no pyvenv cfg file что за ошибка
No pyvenv.cfg file
This is the problematic piece of code
4 Answers 4
If you know the path for the python distribution used to create the virtual environment, and it’s version, you can just create yourself a pyvenv.cfg file with following contents
Valid locations for the pyvenv.cfg are (PEP405):
where venv is the assumed name of the virtual environment (could be something else, too).
In my case I tried many ways, but finally I do one thing that solve my error. I just delete existing venv directory and set Project Interpreter from my editor. PyCharm Editor Setting Thanks
With PyCharm you can restore that change in a couple of clicks:
Right-click anywhere in the editor and choose Local History | Show History from the context menu.
In the dialog that opens, the left-hand pane shows a list of all saved revisions of the current file with timestamps. The right-hand pane shows a diff viewer which displays the differences between each revision and the current state of the file.
Do one of the following:
To revert the whole file or directory to the state of this revision, right-click it and choose Revert from the context menu or click the Revert icon on the toolbar.
To restore a specific code fragment, select the revision that contains that fragment. In the diff view on the right locate the piece of code you want to restore click the chevron button the Chevron button to copy it from the left pane.
Ошибка «No pyvenv.cfg file» при работе с PyCharm
Bibliotekar
Новичок
Учу Python, третью неделю пользуюсь PyCharm для решения учебных задач.
При попытке проверять решения, программа стала выдавать ошибку No pyvenv.cfg file
Самостоятельно решение проблемы найти не смог, прошу помочь с решение проблемы.
Заранее благодарю.
Bibliotekar
Новичок
Привет. Сам решил проблему.
Тут дело не в коде. В настройках. Я искал назначение pyvenv.cfg файла, сходу наткнулся на статью на хабре:
Питон в коробке – venv в python 3.3
Прочитал, суть понял, но c установкой виртуальной среды для python немного подзавис. Поискал и нашел вот эту статью:
через командную строку установил Virtualenv, добавил его место нахождение в PATH.
Уже в настройках PyCharm, в разделе Python Interpreter, указал указал путь до установленной программы.
Все заработало.
У меня согласно настройкам указанный путь интерпретатора указывал на пустую папку Scripts, что приводило к ошибке ниже.А вот почему сбились эти настройки, понять не могу.
fedor11
Новичок
fedor11
Новичок
iddypak
Новичок
Привет. Сам решил проблему.
Тут дело не в коде. В настройках. Я искал назначение pyvenv.cfg файла, сходу наткнулся на статью на хабре:
Питон в коробке – venv в python 3.3
Прочитал, суть понял, но c установкой виртуальной среды для python немного подзавис. Поискал и нашел вот эту статью:
через командную строку установил Virtualenv, добавил его место нахождение в PATH.
Уже в настройках PyCharm, в разделе Python Interpreter, указал указал путь до установленной программы.
Все заработало.
У меня согласно настройкам указанный путь интерпретатора указывал на пустую папку Scripts, что приводило к ошибке ниже.А вот почему сбились эти настройки, понять не могу.
Питон в коробке – venv в python 3.3
Наверняка, большинство из тех, кто разрабатывает или деплоит Python приложения, использует виртуальные окружения. В частности через virtualenv, написанный Ian Bicking.
Идея оказалась так хороша и распространена, что нечто похожее теперь присутствует в Python 3.3 из коробки в виде модуля venv. Он почти такой же, как virtualenv, только немного лучше.
Как это работает?
Вот и вся суть venv, всё остальное уже обёртка над этим.
Как создать?
Скрипт создаст указанную директорию, вместе со всеми родительскими директориями, если потребуется, и построит виртуальное окружение. Это можно делать и в Windows, только вызов будет чуть более многословным:
При создании можно добавлять различные параметры, как, например, включение системных site-packages или использование symlink вместо копирования интерпретатора.
В отличии от virtualenv новый venv требует чтобы создаваемая директория не существовала, либо была пустой. Вероятно, это сделано, чтобы не допускать конфликтов с существующими файлами. Это бага в python 3.3, в 3.4 уже исправлено. (Спасибо, svetlov).
Как использовать?
Можно использовать старый добрый метод активации через bin/activate (Scripts/activate в windows):
А можно и не использовать, достаточно лишь вызвать интерпретатор из окружения и всё сработает автоматически:
Обновление
Это произойдёт автоматически, если использовать symlink, но если вы хотите кроме изоляции делать фиксацию версии python и библиотек, я бы рекомендовал делать обновление вручную.
