Configuração do Ambiente Python

Configurações Iniciais

Python

Python é a linguagem de programação que utilizaremos. É importante ter a versão mais recente instalada para garantir compatibilidade com as bibliotecas modernas.

Resumo: Linguagem de programação necessária para executar os projetos

Para verificar se o Python está instalado e sua versão:

$ python --version

Pip

Pip é o gerenciador de pacotes padrão do Python. Ele permite instalar e gerenciar bibliotecas e dependências do projeto.

Resumo: Gerenciador de pacotes que permite instalar bibliotecas Python

Para verificar se o Pip está instalado e sua versão:

$ pip --version

Gerenciamento de Pacotes

Instalação de Pacotes

Para instalar uma nova biblioteca:

$ pip install <nome-do-pacote>

Atualização de Pacotes

Para atualizar uma biblioteca existente:

$ pip install --upgrade <nome-do-pacote>

Remoção de Pacotes

Para remover uma biblioteca:

$ pip uninstall <nome-do-pacote>

Ambientes Virtuais

Sobre Ambientes Virtuais

Ambientes virtuais são espaços isolados onde você pode instalar dependências específicas para cada projeto, evitando conflitos entre versões de bibliotecas.

Resumo: Isola as dependências do projeto do sistema global

Criando um Ambiente Virtual

Para criar um novo ambiente virtual:

$ python -m venv <nome-do-ambiente>

# Exemplo:
$ python -m venv .venv

Ativando o Ambiente Virtual

Para começar a usar o ambiente virtual:

# No macOS e Linux:
$ source <nome-do-ambiente>/bin/activate

# Exemplo:
$ source .venv/bin/activate

Desativando o Ambiente Virtual

Para sair do ambiente virtual:

$ deactivate

Gerenciamento de Dependências

Arquivo de Requisitos

O arquivo requirements.txt é usado para listar todas as dependências do projeto.

Criando arquivo de requisitos

Para gerar um arquivo com todas as dependências instaladas:

$ pip freeze > requirements.txt

Instalando dependências do projeto

Para instalar todas as dependências listadas:

$ pip install -r requirements.txt

Ferramentas Opcionais

Anaconda

Distribuição Python focada em ciência de dados que inclui várias bibliotecas pré-instaladas.

Resumo: Ambiente completo para desenvolvimento em ciência de dados

Jupyter Notebook

Interface web para desenvolvimento Python interativo, especialmente útil para análise de dados e machine learning.

Resumo: Ambiente interativo para desenvolvimento e documentação de código