1  Instalacja

Jeden ze sposobów instalacji Pythona na Windowsie to pobranie instalatora z oficjalnej strony https://www.python.org/downloads/windows/

Wybieramy Windows Installer (64-bit)

Ważne, żeby podczas instalacji zaznaczyć następujące opcje:

Kolejny krok to weryfikacja instalacji w konsoli (cmd/powershell):

python --version
pip --version

1.1 Środowiska wirtualne

Środowisko wirtualne (ang. virtual environment, w skrócie venv) to jedna z rzeczy w Pythonie, która ułatwia zarządzanie projektami. To izolowane środowisko Pythona stworzone tylko dla jednego projektu. Zawiera swoją własną wersję interpretera Pythona i niezależny zestaw zainstalowanych pakietów. Korzystając ze środowiska wirtualnego każdy projekt może mieć inne wersje bibliotek.

Tworzenie wirtualnego środowiska o nazwie venv w katalogu projektu.

python -m venv venv

Aktywacja środowiska wirtualnego.

venv\Scripts\activate

W systemie Windows zdarza się, że jest zablokowane wywoływanie skryptów. Wtedy podczas tworzenia środowiska możemy dostać komunikat

.\venv\Scripts\activate : File \venv\Scripts\Activate.ps1 cannot be loaded because running scripts is disabled on this system. For more information, see about_Execution_Policies at https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170.

W takiej sytuacji należy uruchomić poniższą komendę:

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

i spróbować ponownie uruchomić środowisko wirtualne.

venv to standardowe narzędzie do tworzenia środowisk wirtualnych dostępne w Pythonie od wersji 3.3. Umożliwia tworzenie izolowanych środowisk z własnymi bibliotekami, dzięki czemu różne projekty mogą używać różnych wersji pakietów bez konfliktów. Jest lekkie, proste w użyciu i nie wymaga instalacji dodatkowego oprogramowania.

conda to bardziej rozbudowany menedżer środowisk i pakietów, dostępny w dystrybucjach takich jak Anaconda czy Miniconda. W przeciwieństwie do venv pozwala instalować nie tylko pakiety Pythona, ale także zależności systemowe i biblioteki napisane w innych językach.

uv to nowoczesne narzędzie do zarządzania środowiskami i pakietami w Pythonie, zaprojektowane z myślą o bardzo wysokiej wydajności. Jest napisane w języku Rust i może pełnić rolę zamiennika dla narzędzi takich jak venv i pip, oferując znacznie szybsze tworzenie środowisk oraz instalowanie zależności.

1.2 Instalacja pakietów

Do instalacji pakietów wykorzystuje się aplikację pip. Po stworzeniu i aktywacji środowiska możemy sprawdzić jakie pakiety są zainstalowane:

pip list

A następnie zainstalować te, które wymagane są w naszym projekcie.

pip install pandas scikit-learn

Dobrą praktyką jest zapisywanie wykorzystywanych pakietów do pliku, dzięki czemu inna osoba może sprawdzić jakie wersje pakietów są wymagane do prawidłowego działania programu.

pip freeze > requirements.txt

W ten sposób łatwo też zainstalować wymagane pakiety przy migracji projektu.

pip install -r requirements.txt

1.3 IDE

Do wygodnego korzystania z pythona przyda się odpowiednie zintegrowane środowisko programistyczne: