратите внимание, что все пути прописываются не полными, а относительно домашней директории пользователя! Однако, вы можете прописывать их полными. Результат от этого не изменится. Просто строки с путями будут более длинными и сложными для вашего визуального восприятия.

/002/ $ mkdir -p project/ <.virtualenvs,.pycharm>&& cd project && ls -lha # Последняя команда в конвеере только для проверки результата

Файл активирования виртуального окружения внутри PyCharm.

$ touch .pycharm/term-activate $ echo «export PYCHARM_VENV=project-env» > .pycharm/term-activate

Создаём основной файл подключения консоли PyCharm.

$ nano .pycharmrc # Содержимое файла .pycharmrc. Строки, на которые следует обратить внимание выделены зелёным цветом. if [ -r «

/002/project/.pycharm/term-activate » ]; then echo «Terminal activation hook detected.» echo «Loading Bash profile. » source

/002/project/.bashrc echo «Activating terminal hook. » source «

/002/project/.pycharm/term-activate» source activate $PYCHARM_VENV fi wait cd

Создаём файл с переменными окружения для работы виртуального.

/002/project/.bashrc export WORKON_HOME=$HOME/002/project/.virtualenvs export PROJECT_HOME=$HOME/002/project/ export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV=/usr/bin/virtualenv # export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV_ARGS=’—no-site-packages’ export PIP_VIRTUALENV_BASE=$WORKON_HOME export PIP_RESPECT_VIRTUALENV=true if [[ -r `which virtualenvwrapper.sh` ]]; then source `which virtualenvwrapper.sh`; fi

Не забудьте создать самый простой файл main.py в корне проекта. В дальнейшем он понадобится при добавлении конфигурации запуска в PyCharm. Он нужен только для конфигураций Run/Debug в PyCharm. Однако, в этой же настройке указать можно любой файл запуска.

Только теперь переходим к созданию самого виртуального окружения и установки необходимых pip пакетов.

$ source .bashrc $ lsvirtualenv $ mkvirtualenv project-env # У вас будут свои списки pip пикетов. Здесь они приведены только для примера
$ pip install numpy scipy matplotlib networkx altgraph pyinstaller pyinstaller-hooks-contrib PyQT5 PyQT5-sip PyQT5-QT PyQT5-QT5 $ clear $ pip list

Теперь можно перейти к настройкам самого PyCharm.

IDE PyCharm

Добавляем проект — именно открываем его, указывая нашу папку без вложенных. Обязательно нажимаем кнопочку, что мы согласны открыть проект в режиме как есть — Trust Project.

Теперь откройте главное меню File -> Settings. Нас интересуют только разделы Python interpreter и Terminal.

Дело в том, что когда мы создавали виртуальное окружение, у нас в нашей скрытой под-директории (в данном случае

/002/project/.virtualenvs/project-env/bin/) как бы, имеется отдельная версия интерпретатора. Да она ссылается на стандартную версию ( /usr/bin/python ), если вы не указывали другую. Однако, эта версия привязана к изменённому расположению пакетов вашего pip.

Дело в том, что в других IDE для Python ( например, sublime-text-3 ) в настройках именно за счет измененного расположения интерпретатора и привязок менеджера пакетов как раз и используется привязка плагинов к новому местоположению пакетов. Таким образом в них и работает автозавершение кода и нормальный запуск скриптов.

Необходимо щелкнуть по шестеренке и добавить Python из нашего виртуального окружения. По окончании работы с вашим проектом, необходимо будет здесь же, убрать из этого списка уже не существующий интерпретатор виртуального окружения.

Теперь необходимо перейти в раздел Terminal и указать файл .pycharmrc, который отвечает за настройку виртуального окружения в самом PyCharm.

По окончании работы с проектом, не забудьте также и здесь очистить строку от лишних частей. Т.е. оставить только: /bin/bash

Базовая настройка завершена. Автозавершение кода уже должно подхватываться, а pip должен отвечать именно за наше виртуальное окружение.

Остаётся только проверить наши настройки и настроить запуск проекта ( Run/Debug ) на выполнение.

Ждём, когда IDE закончит индексирование пакетов и под-директорий, далее открываем закладку Terminal главного окна. Первое что мы должны увидеть — наше виртуальное окружение распозналась PyCharm-ом. При введении команды «pip list» мы должны увидеть только пакеты нашего виртуального окружения.

Далее в правой верхней части окна открываем «Run/Debug Configuration», добавляем наш main.py и выбираем интерпретатор. Рекомендую ставить Default. Вместо этого файла и названия конфигурации запуска можно указать любой другой файл проекта.

