Python में Virtual Environment

Python में Virtual Environment

Virtual Environment और उसे बनाने के दो अलग‑अलग तरीकों के बारे में जानें: वेब डेवलपर्स के बीच प्रायः Pipenv का उपयोग होता है, जबकि डेटा साइंस के लिए Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन लोकप्रिय है, जहां Virtual Environment 'Anaconda Prompt' के जरिए 'conda' से बनाया जाता है। इसे Anaconda Navigator से भी वैकल्पिक रूप से बनाया जा सकता है।

Virtual Environment एक कंटेनर या अलग-थलग परिवेश बनाने के लिए उपयोग होता है जहां किसी विशिष्ट प्रोजेक्ट के लिए Python से संबंधित dependencies इंस्टॉल की जाती हैं। आप Python के कई अलग-अलग वर्जन और उनकी अलग‑अलग पैकेज सेट के साथ काम कर सकते हैं। डेटा साइंटिस्ट अक्सर Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करते हैं, जो कई उपयोगी पैकेज पहले से इंस्टॉल लेकर आता है और इन्हें इंस्टॉल व प्रबंधित करना आसान होता है। Django, Flask और अन्य Python फ्रेमवर्क के साथ काम करने वाले वेब डेवलपर अपने Virtual Environment के रूप में Pipenv का उपयोग कर सकते हैं।

Pipenv

Pipenv प्रोजेक्ट के लिए स्वचालित रूप से 'virtualenv' बनाने का एक नया और लोकप्रिय तरीका है। यह एक Pipfile बनाता है, जो पैकेज प्रबंधन में मदद करता है और पैकेजों को आसानी से इंस्टॉल या हटाया जा सकता है। Pipenv के जरिए 'pip' और 'virtualenv' को साथ में इस्तेमाल कर Virtual Environment बनाया जा सकता है; Pipfile 'requirement.txt' का प्रतिस्थापन की तरह काम करता है, जो दिए गए प्रोजेक्ट के अनुसार पैकेज वर्जन को ट्रैक करता है।

यह ट्यूटोरियल Windows ऑपरेटिंग सिस्टम में टर्मिनल के रूप में Git Bash का उपयोग करता है। हालांकि, Mac उपयोगकर्ता Homebrew का प्रयोग कर सकते हैं, जो एक पैकेज मैनेजमेंट टूल है, और Linux उपयोगकर्ता इसी तरह LinuxBrew का उपयोग कर सकते हैं।

आइए 'mkdir project-name' कमांड का उपयोग कर एक प्रोजेक्ट बनाते हैं, जो 'new-project' नाम से एक डायरेक्टरी बनाता है, और 'cd' कमांड से नई बनाई गई डायरेक्टरी में जाते हैं।

Windows उपयोगकर्ता 'pipenv' इंस्टॉल करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

pip install pipenv

Linux/Mac उपयोगकर्ता LinuxBrew इंस्टॉल करने के बाद 'pipenv' को इंस्टॉल करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं।

brew install pipenv

प्रोजेक्ट के लिए virtualenv बनाना

प्रोजेक्ट के लिए 'virtualenv' बनाने हेतु निम्न कमांड का उपयोग करें।

pipenv shell 'pipenv' कमांड प्रोजेक्ट के लिए एक नया 'virtualenv' बनाता है और साथ में Pipfile भी रखता है।

प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल/अनइंस्टॉल करना

आप अपने Virtual Environment में 'requests' और 'flask' नाम के दो पैकेज निम्न कमांड से इंस्टॉल करेंगे।
pipenv install requests
pipenv install flask
दोनों पैकेज इंस्टॉल होने के बाद निम्न बदलाव दिखेंगे। किसी पैकेज को अनइंस्टॉल करने के लिए यह कमांड उपयोग करें।
pipenv uninstall flask

Virtual Environment से बाहर निकलना

वर्तमान परिवेश को निष्क्रिय करने के लिए आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं। exit

Anaconda

Anaconda डेटा साइंटिस्ट और मशीन लर्निंग इंजीनियरों द्वारा उपयोग किया जाने वाला सबसे लोकप्रिय प्लेटफॉर्म है। इसमें 'Conda' शामिल है, जो environment, libraries और dependencies के प्रबंधन में मदद करता है।

Python Virtual Environment Manager के लिए Anaconda इंस्टॉल करना

• Windows उपयोगकर्ता Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन सेट अप करने के लिए निम्न ट्यूटोरियल देख सकते हैं।

Install Anaconda Windows

• Linux/Mac उपयोगकर्ता Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन सेट अप करने के लिए निम्न ट्यूटोरियल देखें।

