Python sang PowerShell

Python là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất hiện nay cho API, nền tảng tự động hóa, lập trình mạng và khoa học dữ liệu. Nó dễ học cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm và có sẵn trên nhiều nền tảng khác nhau, giúp bạn dễ dàng bắt đầu viết mã trên Windows, Mac và Linux. Dưới đây là các bước để thiết lập môi trường ảo Python đơn giản trong Windows bằng cách sử dụng PowerShell và Visual Studio Code làm CLI và trình soạn thảo văn bản mà chúng tôi lựa chọn. Trước tiên, chúng tôi sẽ thực hiện quy trình theo cách thủ công, sau đó chúng tôi sẽ thực hiện quy trình này bằng cách sử dụng tập lệnh PowerShell để tự động hóa quy trình tạo tập lệnh mới hoặc tải dự án hiện có

Bắt đầu

Trước khi bắt đầu, nếu phần mềm cần thiết chưa được cài đặt trên hệ thống của bạn, vui lòng cài đặt trước khi tiếp tục. Có rất nhiều hướng dẫn trực tuyến tuyệt vời để cài đặt và tùy chỉnh phần mềm, nhưng đối với nhu cầu của hướng dẫn này, các tùy chọn cài đặt mặc định là đủ. Liên kết đến phần mềm cần thiết được bao gồm bên dưới

Ghi chú. Có một phiên bản nguồn mở của PowerShell có thể được cài đặt trên Windows, Mac và Linux

• Trăn - https. //www. con trăn. org/tải xuống/
• Mã Visual Studio - https. //mã số. Visual Studio. com/tải xuống
• KHÔNG BẮT BUỘC. Lõi PowerShell - https. //github. com/PowerShell/PowerShell/bản phát hành/mới nhất

Với tất cả phần mềm cần thiết đã được cài đặt, hãy khởi chạy PowerShell và sử dụng các lệnh sau để xác minh rằng tất cả phần mềm đã được cài đặt và có thể truy cập được

# Get the version of Python installed 
python -V 
 
# Get the version of VS Code installed 
code -v 

Đầu ra sẽ giống như thế này;

PIP, Trình cài đặt gói cho Python

Bao gồm trong cài đặt mặc định của Python là PIP và nó thường được sử dụng trong các dự án Python để dễ dàng thêm các mô-đun bên ngoài vào mã của bạn và làm cho mã của bạn dễ di chuyển hơn đối với các hệ thống khác nhau. Bạn có thể xem gói nào hiện đang được cài đặt trên hệ thống của mình bằng cách sử dụng lệnh 'pip list'

Ghi chú. Danh sách các gói được cài đặt có thể khác nhau tùy thuộc vào gói hiện đang được cài đặt

# List installed packages 
python -m pip list 

Bạn có thể thấy rằng pip là một gói được cài đặt và nâng cấp với chính pip

Môi trường ảo

Môi trường ảo Python, kết hợp với pip, cho phép bạn tạo môi trường phát triển mã độc lập với hệ thống bình thường. Điều này cho phép bạn có các phiên bản gói khác nhau trong pip hoặc các phiên bản hoàn toàn khác của Python, mặc dù phải trả giá bằng một số dung lượng lưu trữ được sử dụng trên ổ cứng hoặc SSD của bạn. Khái niệm cơ bản về môi trường ảo là nó được tạo bằng cách sử dụng mô-đun Python venv, sau đó môi trường được kích hoạt để đảm bảo sử dụng đúng phiên bản Python để chạy tập lệnh. Bạn có thể đọc thêm chi tiết cụ thể về môi trường ảo trong tài liệu Python, https. // tài liệu. con trăn. org/3/library/venv. html

# Create virtual environment named venv-tutorial1 
python -m venv C:\code\tutorial1\venv-tutorial1 

Lệnh không tạo ra bất kỳ đầu ra nào, nhưng trong hình ảnh, bạn có thể thấy rằng thư mục dự án tutorial1 trống và sau khi tạo môi trường ảo, nó đã tạo một thư mục có tên venv-tutorial1. Môi trường ảo sẽ có tên của thư mục bạn cung cấp, vì vậy trong trường hợp này, tên của môi trường được tạo là 'venv-tutorial1'

Sau khi môi trường được tạo, hãy thay đổi thư mục thành thư mục dự án và bạn có thể kích hoạt môi trường bằng cách sử dụng tập lệnh kích hoạt đã được cài đặt khi môi trường được tạo. Đối với PowerShell, tập lệnh kích hoạt được đặt tại C. \path\to\project\venv-tutorial1\Scripts\Activate. ps1

