- zależności można instalować globalnie (niezalecane)
- albo lokalnie (zalecane) - i tu jest sporo opcji typu
venv/virtualenv,uvitp. Z uwagi na popularność trzymam sięvenv- ale swobodnie - działajcie z tym co lubicie.
Należy wejść w każdy folder pod-projektowy. Rozpoznasz go (jednocześnie):
- technicznie - zawiera plik
requirements.txt- który ma listę zależności - konwencja w DJ - jest podfolderem modułu DJ, np.
M1/szczypta-machine-learning- Innymi słowy, NIE MA sytuacji typu:
M1/cośtam/projekt
- Innymi słowy, NIE MA sytuacji typu:
Instalowanie zależności: pip install -r requirements.txt
TL;DR; Komendy:
# stwórz virtualenv
python -m venv .venv
# instalowanie zależności
pip install -r requirements.txt
# aktywuj virtualenv (linux/macos)
source .venv/bin/activate
# aktywuj virtualenv (windows)
.venv\Scripts\Activate.ps1
# wyjdź/wyłącz (opcjonalnie) virtualenv
deactivateTaki oto kodzik wrzuć do ~/.bashrc, ~/.zshrc czy czegokolwiek używasz.
alias prepenv='
if [ -d ".venv" ]; then
rm -rf .venv
fi
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
if [ -f "requirements.txt" ]; then
pip install -r requirements.txt
fi
'function prepenv {
# 1. Sprawdzenie i usunięcie katalogu .venv (jeśli istnieje)
if (Test-Path -Path ".venv" -PathType Container) {
Remove-Item -Path ".venv" -Recurse -Force
}
# 2. Utworzenie środowiska wirtualnego
python -m venv .venv
# 3. Aktywacja środowiska wirtualnego (inna ścieżka i metoda na Windows)
.venv\Scripts\Activate.ps1
# 4. Instalacja zależności, jeśli requirements.txt istnieje
if (Test-Path -Path "requirements.txt" -PathType Leaf) {
pip install -r requirements.txt
}
}