Install Anaconda Mac/Linux
Anaconda का 4.6 या नया वर्जन उपयोग करें। पुराने वर्जन के लिए कमांड में कुछ छोटे बदलाव हो सकते हैं। यदि आप पुराना वर्जन चला रहे हैं, तो अपडेट के लिए निम्न कमांड उपयोग करें।
conda update conda Virtual Environment बनाने के लिए नीचे दिखाए गए दो में से किसी एक तरीके का उपयोग किया जा सकता है।

• Anaconda Prompt - यह एक कमांड-लाइन टूल है जो Anaconda डिस्ट्रीब्यूशन इंस्टॉल होने के बाद आता है।
• Anaconda Navigator - यह एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है, जो Anaconda में पैकेज लॉन्च और प्रबंधित करने का वैकल्पिक टूल है।

यह ट्यूटोरियल Windows ऑपरेटिंग सिस्टम का उपयोग करता है, लेकिन किसी भी ऑपरेटिंग सिस्टम पर काम करता है। Anaconda कमांड में कुछ छोटे बदलाव हो सकते हैं, पर Virtual Environment बनाने की समग्र प्रक्रिया समान रहती है। Mac/Linux पर आप "Terminal" खोलकर समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। प्रोजेक्ट की आवश्यकताओं के अनुसार, Virtual Environment बनाने में अधिक विवरण के लिए निम्न गाइड देखें।
Managing environments

Anaconda Prompt

स्क्रीन के निचले कोने में "Windows" आइकन दबाकर "Search" बॉक्स खोलें। "Anaconda Prompt" टाइप करें और "Enter" दबाकर इसे खोलें। अपने सिस्टम में Anaconda सफलतापूर्वक इंस्टॉल होने की जांच के लिए conda का उपयोग करें; निम्न जैसा आउटपुट दिखेगा।

1. 1. 1. नया Virtual Environment बनाना।
         निम्न कमांड '-n' फ्लैग लेता है, जो 'env' नाम से नया environment और Python के विशिष्ट वर्जन '3.7' के साथ बनाता है। conda create -n env python = 3.7

      2. Virtual Environment सक्रिय करना।
         नीचे दिया कमांड Virtual Environment को सक्रिय करता है, जिससे प्रॉम्प्ट बदल जाता है और कोष्ठक में 'env' दिखता है। conda activate env

      3. आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करना।
         उदाहरण के लिए, 'numpy' पैकेज को इंस्टॉल किया जा रहा है, जहां 'env' विशेष Virtual Environment है।
         conda install -n env numpy
         या
         Python पैकेज मैनेजर का उपयोग कर 'numpy' इंस्टॉल किया जा सकता है। pip install numpy
         

      4. किसी Virtual Environment में इंस्टॉल सभी पैकेजों की सूची देखना।
         निम्न कमांड Virtual Environment में विशेष पैकेजों की सूची दिखा सकता है। conda list
         

      5. बनाए गए सभी Virtual Environments की सूची देखना।
         निम्न कमांड सभी बनाए गए environment सूचीबद्ध करेगा। conda env list
         
         

      6. Virtual Environment निष्क्रिय करना।
         निम्न कमांड वर्तमान 'env' environment को निष्क्रिय कर देगा और 'base' पर लौट आएगा। conda deactivate

      7. Virtual Environment हटाना।

निम्न कमांड 'myenv' Virtual Environment को उसके सभी पैकेजों सहित एक साथ हटा देता है। conda env remove -n myenv जैसा कि आप 'conda env list' से सूची देखने के बाद देख सकते हैं, अब केवल दो Virtual Environments दिख रहे हैं।

Anaconda Navigator

1. स्क्रीन के निचले कोने में "Windows" आइकन दबाकर "Search" बॉक्स खोलें। "Anaconda Navigator" टाइप करें और "Enter" दबाकर इसे खोलें।

2. "Environments" पर जाएं, जहां दो virtual environments दिख रहे हैं। 'base' डिफ़ॉल्ट है, जबकि 'env' पहले बनाया गया Virtual Environment है।

3. "Create" पर क्लिक करें और नीचे दिखाए अनुसार आवश्यक जानकारी भरें, ताकि "new-env" नाम से नया Virtual Environment बनाया जा सके।

4. "new-env" पर जाएं और आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करने के लिए "All" चुनें, हमारे मामले में numpy।
   
   
5. होम डायरेक्टरी में 'new-env' चुनें ताकि कोई भी एप्लिकेशन लॉन्च करना उसी विशेष virtual environment से संबद्ध हो।

निष्कर्ष

ट्यूटोरियल पूरा करने पर बधाई!

आपने Virtual Environment और उसे Pipenv तथा Anaconda के जरिए बनाना सफलतापूर्वक सीख लिया है।

और अधिक सीखने के लिए आप DataCamp प्लेटफॉर्म पर Anaconda द्वारा बनाए गए निम्न कोर्स देख सकते हैं:

• Conda for Building & Distributing Packages
• Conda Essentials

संदर्भ:
Installing pipenv