# Change to project folder 
cd C:\code\tutorial1\ 
 
# Activate the virtual environment 
.\venv-tutorial1\Scripts\Activate.ps1 

Lưu ý rằng dấu nhắc lệnh thay đổi để bắt đầu bằng '[venv-tutorial 1]'. Bây giờ môi trường ảo đang hoạt động, chạy lệnh danh sách pip chỉ hiển thị các gói mặc định

Từ thời điểm này, bạn có thể bắt đầu viết mã cho dự án của mình và khi bạn sử dụng Python để chạy các tập lệnh, nó sẽ sử dụng môi trường ảo được kích hoạt

Khởi chạy mã Visual Studio

Sử dụng Mã VS để viết một số mã đơn giản cho dự án này. Mã VS có thể được khởi chạy bằng cách chạy 'mã. ’ sẽ mở Mã VS trong thư mục hiện tại

# Launch VS Code in the current directory 
code . 

Mã VS chạy trong ngữ cảnh của một thư mục dự án. Thư mục venv-tutorial1 nằm trong Explorer vì Mã VS được mở bằng thư mục 'C. \code\tutorial1’

Ghi chú. Việc sử dụng và tùy chỉnh Mã VS làm không gian làm việc và môi trường phát triển nằm ngoài phạm vi. Có vô số tiện ích mở rộng có sẵn trên Thị trường trong Mã VS để giúp làm cho mã hoạt động dễ dàng hơn với tính năng tự động hoàn thành, tô màu văn bản ngôn ngữ, v.v.

Kanye. Ví dụ về phần còn lại

Đây là một tập lệnh đơn giản sẽ yêu cầu sử dụng pip để cài đặt mô-đun yêu cầu. Cảm ơn @ajzbc vì đã tạo ra một dịch vụ tuyệt vời và không cần thiết như vậy. https. //kanye. Lên đỉnh/

Tạo một tệp mới 'kanyerest. py’ trong Mã VS với nội dung bên dưới

import requests 
 
r = requests.get['//api.kanye.rest/'] 
quote = r.json[]['quote'] 
 
print[f"\"{quote}\" - Kanye West"]

Cài đặt mô-đun yêu cầu với pip và chạy 'kanyerest. py'. Báo giá của bạn có thể thay đổi về chất lượng

Với mô-đun yêu cầu đã được cài đặt và mã có thể thực thi thành công, bạn có thể sử dụng pip freeze để tạo yêu cầu. txt sẽ cho phép dễ dàng di chuyển mã sang một máy khác

# Install requirements with pip 
python -m pip freeze > requirements.txt 

Điều này sẽ đặt nội dung của 'yêu cầu. txt’ vào đầu ra của lệnh đóng băng pip. Các mô-đun này có thể được cài đặt trên một máy khác hoặc một môi trường ảo khác bằng cách chạy pip install -r tests. txt, điều này sẽ cài đặt cùng một phiên bản của các gói trong một môi trường khác để đảm bảo rằng mã sẽ thực thi chính xác vì nó có tất cả các gói được cài đặt giống như trong môi trường mà nó được mã hóa

Tự động tạo và kích hoạt môi trường ảo

Tính hữu ích của môi trường ảo chỉ tăng lên khi các dự án của bạn trở nên phức tạp hơn bằng cách sử dụng nhiều mô-đun bên ngoài khác nhau được đưa vào bằng pip. Sử dụng một môi trường ảo theo mặc định khi mã hóa bằng Python là một ý tưởng hay, nhưng có một số bước thủ công để tạo và bắt đầu sử dụng nó. Đây là một nơi hoàn hảo để chúng tôi có thể tự động hóa các bước này bằng tập lệnh PowerShell đơn giản. Ví dụ này là barebones, nhưng nó có thể được mở rộng để bao gồm khởi tạo hoặc sao chép kho lưu trữ Git một cách dễ dàng. Để dễ dàng, các bước dưới đây là những gì chúng tôi sẽ tự động hóa

