Anasayfa / Genel bir bakış / Python Virtual Environment Nedir?
virtual environment

Python Virtual Environment Nedir?

Yeni bir yazı ile herkese merhaba!

Bugün size karşılaştığım bir problemden bahsedeceğim.

Python ile veri bilimi projeleri yaparken paket dağıtımı olarak Anaconda kullanıyordum. Çünkü Anaconda, çok fazla Python ve R paketini bünyesinde bulunduran bir paket dağıtımıdır. Karşılaştığım sorun ise tam olarak burada başlıyor. Anaconda’yı bilgisayarınıza yüklediğiniz zaman o kadar çok paket yüklüyor ki bir süre sonra bilgisayarınız bir paket mezarlığına dönüşüyor. Bu mezarlık diskiniz üzerinde büyük alan kaplıyor. Benim ihtiyacım ise sadece bana gerekli olan paketleri yükleyebileceğim bir ortam ayarlayabilmek.

Bu problemi Virtual Environment (Sanal Ortam) ile çözdüm.

Sanal Ortam Nedir?

Sanal ortamın tek amacı çalışma ortamının boyutunu küçültmek değildir. Sanal ortam, farklı projelerdeki paketleri yönetmeye yarar. Sanal ortam kullanmak, global olarak paket yükledikten sonra çıkabilecek sorunları ortadan kaldırır. Bu tür hatalardan kaçınmak için Python uygulamaları geliştirirken her zaman sanal ortam kullanılması önerilir.

Python Sanal Ortam Oluşturulması

Not: Aşağıda anlatılacaklar Python 3.x versiyonları için geçerlidir. Bunun yanında Python 3.3 ve daha yeni versiyonlarında sanal ortam kurmak için gerekli venv kütüphanesi mevcuttur.

1- Pip Kurulumu

Python’da sanal ortam oluşturmak için ilk yapacağımız iş pip yüklemek olacaktır. pip, 3.parti python paketlerinin kurulması için kullanılan bir paket yöneticisidir. pip ile ilgili daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayabilirsiniz. pip yüklemek için linkteki belgeyi indirip kurmanız gerekmektedir. Kurmak için ise; Windows için Komut İstemi, Linux için Terminal ekranında indirdiğiniz belgenin konumuna gidip

python get-pip.py

komutunu çalıştırmalısınız. Pip kurulumunu tamamlamış olduk.

2- Sanal Ortamı Oluşturmak.

Sanal ortamımızı kurmadan önce bir çalışma klasörü oluşturalım. Bu klasörün içinde girdikten sonra

Windows için:

python -m venv env

Linux için:

python3 -m venv env

komutunu çalıştıralım. Burada env argümanı, sanal ortamımızın adını belirtmektedir. Sanal ortamımıza istediğimiz adı verebiliriz.

3- Sanal Ortama Girmek

Sanal ortamımıza paket yüklemeden önce aktifleştirmemiz gerekiyor. Aktifleştirmek için

Windows için:

.env\Script\sactivate

Linux için:

source env/bin/activate

kodunu yazmalıyız. Eğer komut istemi ekranınızda

(env) C:Users\kullanıcı\Desktop\test

yada terminal ekranınızda

(env) work-pc:test user$

şeklinde (env) yazıyorsa, sanal ortamınızın içindesiniz demektir.

4- Sanal Ortamdan Çıkmak

Başka bir projeye geçmek yada sanal ortamdan çıkmak için

deactivate

komutunu yazmanız yeterlidir. Tekrar sanal ortama giriş yapmak için sanal ortam aktifleştirme kodunu yazmanız gerekmektedir.

5- Paket Yükleme

Örneğin, sanal ortamımıza pandas kütüphanesini yükleyeceğiz. Bunun için sanal ortamımız içinde

pip install pandas

yazmalıyız. Eğer yüklemek istediğimiz paketin belli bir versiyonunu yüklemek istiyorsak

pip install pandas==0.25.0

yazmalıyız. Eğer zip, wheel ya da tar dosyası ile yükleme yapmak istiyorsak

pip install pandas-0.25.0.tar.gz

yazmamız yeterli. Eğer tek tek paket yüklemekten sıkılıp paketleri toplu şekilde yüklemek istiyorsak requirement.txt adında bir not belgesi açıp içine yüklemek istediğimiz belgeleri yazmalıyız. Örnek olarak, veri bilimi projelerinde genel olarak kullanılan paketleri yazalım.

pandas
numpy
sklearn
matplotlib
seaborn
scipy

Bu belgeyi oluşturduktan sonra komut istemi içerisinde

pip install -r requirements.txt

komutunu çalıştırmalıyız.

6- Paket Güncelleme

Eğer yüklü olan bir paketi güncellemek istiyorsak

pip install --upgrade pandas

komutunu kullanmalıyız.

7- Paket Kaldırma

Eğer varolan bir paketi kaldırmak istiyorsak

pip uninstall pandas

komutunu kullanmalıyız.

8- Paketleri Listelemek

Eğer varolan paketleri listelemek istiyorsak

pip list

komutunu kullanmak yeterlidir. Ancak yeni versiyonları çıkmış olabilecek paketleri listelemek istiyorsak

pip list --outdated

komutunu kullanmalıyız. Bir paket hakkında detaylı bilgi almak için ise

pip show pandas

komutunu kullanmalıyız. Pip üzerinde belirli bir paketi aramak istiyorsak

pip search "pandas"

komutunu kullanmalıyız.

Eveeeet, en genel anlamda sanal ortam kurmayı öğrenmiş olduk. Son olarak, Anaconda içinde veri bilimi projeleri geliştirmek için kolaylık sağlayan Jupyter Notebook ve Jupyter Lab programlarını yüklemek isteyebilirsiniz. Bunun içinde

pip install jupyterlab

komutunu çalıştırmanız gereklidir. Bu programları çalıştırmak içinse

jupyter lab

veya

jupyter notebook

komutunu yazmanız yeterlidir.

Bu yazımızın da sonuna gelmiş bulunmaktayız. Sanal ortam sayesinde sıfır hata ile projeleriniz bitirebilme dileğiyle…

…esen kalın

Kaynakça:

https://packaging.python.org/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/

https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#requirements-files

https://pypi.org/project/pip/#description

http://www.gokmeneskin.com/blog/python-pip-nedir-ve-nasil-kurulur/

https://jupyter.org/install

Hakkında Alperen Balık

Yıldız Teknik Üniversitesi İstatistik Bölümü öğrencisi. Veri Bilimcisi. İlgilendiği alanlar; Makine Öğrenmesi, Dashboard Tasarlama, Yazılım Geliştirme

GÖZ ATMAK İSTEYEBİLİRSİNİZ

Web Sitesi İstatistiklerinin Dağılımını Bilmek ?

Bu yazıda, internetle birlikte hayatımıza giren yeniliklerin ufak bir parçasının değerlendirilmesi üzerinde duracağız. “Tıklama istatistiklerinden …

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir