В этом видео мы с вами посмотрим, как работать со сторонними библиотеками с ресурсов pypi.org, мы установим нашу систему клиент-сервер серверное приложение Jupyter ноутбук, которые мы активно применяем для создания слайдов в наших уроках. Однако это не единственное применение Jupyter Ноутбук, это очень распространённое приложение, которое применяется повсеместно разработчиками на Python, а также учеными для презентации своей работы, для того чтобы показывать сниппеты кода на Python, алгоритмы, результаты проведенной работы и показывать это интерактивно. Для того чтобы начать мы должны поговорить о том как поставить сторонний пакет на нашу операционную систему, для этого в Python существует замечательная утилита, которая называется Pip. наберём Pip Install и название сторонних библиотек, которые мы хотим поставить, в данном случае написал requests, это замечательная библиотека для работы с http запросами. Pip Install request ставит request в нашу систему, мы сейчас видим что библиотека requests уже установлена в глобальный директорию Python, это не очень удобно, мы не хотим трогать эту установленную версию библиотеки, поэтому следующим шагом нам нужно будет создать виртуальное окружение. Виртуальное окружение в Python это окружение, которое позволяет изолировать зависимости для определенного проекта например. предположим вы разрабатываете на машине два проекта, причем в этих проектах используется одна и та же библиотека, но разных версий. В одном проекте чуть более старая версия этой библиотеки, в другом чуть более новая. Виртуальное окружение позволяет вам изолировать эти две зависимости друг от друга, так что вы можете работать над двумя проектами параллельно на одном компьютере. Это очень удобно. Тем самым, обновляя библиотеку в одном проекте, вы не сломаете код другого проекта. Чтобы создать виртуальное окружение мы воспользуемся модулем, который идет в поставке Рython3 из коробки он называется venf. Чтобы создать виртуальное окружение мы пишем Python 3 - m-venf и дальше название директории, в которой будет создано наше виртуальное окружение. Однако перед этим давайте опять создадим директорию, в которой мы будем работать и перейдём в нее. А вот теперь мы можем применить ту команду, о которой я говорил Python 3 - m-venf запустить ее. В этот момент создается виртуальное окружение и если мы посмотрим на структуру директорий, мы видим что создалось папочка enf, да, как мы ее и назвали. Давайте посмотрим что внутри этой папочки, ограничимся уровнем вложенности три и мы видим что внутри папочки enf создалось несколько директорий, одна из них Bin, другая Include, а также Lib. Директория Bin содержит исполняемый файл Python 3 который на самом деле ссылается на наш глобально установленный Python 3, также внутри Bin директория Virtualenv есть утилита Pip, а также другие вещи важные из которых Script Activate, этот скрипт позволит нам активировать наше виртуальное окружение. Также обратите внимание на папочку Lib, именно в эту директорию будут ставится сторонние зависимости когда мы будем работать в виртуальном окружении. Итак, давайте активируем виртуальное окружение. Обратите внимание, что все примеры, которые я здесь показываю для работы с виртуальным окружением в данном случае я работаю на Mac OS, для Linux это будет тоже самое, а вот для Windows виртуальное окружение, структура его директории будут немного отличаться. Мы в вспомогательном документе к видео опишем процесс работы с виртуальным окружением специфичный для Windows. Так что если у вас Windows, вы сможете это прочесть. Все остальные концепции, о которых я буду рассказывать справедливы для всех систем. Итак мы должны активировать виртуальное окружение, это делается с помощью команды source на unix-подобных системах и мы должны вызвать Source And Bin activate, Script Activate, чтобы деактивировать виртуальное окружение, мы набираем deactivate. Однако нам всё же нужно работать в виртуальном окружении поэтому давайте его активируем опять и теперь установим в него сторонний модуль. Установим библиотечку requests, с которой мы уже начинали, она быстро устанавливается и теперь, когда мы пишем Python, мы уже можем писать не Python3, а Python потому что, в данном случае мы находится в виртуальном окружении и Python ссылается на Python3. Мы можем делать импорт только что установленной библиотечки request. Продолжим идти к нашей цели, напомню, это Jupyter ноутбук и установим его, делается это точно также pip install, Jupyter ноутбук содержится в пакете jupyter , запускаем. Как вы видите пошёл процесс установки, в этот момент Pip утилита загружает все необходимые зависимости пакета jupyther с ресурса по pip.org а также зависимости зависимостей, среди которых на самом деле достаточно много всевозможных пакетов , но тем не менее, всё это происходит автоматически и когда процесс заканчивается у вас всё должно быть успешно установлено. Вот мы видим на экране, что у нас всё получилось и прежде чем запустить Jupyter ноутбук хотелось бы обратить внимание на ещё на один полезный пакет, который установился вместе с зависимостями Jupyter это пакет ipython Ipython это расширенная версия интерактивный интерпретатор Python. Если вы любите экспериментировать в интерактивном интерпретаторе Python, то рассмотрите iPython в качестве альтернативы, помимо подсветки синтаксиса, которая присутствует в iPython, там есть ещё много классных особенностей, которые позволят вам упростить жизнь. Например, это автодополнение, хранение истории и всевозможные полезные макросы. Теперь мы можем попробовать всё-таки запустить наш Jupyter ноутбук, он установлен в виртуальное окружение, теперь его исполняемые файлы находятся в папочке bin виртуального окружения и командой Jupyter ноутбук мы можем его запустить. Как я говорил это клиент-серверное веб- приложение, которое запускается в веб-браузере, веб-браузер у меня открылся автоматически и мы внутри этого веб-приложения можем создавать наши ноутбуки. Нажимаю на кнопочку New , выбираем Python3 и у нас открывается наш ноутбук, по сути он состоит из ячеек в которых мы можем набирать питоновский код, делать любые импорты пакетов, которые у нас установлены и по сути всё, что мы можем делать в интерактивном интерпретаторе Python, мы можем сделать здесь, однако все эти ноутбуки можно сохранить, можно вернуться к ним в дальнейшем и проглядеть заново, перезапустить ячейки, это очень удобно. Как вы можете видеть мы в наших слайдах используем Jupyter ноутбук в качестве инструмента для создания слайдов например. В этом видео мы с вами познакомились с виртуальным окружением в Python, научились ставить пакеты в нашу операционную систему, также мы установили Jupyter ноутбук, который является полезным инструментом для всех программистов на Python.