1. Tạo một thư mục dự án
2. Tạo môi trường ảo Python
3. Kích hoạt môi trường
4. Khởi chạy Mã VS

Tạo một tệp mới 'Start-PyVenv. ps1’ trong Mã VS với nội dung bên dưới

Ghi chú. Thay đổi thư mục mã hóa của bạn thành đường dẫn bạn muốn

# Change CODING_DIRECTORY to your projects folder 'C:\path\to\your\code'$CODING_DIRECTORY = ""$PROJECT_NAME = [String]$args[0]$PROJECT_DIRECTORY = "$CODING_DIRECTORY\$PROJECT_NAME"$VENV_NAME = "venv-$PROJECT_NAME"$VENV_DIRECTORY = "$PROJECT_DIRECTORY\$VENV_NAME"# Check if code directory exists, exit if it does notif [-Not $[Test-Path $CODING_DIRECTORY]] {Write-Error `-Message "ERROR: Path $CODING_DIRECTORY does not exist. Please check CODING_DIRECTORY" `-Category InvalidData}# Create the project folder if it doesn't already existif [-Not $[Test-Path $PROJECT_DIRECTORY]] {Write-Host "Creating directory $PROJECT_DIRECTORY"[Void][New-Item -ItemType Directory -Path $PROJECT_DIRECTORY]if [-Not $[Test-Path $PROJECT_DIRECTORY]] {Write-Error `-Message "Path $PROJECT_DIRECTORY couldn't be created" `-Category InvalidData}}# Create the virtual environment if it doesn't already existif [-Not $[Test-Path $VENV_DIRECTORY]] {Write-Host "Creating environment $VENV_NAME"python.exe -m venv $VENV_DIRECTORY}# Move to venv folder and run the activation scriptSet-Location "$VENV_DIRECTORY\Scripts".\Activate.ps1# Move to the project folder and launch VS CodeSet-Location $PROJECT_DIRECTORYWrite-Host "Launching VS Code"code $PROJECT_DIRECTORY 
```

Để làm cho tệp này dễ sử dụng ngay khi PowerShell được khởi chạy, hãy đặt nó vào thư mục chính của người dùng của bạn. Sao chép tệp bạn đã tạo vào thư mục chính của bạn, di chuyển vào thư mục chính của bạn và chạy tập lệnh để kiểm tra nó

________số 8

Từ đây, bạn sẽ có thể bắt đầu sử dụng Mã VS và bắt đầu lập trình với Python bên trong môi trường ảo

Vô hiệu hóa, thay đổi hoặc xóa môi trường ảo

Giờ đây, bạn đã có một phương pháp hoàn toàn tự động để bắt đầu các dự án mới trong Python sử dụng môi trường ảo, bạn có thể muốn rời khỏi môi trường ảo, thay đổi tất cả sang một môi trường mới để thử nghiệm hoặc xóa môi trường ảo để giải phóng một số dung lượng trên PC của bạn

Nếu bạn muốn rời khỏi môi trường ảo, chỉ cần sử dụng tập lệnh hủy kích hoạt được tích hợp sẵn

 # Deactivate the environment 
deactivate 

Nếu bạn muốn thay đổi sang một môi trường hiện có khác, bạn chỉ cần sử dụng tập lệnh kích hoạt của một môi trường ảo khác

# List installed packages 
python -m pip list 

0

Nếu bạn cần xóa một môi trường ảo, bạn chỉ cần xóa thư mục môi trường ảo. Điều này có thể được thực hiện trong trình duyệt tệp GUI, Explorer trên Windows hoặc bạn có thể xóa thư mục khỏi PowerShell

# List installed packages 
python -m pip list 

1

Bạn có thể thấy các thay đổi nhanh chóng và đầu ra của danh sách pip thay đổi tùy thuộc vào môi trường ảo nào hiện đang hoạt động

Sự kết luận

Môi trường ảo là một công cụ tuyệt vời để sử dụng khi mã hóa các dự án Python, chúng có thể giúp tách biệt các dự án của bạn bằng cách ngăn các thay đổi đối với các gói đã cài đặt ảnh hưởng đến chức năng của các dự án khác của bạn. Việc sử dụng tập lệnh để tự động tạo và kích hoạt môi trường có thể tăng tốc quy trình làm việc và cho phép bạn dành ít thời gian hơn cho việc cài đặt và gỡ cài đặt các phần phụ thuộc cũng như có nhiều thời gian hơn để mã hóa dự án của mình. Môi trường ảo không phải là kết thúc để chạy các dự án trong môi trường bị cô lập, vì các thùng chứa đã trở nên dễ dàng truy cập và cũng có thể chạy trên máy cục bộ của bạn. Tuy nhiên, sử dụng môi trường ảo là một nơi tốt để bắt đầu mà không yêu cầu phần mềm bổ sung. Tự động hóa sẽ chỉ giúp ích nhiều hơn khi các yêu cầu cách ly của bạn trở nên phức tạp hơn

Python có thể chạy trong PowerShell không?

Làm cách nào để kết nối Python với PowerShell?

Python có tốt hơn PowerShell không?

PowerShell trong Python là gì?