Менеджер пакетов pip. гайд по использованию

Системы управления библиотечными пакетами

Модуль из стандартной библиотеки Python:

1. Предоставляет основу для стандартных полей метаданных пакета
2. Содержит набор утилит для сборки пакета и создания архива для распространения или установщика (для Windows)

Возможности ограничиваются рамками одного пакета, он не имеет возможности определять зависимости.

Система управления пакетами , основанная на модуле , реализует простейшую систему отслеживания зависимостей, занимается загрузкой пакетов и взаимодействием с PyPI. Пакет умеет автоматически загружать и устанавливать зависимости пакета.

Утилита easy_install является дополнением к , и устанавливает их во время своей установки.

От проекта отделился пакет Distribute, который активно развивается и поддерживает Python 3.

Предполагается, что в разрабатываемый в настоящее время на основе и пакет войдёт в стандартную библиотеку Python. При этом будет сохранена совместимость со старым .

Утилита pip является аналогом easy_install.

Introduction

pip is meant to improve on easy_install. Some of the improvements:

• All packages are downloaded before installation. Partially-completed
  installation doesn’t occur as a result.
• Care is taken to present useful output on the console.
• The reasons for actions are kept track of. For instance, if a package is
  being installed, pip keeps track of why that package was required.
• Error messages should be useful.
• The code is relatively concise and cohesive, making it easier to use
  programmatically.
• Packages don’t have to be installed as egg archives, they can be installed
  flat (while keeping the egg metadata).
• Native support for other version control systems (Git, Mercurial and Bazaar)
• Uninstallation of packages.
• Simple to define fixed sets of requirements and reliably reproduce a
  set of packages.

CRYPTOGRAPHY

Python cryptography — это еще одна реализация криптографического функционала. Мы покажем, как можно генерировать секретные, конфиденциальные сообщения с помощью ключа. Ключ может состоять из букв, цифр, специальных символов.

Давайте рассмотрим, как при помощи библиотеки cryptography можно зашифровать любую простую текстовую строку, а затем восстановить текст из зашифрованного сообщения.

Приведенный выше скрипт произвольно сгенерировал зашифрованный ключ и запустил токен расшифровки, чтобы показать секретное сообщение.

Есть еще один популярный криптографический модуль, известный как base64. Этот алгоритм до сих пор используется многими организациями для скрытия паролей.

А теперь давайте расшифруем приведенную выше строку base64. Используем для этого следующий скрипт:

Вы можете видеть, что строка расшифрована правильно.

Вот мы и подошли к концу обзора лучших библиотек Python для хакинга. Рекомендуем ознакомиться с другими интересными темами у нас на сайте.

Проходите тест по Python и поймите, готовы ли вы идти на курсы

Пример

Следующий пример заимствован из файла setup.py пакета webpy-celery и представляет собой описание метаданных, относящихся к пакету:

setup(
    name='webpy-celery',
    version=__version__,
    url='http://github.com/faruken/webpy-celery',
    license='BSD',
    author='Faruk Akgul',
    author_email='me@akgul.org',
    description='Celery wrapper for web.py framework',
    long_description=__doc__,
    zip_safe=False,
    packages=find_packages(exclude='examples', 'tests']),
    platforms='any',
    install_requires=
        'web.py>=0.34',
        'celery>=2.3.0',
    ],
    classifiers=
        'Environment:: Web Environment',
        'Intended Audience:: Developers',
        'License:: OSI Approved:: BSD License',
        'Operating System:: OS Independent',
        'Programming Language:: Python',
        'Programming Language:: Python:: 2.5',
        'Programming Language:: Python:: 2.6',
        'Programming Language:: Python:: 2.7',
        'Topic:: Internet:: WWW/HTTP:: Dynamic Content',
        'Topic:: Software Development:: Libraries:: Python Modules',
    ],
)

Структура DLL

DLL — Dynamic Link Library — динамическая подключаемая библиотека в операционной системе (ОС) Windows. Динамические библиотеки позволяют сделать архитектуру более модульной, уменьшить количество используемых ресурсов и упрощают модификацию системы. Основное отличие от .EXE файлов — функции, содержащиеся в DLL можно использовать по одной.

Для того, чтобы понять, как использовать динамические библиотеки, нужно вникнуть в их структуру.

DLL содержит набор различных функций, которые потом можно использовать по-отдельности. Но также есть возможность дополнительно указать функцию точки входа в библиотеку. Такая функция обычно имеет имя и вызывается, когда процессы или потоки прикрепляются к DLL или отделяются от неё. Это можно использовать для инициализации различных структур данных или их уничтожения.