Снова переходим в терминал и если уже имеется файл с некой библиотекой — проверям и само виртуальное окружение внутри PyCharm.

Завершение.

По окончании работы с проектом на главном окне, до запуска IDE, убрать проект из списка можно щелкнув по шестеренке справа от самого проекта.

Однако, это только уберет его из списка, но никак не удалить файлы и директории самого проекта.

По окончании работы с вашим проектом, необходимо будет здесь же, убрать из этого списка уже не существующий интерпретатор виртуального окружения.

По окончании работы с проектом, не забудьте также и очистить строку терминала от лишних частей. Т.е. оставить только: /bin/bash

Configure a virtual environment

PyCharm makes it possible to use the virtualenv tool to create a project-specific isolated virtual environment . The main purpose of virtual environments is to manage settings and dependencies of a particular project regardless of other Python projects. virtualenv tool comes bundled with PyCharm, so the user doesn’t need to install it.

For Python 3.3+ the built-in venv module is used, instead of the third-party virtualenv utility.

Create a virtualenv environment

Do one of the following:

Click the Python Interpreter selector and choose Add New Interpreter .

Press Control+Alt+S to open Settings and go to Project: <project name> | Python Interpreter . Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.

Click the Python Interpreter selector and choose Interpreter Settings . Click the Add Interpreter link next to the list of the available interpreters.

Select Add Local Interpreter .

In the left-hand pane of the Add Python Interpreter dialog, select Virtualenv Environment .

The following actions depend on whether you want to create a new virtual environment or to use an existing one.

Specify the location of the new virtual environment in the Location field, or click and browse for the desired location in your file system. The directory for the new virtual environment should be empty.

Choose the base interpreter from the list, or click and find the desired Python executable in your file system.

Select the Inherit global site-packages checkbox if you want all packages installed in the global Python on your machine to be added to the virtual environment you’re going to create. This checkbox corresponds to the —system-site-packages option of the virtualenv tool.

Choose the desired interpreter from the list.

If the desired interpreter is not on the list, click , and then browse for the desired Python executable (for example, venv/bin/python on macOS or venv\Scripts\python.exe on Windows).

The selected virtual environment will be reused for the current project.

Click OK to complete the task.

If PyCharm displays the Invalid environment warning, it means that the specified Python binary cannot be found in the file system, or the Python version is not supported. Check the Python path and install a new version, if needed.

You can create as many virtual environments as required. To easily tell them from each other, use different names.

PyCharm can create a virtual environment for your project based on the project requirements.

Create a virtual environment using the project requirements

Open any directory with your source files that contains the requirements.txt or setup.py file: select File | Open from the main menu and choose the directory.

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

Keep the suggested options, or specify the environment location or base Python interpreter. Click OK to complete the task.

Once you click OK , PyCharm creates an environment and installs all the required packages. On the completion, see the notification popup:

Note that if you ignore a suggestion to create a virtual environment, PyCharm won’t create a Python interperter for your project. So, any time when you open a .py file, you’ll see the warning with the options for configuring a project interpreter:

This approach is particularly helpful when you want to upgrade a version of Python your environment is based on, for example, from 3.5 to 3.9. You can specify a new base interpreter and use requirements.txt to ensure all the needed packages are installed.

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

Once you have create a new virtual environment, you can reuse it for your other projects. Learn more how to setup an existing environment as a Python interpreter.

Использование виртуальных сред venv и virtualenv для создания окружения Python

Виртуальные среды (окружения) используются в Python 3 контроля версионности пакетов. Кроме контроля версий среды используют для использования разных интерпретаторов. Самих пакетов, которые создают виртуальные окружения много. В этой статье речь пойдет про venv, virtualenv и virtualenvwrapper.

Навигация по посту

Для чего нужно виртуальные среды?

При создании скрипта или программы вы часто используете сторонние модули (пакеты). Если в последующем потребуется перенос программы на другой компьютер, то вы можете столкнуться с двумя проблемами:

1. Нужные пакеты отсутствуют на новом компьютере и придется проверять каждый файл программы для их поиска. Либо получить список установленных пакетов через "pip list" на старом компьютере, который выведет множество лишних модулей.
2. Даже если количество пакетов или файлов программ маленькое, или вы его создали отдельно, то вы все равно можете столкнуться с проблемами в версиях. Пакеты могли быть обновлены, а методы и классы изменены.

Использование виртуальных сред избавляет вас от этих проблем. В таком виртуальной среде находится свой интерпретатор, свой pip и все пакеты относятся только к нему. Так же, весь проект, можно перенести как папку на другой компьютер без ошибок.

Кроме этого вы можете запускать разные версии Python в разных виртуальных средах, что сильно упрощает работу.

Установка и создания окружения с virtualenv

Самый популярный пакет, который используется для создания виртуальных сред в Python, это virtualenv. Для его установки на Windows выполните:

Для установки на Linux системах, для Python 3, понадобится выполнить такую команду:

Если вы не будете использовать sudo, то в зависимости от версии ОС у вас появятся разные ошибки. В CentOS установка не выполнится вовсе, а в Ubuntu не будет добавлен путь в переменную окружения:

• PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.6'
• Command 'virtualenv' not found, but can be installed with: sudo apt install virtualenv

Далее, вне зависимости от того используете ли вы Linux или Windows, вы можете выполнить команду получения справки:

Я использую Python 3.6, и так я создам окружение в папке projectname/venv:

Способ выше устанавливает окружение относительно текущего пути. Если нужно установить на другом диске или каталоге, то можно использовать абсолютный путь. Так же не обязательно указывать параметр "-p" если вы используете одну версию Python. Вариант как это может быть сделано на Windows:

Само расположение виртуального окружения рекомендуется создавать в одной папке вместе разрабатываемым приложением. Такую структуру будет легче сопровождать. Я обычно придерживаюсь такой структуры:

Активация и выход из окружения

Для того что бы виртуальное окружения начало работать его нужно активировать. В разных ОС это делается по-разному.

В случаях с Linux указываем полный путь до venv/bin/activate:

Для активации в Windows, в папке venv\Scripts есть несколько файлов:

• activate.ps1 — для активации через Powershell;
• activate.bat — для активации через CMD.

Для активации просто укажите полный путь до файла. Например:

О том что вы находитесь в виртуальном окружении свидетельствуют следующие надписи:

Вы так же можете сравнить количество установленных пакетов внутри виртуального окружения с тем, что установлено вне:

Теперь вы можете устанавливать пакеты, которые будут работать только в этой среде.

Для выхода из окружения, за исключением запуска с помощью CMD, используйте команду:

Для CMD нужно указать путь до файла "venv\Scripts\deactivate.bat".

Управление средами через virtualenvwrapper

Если вы создаете множество виртуальных сред, например для тестирования в разных версиях Python, вы можете использовать virtualenvwrapper. Этот пакет представляет собой надстройку для virtualenv для более удобной работы и устанавливается отдельно.

Благодаря этому пакету мы сможем запускать ваши окружения так:

Для Windows нужно установить следующий пакет:

Для Linux нужно так же использовать sudo:

Настройки для Linux

Virtualenvwrapper хранит все окружения в одном месте. Это место определяется через переменную WORKON_HOME в Linux и по умолчанию равно директории '/home/пользователь/.virtualenvs'. Если вы хотите изменить это расположение — выполните команду экспорта с нужным путем:

Следующая команда добавит скрипты в домашний каталог для удобной работы:

При выполнении предыдущей команды у меня появилась ошибка:

virtualenvwrapper.sh: There was a problem running the initialization hooks. If Python could not import the module virtualenvwrapper.hook_loader

Она исправилась добавлением переменной в env с путем до нужного интерпретатора:

Настройки для Windows

Все виртуальные среды, которые будут созданы, по умолчанию будут располагаться по пути "C:\Users\%USERNAME%\Envs". Если вам нужно изменить расположение, то создайте переменную WORKON_HOME с нужной директорией:

Важный момент, в случае с Windows, команды virtualenvwrapper не будут выполняться Powershell. Команды работают только через CMD.

Основные команды

Далее мы можем использовать следующие команды (основные):

• mkvirtualenv — создание окружения;
• lsvirtualenv — отображение списка окружений;
• rmvirtualenv — удаление;
• workon — переключение между виртуальными средами;
• deactivate — выход из текущего окружения.

Так мы создадим виртуальную среду:

Так выйдем из созданной среды:

Если нужно использовать другую версию Python:

Создание виртуальных сред со встроенным пакетом Python venv

Ранее, до версии Python >= 3.6 базовая установка интерпретатора шла вместе с пакетом pyenv, но на данный момент он считается устаревшим и более не поддерживается. На его смену пришел venv. В некоторых версиях ОС (Ubuntu/Debian) может потребоваться его отдельная установка:

Проверить, то что пакет venv установлен, можно так:

Следующая команда создаст виртуальную среду:

Выбранная версия Python и стандартные библиотеки будут скопированы в указанную папку.

Активация окружения выполняется следующим образом:

Для выхода из окружения:

Создание виртуального окружения в Pycharm

В некоторых IDE, например Pycharm, консоль встроенная и по умолчанию у вас будет запускаться интерпретатор выбранный в настройках. В Pycharm вы можете создать или изменить проект привязав его к определенному интерпретатору.

Виртуальную среду можно создать при создании нового проекта. Для этого нужно зайти по следующему пути:

В новом окне выбрать название проекта, место для копирования, интерпретатор и нажать кнопку создания окружения:

Для настройки окружения для старых проектов нужно зайти в настройки:

Во вкладе "Python Interpreter" будет выбор из существующих интерпретаторов (1). Либо можно создать новый (2):

Создание списка установленных пакетов Requirements.txt

Используя виртуальные окружения можно легко создавать файл, в котором будут собраны все названия и версии пакетов для определенного проекта. Этот подход используется для удобства работы, так как одной программой мы сразу установим нужные пакеты.

Так мы получим список пакетов, установленных в виртуальном окружении, в формате читаемом pip:

Следующим способом мы экспортируем этот список в файл Requirements.txt (способ подходит для Bash/CMD/Powershell):

На другом компьютере/среде мы можем этот список быстро проверить и установить отсутствующие пакеты следующей командой:

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.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

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.

Далее в таблице с файлами выбираем «Windows x86-64 executable installer» для 64-битной системы или «Windows x86 executable installer» для 32-битной. И запускаем скачанный установщик, например, для версии Python 3.8.1 он называется python-3.8.1-amd64.exe .

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.

Команда	Описание
pip help	Справка по командам
pip search package_name	Поиск пакета
pip show package_name	Информация об пакете
pip install package_name	Установка пакета(ов)
pip uninstall package_name	Удаление пакета(ов)
pip list	Список установленных пакетов
pip install -U	Обновление пакета(ов)

Если виртуальные окружения не используются, то во время установки пакета(ов) полезно использовать дополнительно ключ —user , устанавливая пакет(ы) локально только для текущего пользователя.

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

При новом запуске терминала должны будут появиться сообщения, начинающиеся на virtualenvwrapper.user_scripts creating , что говорит об успешном завершении установки.

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

Находясь в одном из окружений, можно ставить пакеты через Pip, как обычно и нет необходимости добавлять ключ —user :

Для Windows можно указать в переменных среды WORKON_HOME для переопределения пути, где хранятся виртуальные окружения. По умолчанию, используется путь %USERPROFILE%\Envs .

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.

Распаковываем архив с PyCharm и переименовываем папку с программой в pycharm-community , убрав версию из названия.

Теперь в директории

/.local (Ctrl + H — Показ скрытый файлов), создаем папку opt , куда и перемещаем pycharm-community . В результате по пути /.local/opt/pycharm-community должны размещаться папки bin , help и т.д. Таким образом PyCharm будет находится в своём скромном месте и никому не будет мешать.

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:

1. Создаём проект со своим собственным виртуальным окружением, куда затем будут устанавливаться необходимые библиотеки;
2. Предварительно создаём виртуальное окружение, куда установим нужные библиотеки. И затем при создании проекта в PyCharm можно будет его выбирать, т.е. использовать для нескольких проектов.

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’.

Далее разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter. И выбираем New environment using Virtualenv. Путь расположения окружения генерируется автоматически. В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Ставить дополнительно галочки — нет необходимости. И нажимаем на Create.

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:

• Кнопка с плюсом добавляет пакет в окружение;
• Кнопка с минусом удаляет пакет из окружения;
• Кнопка с треугольником обновляет пакет;
• Кнопка с глазом включает отображение ранних релизов для пакетов.

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:

Для запуска программы, необходимо создать профиль с конфигурацией. Для этого в верхнем правом углу нажимаем на кнопку Add Configuration. . Откроется окно Run/Debug Configurations, где нажимаем на кнопку с плюсом (Add New Configuration) в правом верхнем углу и выбираем Python.

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.

Начнем с экран приветствия PyCharm. Для этого нужно выйти из текущего проекта. На экране приветствия в нижнем правом углу через Configure → Settings переходим в настройки. Затем переходим в раздел Project Interpreter. В верхнем правом углу есть кнопка с шестерёнкой, нажимаем на неё и выбираем Add. , создавая новое окружение. И указываем расположение для нового окружения. Имя конечной директории будет также именем самого окружения, в данном примере — pyside2 . В Windows можно поменять в пути папку venv на Envs , чтобы команда workon находила создаваемые в PyCharm окружения. Нажимаем на ОК.

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.

В мастере создания проекта, указываем имя расположения проекта в поле Location. Разворачиваем параметры окружения, щелкая по Project Interpreter, где выбираем Existing interpreter и указываем нужное нам окружение pyside2 .

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.