Расширение EnvBuilder
Метод описывает суть всего процесса: создание директории ( ensure_directories ), конфигурацию ( create_configuration ), добавление бинарников питона ( setup_python ) и добавление скриптов активации ( setup_scripts ).
Соответственно, для запуска python скрипта внутри окружения, можно сделать:
Исполняемые скрипты внутри venv
Вернёмся к проблеме с исполняемыми скриптами внутри виртуального окружения.
Пример шаблона запускаемого python скрипта:
__VENV_PYTHON__ будет заменено на полный путь к интерпретатору python в виртуальном окружении.
Виртуальная среда Python – Основы
В данной статье мы рассмотрим, как использовать виртуальную среду для создания и управлять ими отдельно в ваших проектах Python, используя разные версии Python для выполнения, а также рассмотрим, как хранятся и разрешаются зависимости Python.
Зачем нужна виртуальная среда?
Python, как и большая часть других современных языков программирования, имеет собственный, уникальный способ загрузки, хранения и разрешения пакетов (или модулей). Это имеет свои преимущества, однако были принятые некоторые интересные решения, на счет хранения и разрешения пакетов, которые привели к определенным проблемам, а именно: как и где эти пакеты хранятся?
Содержание
Существует несколько разных расположений, в которых хранятся пакеты, которые можно установить в вашей системе. Например, большая часть системных пакетов хранятся в дочернем каталоге пути, который, в свою очередь, хранится в sys.prefix.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
На Mac OS X, вы можете легко найти, где именно sys.prefix указывает на использование оболочки Python:
К нашей статье в большей мере относятся сторонние пакеты, установленные при помощи easy_install или pip, обычно располагаются в одном из каталогов, на которую указывает site.getsitepackages:
Зачем нам все эти детали?
Очень важно иметь представление об этом, так как по умолчанию, каждый объект вашей системы будет использовать одинаковые каталоги для хранения и разрешения пакетов (сторонних библиотек. На первый взгляд это не выглядит чем-то значительным. Это так, но только в отношении системных пакетов, являющихся частью стандартной библиотеки Python – но сторонние пакеты – это другое дело.
Представим следующий сценарий, где у вас есть два проекта: проект А и проект Б, которые оба имеют зависимость от одной и той же библиотеки – проект В. Проблема становится явной, когда мы начинаем запрашивать разные версии проекта В. Может быть так, что проект А запрашивает версию 1.0.0, в то время как проект Б запрашивает более новую версию 2.0.0, к примеру.
Это большая проблема Python, поскольку он не может различать версии в каталоге «site-packages». Так что обе версии 1.0.0 и 2.0.0 будут находиться с тем же именем в одном каталоге:
И так как проекты хранятся в соответствии с их названиями, то нет различий между версиями. Таким образом, проекты А и Б должны будут использовать одну и ту же версию, что во многих случаях неприемлемо.
Тут-то и вступает в игру виртуальная среда (вместе с инструментами virtualenv/ven)
Что такое виртуальная среда?
В корне своем, главная задача виртуальной среды Python – создание изолированной среды для проектов Python.
Каждый проект может иметь свои собственные зависимости, вне зависимости от того, какие зависимости у другого проекта.
И так, в нашем небольшом примере вверху, нам просто нужно создать раздельную виртуальную среду для проектов А и Б. Каждая среда, в свою очередь, сможет зависеть от любой версии проекта В, независимо друг от друга.
Это хорошо тем, что у нас нет ограничений на то, в скольких экземплярах будет наша виртуальная среда, так как они являются обычными каталогами, в которых содержится несколько скриптов. Плюс, их очень легко создать при помощи инструментов командной строки virtualenv или pyenv.
Использование виртуальной среды
Перед тем, как начать: если вы не пользуетесь Python 3, вам нужно будет установить инструмент virtualenv при помощи pip:
Если вы используете Python 3, у вас уже должен быть модуль venv, установленный в стандартной библиотеке.
Предположим, что вы пользуетесь последней версией инструмента venv, так как между ним и virtualenv существует несколько различий в отношении команд. По большому счету, это два весьма разных инструмента.
Начнем с создания нового каталога, с которым мы будем работать:
Создание новой виртуальной среды внутри каталога:
По умолчанию, это не включает в себя ни один из существующих сторонних пакетов.
Подход venv в Python 3 обладает преимуществом, которое вынуждает вас использовать определенную версию интерпретатора Python 3, который будет использован для создания виртуальной среды. Таким образом, вы избегаете недоразумений при выяснении, какая инсталляция Python базируется в новой виртуальной среде.
В примере выше, эта команда создает каталог под названием «env», структура каталога которого схожа со следующей:
Что находится в этих папках?