Рисунок 1 — Пустой template, предлагаемый Code Blocks для проекта DLL.

На рисунке 1 приведен шаблон, который предлагает Code Blocks, при выборе проекта типа DLL. В представленном шаблоне есть две функции:

Для начала стоит подробнее рассмотреть функцию. Через нее ОС может уведомлять библиотеку о нескольких событиях (fdwReason):

• DLL_PROCESS_ATTACH – подключение DLL. Процесс проецирования DLL на адресное пространство процесса. С этим значением DllMain вызывается всякий раз, когда какой-то процесс загружает библиотеку с явной или неявной компоновкой.

• DLL_PROCESS_DETACH – отключение DLL от адресного пространства процесса. С этим значением DllMain вызывается при отключении библиотеки.

• DLL_THREAD_ATTACH – создание процессом, подключившим DLL, нового потока. Зачем DLL знать о каких-то там потоках? А вот зачем, далеко не каждая динамическая библиотека может работать в многопоточной среде.

• DLL_THREAD_DETACH – завершение потока, созданного процессом, подключившим DLL. Если динамическая библиотека создает для каждого потока свои «персональные» ресурсы (локальные переменные и буфера), то это уведомление позволяет их своевременно освобождать.

У не так много аргументов, самый важный уже рассмотрен выше, теперь о двух других:

• Аргумент lpvReserved указывает на способ подключения DLL:
  • 0 — библиотека загружена с явной компоновкой.
  • 1 — библиотека загружена с неявной компоновкой.
• Аргумент hinstDLL содержит описатель экземпляра DLL. Любому EXE- или DLL-модулю, загружаемому в адресное пространство процесса, присваивается уникальный описатель экземпляра.

В предложенном на рисунке 1 шаблоне есть функция , которая может быть экспортирована из динамической библиотеки. Для того, чтобы это показать, при объявлении функции указывается . Например, так:

Функции, не объявленные таким образом, нельзя будет вызывать снаружи.

Conclusion: What Is pip?#

This tutorial answered the question, what is pip? You’ve seen that is a package manager for Python, used by many projects to manage dependencies. It’s included with the Python installer, which makes it an essential tool for all Pythonistas to know how to use.

Python provides an extensive standard library suitable for developing all sorts of applications, but the active Python community provides an even larger set of tools and libraries that speed up Python application development.

These tools and libraries are published to the Python Package Index (PyPI), and allows developers to install them in their application environments.

In this tutorial, you’ve learned about:

• Installing new packages using in the command line and with requirement files
• Managing dependencies, separating development and production requirements, and creating a locked requirements file
• Finding packages through and PyPI
• Evaluating package dependencies before uninstalling a package and how uninstalls packages

In addition, you’ve learned about the importance of keeping dependencies up to date and alternatives to that can help you manage those dependencies.

Импорт модуля

Если запустить в каталоге, в котором лежит данный модуль (например, my_module.py), интерпретатор:

>>> python

и потом сделать импорт модуля:

>>> import my_module

то мы получаем доступ ко всем функциям, которые в модуле определены:

>>> my_module.func1()
>>> my_module.func2()
...

Для более короткой записи можно создать локальную переменную:

>>> f1 = my_module.func1

Второй вариант импорта — взятие непосредственно имени без имени модуля:

>>> from my_module import func1, func2
>>> func1()

Третий вариант импорта — включение всех имен, определенных в модуле:

>>> from my_module import *
>>> func1()

Для предотвращения конфликта имен можно использовать создание алиаса:

>>> from my_module import open as my_open

Пример. Импорт на основе from обладает такой особенностью, что он делает импортируемые атрибуты read-only:

>>> from small import x, y
>>> x = 42

В данном случае x — это локальная переменная, в то время как переменные x, y в самом модуле small не меняются:

>>> import small
>>> small.x = 42

здесь x — глобальная переменная.

Во избежание недоразумений import предпочтительнее без from в тех случаях, когда один и тот же модуль используется в нескольких местах.

Поскольку модуль загружается один раз, для его повторной загрузки можно использовать функцию reload().

Каждый модуль имеет собственное пространство имен, являющееся глобальной областью видимости для всех определенных в нем функций. Для того чтобы переменные этого модуля не попали в конфликт с другими глобальными именами или другими модулями, нужно использовать префикс: _имя_модуля_._имя_переменной_ .

Модули могут импортировать другие модули. Обычно инструкцию import располагают в начале модуля или программы.

StatusPage

The PyPI team uses StatusPage to communicate downtime, service degradation, or maintenance windows to end-users.

StatusPage is the best way to communicate the status of your service with your end-users.

We’ve entered an era where almost every company relies on external cloud services. The number of moving pieces and woven dependencies all but insures that even the most well-prepared companies will have the occasional outage. End-users will forgive the occasional downtime if you treat them well by keeping them in the loop when this happens.

Thousands of the top companies in web tech rely on StatusPage to communicate with their customers when they’re experiencing outages or degraded performance.

Манипуляции с изображениями и видео

Python это очень мощный язык; с его помощью
можно решать многие задачи, например,
работать с изображениями. Стандартная
библиотека не имеет встроенного
функционала для этих целей, но следующие
модули вам помогут.

Python Imaging Library (PIL). PIL добавляет в интерпретатор Python возможность обработки изображений. Эта библиотека поддерживает много форматов файлов и предоставляет хороший функционал для работы с графикой.

Gdmodule. Это интерфейс для библиотеки GD, созданной Томасом Баутелом.

VideoCapture. Win32-расширение для доступа к таким видеоустройствам, как веб-камеры (USB) и ТВ-карты.

MoviePy. Библиотека Python для редактирования видео: обрезка, склейка, вставка надписей, нелинейное редактирование, обработка видео и создание пользовательских эффектов.

pyscreenshot. Кроссплатформенный модуль, позволяющий делать скриншоты без установки сторонних библиотек.

☤ Features

• Enables truly deterministic builds, while easily specifying only
  what you want.
• Generates and checks file hashes for locked dependencies.
• Automatically install required Pythons, if is available.
• Automatically finds your project home, recursively, by looking for a
  .
• Automatically generates a , if one doesn’t exist.
• Automatically creates a virtualenv in a standard location.
• Automatically adds/removes packages to a when they are
  un/installed.
• Automatically loads files, if they exist.

The main commands are , , and , which
generates a . These are intended to replace
usage, as well as manual virtualenv management (to
activate a virtualenv, run ).

Basic Concepts

• A virtualenv will automatically be created, when one doesn’t exist.
• When no parameters are passed to , all packages
  specified will be installed.
• To initialize a Python 3 virtual environment, run
  .
• To initialize a Python 2 virtual environment, run .
• Otherwise, whatever virtualenv defaults to will be the default.

Other Commands

• will spawn a shell with the virtualenv activated.
• will run a given command from the virtualenv, with any
  arguments forwarded (e.g. ).
• asserts that PEP 508 requirements are being met by the
  current environment.
• will print a pretty graph of all your installed
  dependencies.

Shell Completion

For example, with fish, put this in your
:

Alternatively, with bash, put this in your or :

Fish is the best shell. You should use it.

Компиляция файлов

Для ускорения запуска программ, использующих большое количество модулей, если уже существует файл с именем my_module.pyc в том же каталоге, где найден my_module.py, считается, что он содержит байт-компилированный модуль my_module. Если такого файла нет, то он создается, и время последнего изменения my_module.py записывается в созданном my_module.pyc. Содержимое байт-компилированных файлов является платформенно-независимым (но может быть разным для разных версий интерпретатора), так что каталог с модулями может совместно использоваться машинами с разными архитектурами.

Некоторые полезные опции компиляции:

1. — эта опция заставляет интерпретатор компилировать так называемый оптимизированный байт-код и сохранять его в файле с расширением ‘.pyo’. При этом из кода удаляются ассерты, игнорируется условный дебаг, ‘.pyc’-файлы игнорируются.
2. — эта опция делает то же, что и предыдущая опция, плюс удаляет комменты.
3. Файл, запускаемый непосредственно из командной строки, никогда не компилируется. Для оптимизации его запуска необходимо большую часть кода убрать в модули.
4. Модуль может загружаться из файлов с расширением ‘.pyс’ или ‘.pyo’, даже если нет файла с расширением ‘.py’. Это может пригодиться в тех случаях, когда вы не хотите распространять исходный код.
5. Кроме того, интерпретатор может загружать бинарники, собранные с помощью языка си — файлы с расширением ‘.so’ в линуксе либо ‘.dll’ в Windows.
6. Модуль можно «зазипповать» в архив с расширением ‘.zip’ и импортировать из архива.
7. Может быть загружен Java-класс, собранный с помощью Jython.

Requirements Files

When installing software, and Python packages in particular, it’s common that
you get a lot of libraries installed. You just did easy_install MyPackage
and you get a dozen packages. Each of these packages has its own version.

Maybe you ran that installation and it works. Great! Will it keep working?
Did you have to provide special options to get it to find everything? Did you
have to install a bunch of other optional pieces? Most of all, will you be able
to do it again?

If you’ve ever tried to setup an application on a new system, or with slightly
updated pieces, and had it fail, pip requirements are for you. If you
haven’t had this problem then you will eventually, so pip requirements are
for you too – requirements make explicit, repeatable installation of packages.

So what are requirements files? They are very simple: lists of packages to
install. Instead of running something like pip MyApp and getting
whatever libraries come along, you can create a requirements file something like:

MyApp
Framework==0.9.4
Library>=0.2

Then, regardless of what MyApp lists in setup.py, you’ll get a specific
version of Framework and at least the 0.2 version of Library. (You might think
you could list these specific versions in setup.py – try it and you’ll
quickly see why that doesn’t work.) You can add optional libraries and support
tools that MyApp doesn’t strictly require.

You can also include “editable” packages – packages that are checked out from
subversion (in the future other VCS will be supported). These are just like
using the -e option to pip. They look like:

-e svn+http://myrepo/svn/MyApp#egg=MyApp

Automatic installation of setuptools

pip currently depends on setuptools to handle metadata generation
during the build process, along with some other features. While work is
ongoing to reduce or eliminate this dependency, it is not clear if that
work will be complete for pip 1.5 (which is the version likely to be current
when Python 3.4.0 is released).

This PEP proposes that, if pip still requires it as a dependency,
ensurepip will include a private copy of setuptools (in addition
to the private copy of ensurepip). python -m ensurepip will then
install the private copy in addition to installing pip itself.

However, this behavior is officially considered an implementation
detail. Other projects which explicitly require setuptools must still
provide an appropriate dependency declaration, rather than assuming
setuptools will always be installed alongside pip.

Once pip is able to run pip install --upgrade pip without needing
setuptools installed first, then the private copy of setuptools
will be removed from ensurepip in subsequent CPython releases.

How to Install PIP on Raspberry Pi

As a Raspberry Pi user, you’re probably running Raspbian since it’s the official operating system designated and provided by the Raspberry Pi Foundation. You’re free to install another operating system, such as Ubuntu. If that is the case you should look at the Linux instructions.

Starting with Raspbian Jessie, PIP comes installed by default. It’s one of the big reasons to upgrade to Raspbian Jessie instead of sticking with Raspbian Wheezy or Raspbian Jessie Lite. However, if you’re on an older version of Raspbian, you can still install PIP.

On Python 2.x:

On Python 3.x:

With Raspbian, Python 2.x users should use pip while Python 3.x users should use pip3 when issuing PIP commands.

Proposed CLI

The proposed CLI is based on a subset of the existing pip install
options:

Usage:
  python -m ensurepip 

General Options:
  -h, --help          Show help.
  -v, --verbose       Give more output. Option is additive, and can be used up to 3 times.
  -V, --version       Show the pip version that would be extracted and exit.
  -q, --quiet         Give less output.

Installation Options:
  -U, --upgrade       Upgrade pip and dependencies, even if already installed
  --user              Install using the user scheme.
  --root <dir>        Install everything relative to this alternate root directory.

In most cases, end users won’t need to use this CLI directly, as pip
should have been installed automatically when installing Python or when
creating a virtual environment. However, it is formally documented as a
public interface to support at least these known use cases:

• Windows and Mac OS X installations where the «Install pip» option was
  not chosen during installation
• any installation where the user previously ran «pip uninstall pip»

Automatically contacting PyPI when bootstrapping pip

Earlier versions of this PEP called the bootstrapping module getpip and
defaulted to downloading and installing pip from PyPI, with the private
copy used only as a fallback option or when explicitly requested.

This resulted in several complex edge cases, along with difficulties in
defining a clean API and CLI for the bootstrap module. It also significantly
altered the default trust model for the binary installers published on
python.org, as end users would need to explicitly opt-out of trusting
the security of the PyPI ecosystem (rather than opting in to it by
explicitly invoking pip following installation).

As a result, the PEP was simplified to the current design, where the
bootstrapping always uses the private copy of pip. Contacting PyPI
is now always an explicit separate step, with direct access to the full
pip interface.

Installing Packages With pip#

Python is considered a language. This means that the Python standard library includes an extensive set of packages and modules to help developers with their scripts and applications.

At the same time, Python has a very active community that contributes an even bigger set of packages that can help you with your development needs. These packages are published to the Python Package Index, also known as PyPI (pronounced Pie Pea Eye). PyPI hosts an extensive collection of packages that include development frameworks, tools, and libraries.

Many of these packages simplify Python development by providing friendly interfaces to functionality that already exists in the standard library. For example, you can write a script that retrieves the contents of a web page using only the standard libraries included with Python:

In this script, you import and , both of which are included in the Python standard library. You create an object specifying the server and invoke its and to retrieve a response.

From the response, you can retrieve the header and parse it using the module to extract the charset in which the page is encoded.

returns a tuple with a main value and a dictionary of parameters. For example, the header might contain a value like .

The tuple will contain the string as the first element, and the second element will be a dictionary in the form . Because you only care about the parameter, you can ignore the beginning of the tuple using an underscore: .

Note: The Meaning of Underscores in Python explains how to use underscores to unpack values from a tuple.

Once you have the encoding of the page, you can read the response and decode it into text. You can run the example in the console to see how it works:

This seems like a lot of work for a small script that retrieves the contents of a web page. Fortunately, there is a Python package that simplifies HTTP requests and provides a nice interface to do exactly what you want.

Learn More About Python

We recommend reading up on reasons why Python is useful today and how it is used in some very high-paying software jobs. This can give you the motivation to keep learning Python and push your skills to the next level.

If you’re still a beginner, check out these these best websites to learn Python programming or our guide on how to build a basic web crawler.

If you’re more of an intermediate Python developer, consider sharpening your knowledge with some real-world applications like building your own social media bot using Python.

How to Change Your Login Name on Windows 10

Windows doesn’t let you set a username or alias while retaining your real name on your Microsoft Account. Here’s a workaround.

About The Author

Anthony Grant is a freelance writer covering Programming and Software. He’s a Computer Science major dabbling in programming, Excel, software, and technology.

More About Anthony Grant

Шаг 2 — Настройка виртуальной среды

Виртуальные среды позволяют выделять на сервере изолированную область для проектов Python. Благодаря этому каждый из ваших проектов может иметь собственный набор зависимостей, которые не помешают функционированию других ваших проектов.

Настройка среды программирования обеспечивает нам дополнительный контроль над нашими проектами Python и над обработкой разных версий пакетов

Это особенно важно при работе с пакетами сторонних разработчиков

Вы можете настроить любое желаемое количество сред программирования Python. Каждая среда представляет собой каталог или папку на сервере, содержащую несколько скриптов, обеспечивающих ее работу.

Хотя существует несколько способов создания среды программирования в Python, мы используем модуль venv, входящий в состав стандартной библиотеки Python 3. Для установки venv введите следующую команду:

С этим модулем мы готовым приступить к созданию сред. Вначале выберем каталог, где мы хотим разместить наши среды программирования Python, или создадим такой каталог с помощью команды :

Для создания среды перейдите в каталог, где вы хотите разместить среды, и введите следующую команду:

Команда настраивает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды :

Совместная работа этих файлов обеспечивает изоляцию ваших проектов в более широком контексте вашего локального компьютера, так что системные файлы и файлы проекта не смешиваются. Будет очень полезно использовать контроль версий и обеспечить каждому из ваших проектов доступ к конкретным пакетам, которые ему необходимы. Python Wheels — это формат готовых пакетов для Python, помогающий ускорить разработку программного обеспечения за счет сокращения количества операций компиляции. Он находится в каталоге в Ubuntu 18.04.

Чтобы использовать эту среду, ее нужно активировать. Для этого введите следующую команду, вызывающую скрипт activate:

В командной строке теперь будет отображаться имя вашей среды, в данном случае my_env. В зависимости от используемой версии Debian Linux префикс может выглядеть несколько иначе, однако называние вашей среды в скобках — это первое, что вы увидите в строке:

Префикс сообщает нам, что среда my_env активна, и что при создании программ они будут использовать настройки и пакеты этой конкретной среды.

Примечание. В виртуальной среде вы можете при желании использовать команду вместо и команду вместо . Если вы используете Python 3 на компьютере вне виртуальной среды, вы можете использовать только команды и .

После выполнения этих шагов ваша виртуальная среда готова к использованию.

☤ Usage

Locate the project:

Locate the virtualenv:

Locate the Python interpreter:

Install packages:

Installing from git:

You can install packages with pipenv from git and other version control systems using URLs formatted according to the following rule:

The only optional section is the section. When using git over SSH, you may use the shorthand vcs and scheme alias . Note that this is translated to when parsed.

Valid values for include , , , and . Valid values for include , , , and . In specific cases you also have access to other schemes: may be combined with as a scheme, and can be combined with and .

Note that it is strongly recommended that you install any version-controlled dependencies in editable mode, using , in order to ensure that dependency resolution can be performed with an up to date copy of the repository each time it is performed, and that it includes all known dependencies.

Below is an example usage which installs the git repository located at from tag as package name :

Install a dev dependency:

Show a dependency graph:

Generate a lockfile:

Install all dev dependencies:

Uninstall everything:

Use the shell: