Hinzufügen weiterer Python-Bibliotheken ======================================= Obwohl Pythons :doc:`batteries`-Philosophie bedeutet, dass ihr mit der Standardinstallation von Python bereits eine Menge machen könnt, wird unweigerlich die Situation kommen, in der ihr eine Funktionalität benötigt, die nicht in Python enthalten ist. Wenn ihr ein Modul eines Drittanbieters benötigt, das nicht für eure Plattform vorgefertigt ist, müsst ihr dessen Quell-Distribution verwenden. Dies bringt jedoch zwei Probleme mit sich: #. Um die Quell-Distribution zu installieren, müsst ihr sie finden und herunterladen. #. Es werden bestimmte Python-Pfade und Berechtigungen eures Systems erwartet. Python bietet :ref:`pip` als aktuelle Lösung für beide Probleme an. ``pip`` versucht, das Modul im :term:`Python Package Index` (:term:`PyPI`) zu finden, lädt es und alle Abhängigkeiten herunter und kümmert sich um die Installation. Ihr könnt auch :term:`pypi.org` direkt aufrufen und nach Paketen zu suchen oder die Pakete nach Kategorien filtern. .. warning:: Installiert niemals irgendetwas mit ``pip`` in das globale Python, auch nicht mit dem ``--user`` Flag. Verwendet immer :ref:`venv`. So vermeidet ihr, dass eure Python-Installation mit Bibliotheken verunreinigt wird, die ihr installiert und dann vergesst. Jedes Mal, wenn ihr etwas Neues machen müsst, solltet ihr eine neue virtuelle Umgebung erstellen. Damit vermeidet ihr auch Bibliothekskonflikte zwischen verschiedenen Projekten. .. tip:: wir empfehlen euch, ``pip`` so zu konfigurieren, dass es nicht möglich ist, Python-Pakete global zu installieren. Hierfür könnt ihr folgendes in eure :file:`~/.config/pip/pip.conf` eintragen: .. code-block:: ini [global] require-virtualenv = true .. _venv: ``venv`` -------- Eine *virtuelle Umgebung* (``virtualenv``) ist eine in sich geschlossene Verzeichnisstruktur, die sowohl eine Installation von Python als auch die zusätzlichen Pakete enthält. Da die gesamte Python-Umgebung in diesem Verzeichnis enthalten ist, können die dort installierten Bibliotheken und Module nicht mit denen im Hauptsystem oder in anderen virtuellen Umgebungen kollidieren, so dass verschiedene Anwendungen unterschiedliche Versionen von Python und seinen Paketen verwenden können. Das Erstellen und Verwenden einer virtuellen Umgebung erfolgt in zwei Schritten: #. Zuerst erstellen wir ein Projektverzeichnis und dann darin die virtuelle Umgebung: .. tab:: Linux/macOS .. code-block:: console $ mkdir myproj $ cd myproj $ python3 -m venv .venv .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 > mkdir myproj > cd myproj > py -m venv .venv Hiermit wird die Umgebung mit Python und :term:`pip` in einem Verzeichnis namens :samp:`.venv` erstellt. #. Anschließend könnt ihr diese Umgebung aktivieren, sodass beim nächsten Aufruf von ``python`` das Python aus eurer neuen Umgebung verwendet wird: .. tab:: Linux/macOS .. code-block:: console $ . .venv/bin/activate .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 > .venv\Scripts\activate #. Python-Pakete nur für diese virtuelle Umgebung installieren, :abbr:`z.B. (zum Beispiel)` die beliebte ``pandas``-Bibliothek: .. tab:: Linux/macOS .. code-block:: console (.venv) $ python -m pip install pandas .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 (.venv) > python.exe -m pip install pandas #. Wenn ihr eure Arbeit an diesem Projekt beenden wollt, könnt ihr die virtuelle Umgebung wieder deaktivieren mit .. tab:: Linux/macOS .. code-block:: console (.venv) $ deactivate .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 (.venv) > deactivate .. seealso:: * :doc:`python3:tutorial/venv` .. _pip: ``pip`` ------- Die grundlegende Syntax von ``pip`` ist recht einfach: .. code-block:: console $ python -m pip install pandas Wenn ihr eine bestimmte Version eines Pakets angeben wollt, könnt ihr die Versionsnummern einfach anhängen: .. code-block:: console $ python -m pip install pandas==2.2.2 oder .. code-block:: console $ python -m pip install "pandas>=2" Proxy-Server ~~~~~~~~~~~~ Um Python-Pakete über einen Proxy-Server zu installieren, könnt ihr folgendes eingeben: :samp:`python -m pip install --proxy http://{USER_NAME}{:{PASSWORD}}@{PROXYSERVER_NAME}:{PORT} {PKG_NAME}` Ihr könnt den Proxy-Server auch dauerhaft als Umgebungsvariable speichern: .. tab:: Linux :abbr:`z.B. (zum Beispiel)` in der :file:`~/.bashrc` mit: .. code-block:: bash export HTTP_PROXY=http://{USER_NAME}:{PASSWORD}@{PROXYSERVER_NAME}:{PORT} .. tab:: Windows Fügt die folgende Zeile den Umgebungsvariablen hinzu: .. code-block:: ps1 set HTTP_PROXY={PROXYSERVER_NAME}:{PORT} Festschreiben der Versionsnummern ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ … von Paketen ::::::::::::: Für eine stabile Umgebung ist es sinnvoll, die Versionsnummern der Abhängigkeiten festzuschreiben. .. tip:: In keinem unserer Bibliotheksprojekte passiert so viel, dass die :doc:`Git-History ` vorwiegend aus Updates bestehen sollte. Lediglich bei Problemen schränken wir dort die zu verwendenden Versionsnummern ein. Bei Anwendungen (:abbr:`engl. (englisch)`: Apps) schreiben wir die Versionsnummern jedoch fest. Um für unsere Anwendungen die Versionen festzuschreiben und plattformübergreifende Lock-Dateien zu erhalten, verwenden wir `PDM `_. Zudem unterstützt PDM die Verwaltung virtueller Umgebungen mit ``pdm venv activate``. … von Python :::::::::::: Im Gegensatz zu Anwendungen unterstützen unsere Pakete normalerweise mehr als eine Python-Version. Dennoch fügen wir auch bei :doc:`Paketen <../packs/distribution>` üblicherweise die aktuelle Standard-Version in :file:`.python-version` hinzu: .. literalinclude:: ../../.python-version :caption: .python-version Das Schöne daran ist, dass wir die gleiche Datei in GitHub Actions als Eingabe für `setup-python `_ verwenden können: .. literalinclude:: ../../.github/workflows/ci.yml :caption: .github/workflows/ci.yml :lines: 20-28 :emphasize-lines: 9 In unseren :doc:`Python4DataScience:productive/git/advanced/gitlab/ci-cd`-Pipelines verwenden wir jedoch ``requires-python`` aus der :ref:`pyproject-toml`-Datei, um :doc:`Docker-Container mit der passenden Python-Version ` zu bauen. .. _uv: ``uv`` ------ :term:`uv` vereinfacht das Erstellen einer initialen Projektstruktur und die Verwaltung eurer Abhängigkeiten. Installation ~~~~~~~~~~~~ ``uv`` hängt nicht von von Python ab. Vorkompilierte, eigenständige Binärdateien können auf Linux, macOS und Windows installiert werden: .. tab:: Linux/macOS .. code-block:: console $ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 > powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" ``uv`` aktualisiert sich bei dieser Installation regelmäßig selbst. Automatische Shell-Vervollständigung ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Um die automatische Shell-Vervollständigung für ``uv``-Befehle zu aktivieren, führt einen der folgenden Schritte aus: .. tab:: Linux/macOS Bestimmt eure Shell, :abbr:`z.B. (zum Beispiel)` mit ``echo $SHELL``, dann führt einen der folgenden Befehle aus: .. code-block:: console $ echo 'eval "$(uv generate-shell-completion bash)"' >> ~/.bashrc $ echo 'eval "$(uv generate-shell-completion zsh)"' >> ~/.zshrc $ echo 'uv generate-shell-completion fish | source' >> ~/.config/fish/config.fish $ echo 'eval (uv generate-shell-completion elvish | slurp)' >> ~/.elvish/rc.elv .. tab:: Windows .. code-block:: ps1 Add-Content -Path $PROFILE -Value '(& uv generate-shell-completion powershell) | Out-String | Invoke-Expression' Add-Content -Path $PROFILE -Value '(& uvx --generate-shell-completion powershell) | Out-String | Invoke-Expression' Startet dann die Shell neu oder ruft ``source`` mit eurer Shell-Konfigurationsdatei ein. Python-Installation ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Mit ``uv`` lassen sich nicht nur ältere CPython-Versionen installieren, sondern :abbr:`z.B. (zum Beispiel)` auch `PyPy `_ mit ``uv python install pypy@3.12`` oder Free-threaded Python 3.13 mit ``uv python install --python-preference only-managed 3.13t``. Projektstruktur erstellen ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Je nachdem, ob ihr eine :doc:`Bibliothek <../packs/distribution>` oder :doc:`Anwendung <../packs/apps>` erstellen wollt, kann ``uv`` eine passende Projektstruktur erstellen.