Далее, у нас есть копии или символические ссылки нескольких различных инструментов Python. Эти файлы используются для обеспечения того, чтобы команды и код Python выполнялись в контексте нынешней среды, таким образом, достигается изоляция от глобальной среды. Мы рассмотрим это детальнее в следующем разделе.
Более интересные сейчас – скрипты activate в папке bin. Эти скрипты используются для настройки вашей оболочки для использования исполняемого файла среды Python и его сайтовых пакетов по умолчанию.
Чтобы использовать эти пакеты (или ресурсы) среды в изоляции, вам нужно «активировать» их. Чтобы сделать это, просто запустите:
Обратите внимание на то, что ваше приглашение командной строки теперь носит префикс вашей среды (в нашем случае – env). Это индикатор того, что env в данный момент активен, что в свою очередь говорит о том, что выполнимые файлы Python используют пакеты и настройки только этой среды.
Чтобы показать изолированный пакет в действии, мы можем использовать модуль bcrypt в качестве примера. Скажем, что модуль bcrypt установлен где-нибудь в системе, но не в нашей виртуальной среде.
Теперь ваш сеанс оболочки вернулся в норму, а команда python ссылается на общую установку Python. Помните: это можно делать когда угодно, после закрытия определенной виртуальной среды.
Теперь установим bcrypt и используем его для хеширования пароля:
Что произойдет, если мы попробуем ту же команду, когда виртуальная среда активна?
В одном примере, у нас есть доступный нам bcrypt, а в другом его нет. Это тот тип разделения, который мы ищем для виртуальной среды, и мы к нему пришли.
Как работает виртуальная среда?
Что именно имеется ввиду под «активировать» среду? Понимание того, что именно происходит под капотом, может быть очень важно для разработчика, особенно когда вам нужно понять выполнение виртуальной среды, разрешение зависимостей, и так далее.
Чтобы объяснить, как это работает, для начала проверим расположения разных исполняемых файлов python. С «деактивированной» средой запускаем:
Теперь активируем и снова запустим команду:
Активировав среду, мы теперь получаем другой путь к исполнимому файлу python, так как в активной среде, переменная среды $PATH несколько отличается.
Обратите внимание на разницу между первым путем в $PATH до и после активации:
В последнем примере, каталог bin нашей виртуальной среды теперь находится в начале пути. Это значит, что это первый каталог в поиске, когда мы запускаем исполняемый файл в командной строке. Таким образом, оболочка использует экземпляр нашей виртуальной среды в Python, а не в системной версии.
Другие пакеты, связывающие Python, такие как Anaconda, также могут выполнять манипуляции с вашим путем, если вы активируете их. Просто имейте это ввиду на случай, если вы столкнетесь с проблемами, связанными с другими виртуальными средами. Проблема может возникнуть при активации нескольких сред одновременно.
Это наталкивает на вопросы:
Это можно объяснить тем, как Python запускается и где он расположен в системе. Нет разницы между двумя исполняемыми файлами Python. Суть заключается в расположении каталога
Когда Python запускается, он ищет путь своего двоичного файла (в виртуальной среде он является копией или символической ссылке системного бинарного файла Python). Далее, он устанавливает расположение sys.prefix и sys.exec_prefix согласно с этим расположением, опуская часть bin в пути.
Путь, находящийся в sys.prefix далее используется для поиска каталога site-packages, путем поиска по связанного с ним пути lib/pythonX.X/site-packages/, где Х.Х – это версия используемого вами Python.
В нашем примере, бинарный файл расположен в /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env/bin, это значит, что sys.prefix может быть /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env, следовательно, используемый каталог site-packages может быть /Users/michaelherman/python-virtual-environments/env/lib/pythonX.X/site-packages. Наконец, этот путь наложен в массиве sys.path, который содержит все расположения, которые пакет может использовать.
Управление виртуальной средой при помощи virtualenvwrapper
Несмотря на то, что виртуальная среда определенно решает ряд проблем с управлением пакетами, она не идеальна. После создания нескольких виртуальных сред, вы обнаружите, что они создают некоторые проблемы сами по себе, большая часть которых вращается вокруг управления самими виртуальными средами. Чтобы помочь с этим, был создан инструмент virtualenvwrapper, который представляет собой набор оберточных скриптов вокруг основного инструмента virtualenv.
Самые полезные функции virtualenvwrapper:
Некоторые функции могут показаться узкими, или незначительными, вы быстро поймете, что они – это отличные инструменты для вашего рабочего ритма.
Перед началом, вы можете скачать обёртку при помощи pip:
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:
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:
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:
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
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):
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: