仮想環境を使用してコードを実行する
この記事では、Python の venv モジュールを使用して、分離された仮想環境を作成および管理する方法を説明します。仮想環境の設定、依存関係のインストール、requirements.txt ファイルへの依存関係の固定、外部ライブラリを使用するサンプル Python スクリプトの実行などが含まれます。
分離: プロジェクトの依存関係が他のプロジェクトに干渉しないことを保証します。
移植性: 異なるマシン上で環境を簡単に共有および再作成できます。
依存関係の管理:
pipを使用して、プロジェクト固有の依存関係をインストールおよび管理します。再現性:
requirements.txtを使用して正確な環境設定を共有します。
ステップ 1: プロジェクトを設定する
プロジェクトディレクトリを作成し、JetBrains Fleet のディレクトリを開きます。
メインメニューからを選択するか、⌃⇧ ` を押してターミナルビューを開きます。
ターミナルツールで次のコマンドを入力して仮想環境を作成します。
python -m venv venv⏎を押します。
venv モジュールは、venv という名前の仮想環境を作成します。

ステップ 2: 仮想環境をアクティブにする
ターミナルツールで、次のコマンドを入力して実行し、オペレーティングシステムに基づいて仮想環境をアクティブ化します。
Windows の場合:
venv\Scripts\activatemacOS および Linux の場合:
source venv/bin/activate

ステップ 3: 依存関係のインストール
ターミナルツールで次のコマンドを入力して実行し、仮想環境内に
requestsパッケージをインストールします。pip install requestsインストールを確認するには、ターミナルツールで次のコマンドを実行します。
pip listターミナルツールは、インストール済みパッケージのリストに
requestsを表示します。
ステップ 4: インストールされた依存関係をキャプチャーする
ターミナルツールで次のコマンドを入力して実行し、インストールされたパッケージをキャプチャーする requirements.txt ファイルを作成します。
pip freeze > requirements.txt
ステップ 5: サンプル Python スクリプトを作成する
メインメニューからを選択して、ファイルビューを開きます。
メインメニューからを選択し、ファイルに main .py という名前を付けます。
次のコードをコピーして main.py に貼り付けます。
import requests response = requests.get("https://api.github.com") print(response.json())
ステップ 6: プロジェクトを共有する
プロジェクトから Python ファイルと requirements.txt ファイルを共有します。github.com の次の例(英語)を検討してください。
プロジェクトの構造は次のとおりです。
プロジェクトの構造は次のとおりです。
pythonVenvDemo/ ├── README.md ├── main.py └── requirements.txt
ステップ 6: 環境を再現する (別のマシン)
プロジェクトディレクトリを複製またはコピーします。
このチュートリアルの例を使用する場合は、ターミナルビューで次のコマンドを実行できます。
git clone https://github.com/apronichev/pythonVenvDemo.gitクローンされたプロジェクトのディレクトリ pythonVenvDemo で、ターミナルビューで次のコマンドを実行して、新しい仮想環境を作成します。
python -m venv venvターミナルツールで、次のコマンドを入力して実行し、仮想環境をアクティブ化します。
Windows の場合:
venv\Scripts\activatemacOS および Linux の場合:
source venv/bin/activate
ターミナルツールで、次のコマンドを入力して実行し、依存関係をインストールします。
pip install -r requirements.txt
ヒント
Python インタープリターの設定
⌘ , を押して設定を開き、ワークスペースの名前のタブをクリックします。
または、メインメニューを使用して設定を開くこともできます。
Windows および Linux: メニューアイコンをクリックし、に移動します。

macOS: メインメニューから をクリックします。

に移動します。
インタープリタードロップダウンメニューから、必要な Python インタープリターを選択します。

Conda 実行ファイルへのカスタムパスの設定
JetBrains、Fleet は、既存のすべての Conda 環境を自動的に検出できます。この機能が動作するには、Conda を既知のディレクトリにインストールするか、PATH 変数に追加する必要があります。これらの条件が満たされない場合は、conda.executable 設定キーを使用して、Conda 実行可能ファイルを手動で指定できます。
メインメニューでに移動します。
アクションタブの検索フィールドに「
Edit Settings JSON File」と入力します。settings.json に次のキーを追加し、Conda 実行可能ファイルへのカスタムパスを使用します。
"conda.executable": "/opt/anaconda3/",conda.executableキーはグローバル設定ファイルでのみ機能します。
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