вывести версию python в скрипте

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

После которой в конец

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Теперь в директории

Далее выполняем команды в терминале:

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

Источник

Запуск Python и python-скрипт на компьютере

Код, написанный на языке Python, может храниться в редакторе кода, IDE или файле. И он не будет работать, если не знать, как его правильно запускать.

В этом материале рассмотрим 7 способов запуска кода, написанного на Python. Они будут работать вне зависимости от операционной системы, среды Python или местоположения кода.

Где запускать Python-скрипты и как?

Python-код можно запустить одним из следующих способов:

Запуск Python-кода интерактивно

Для запуска интерактивной сессии нужно просто открыть терминал или командную строку и ввести python (или python3 в зависимости от версии). После нажатия Enter запустится интерактивный режим.

Вот как запустить интерактивный режим в разных ОС.

Интерактивный режим в Linux

Откройте терминал. Он должен выглядеть приблизительно вот так :

После нажатия Enter будет запущен интерактивный режим Python.

Интерактивный режим в macOS

На устройствах с macOS все работает похожим образом. Изображение ниже демонстрирует интерактивный режим в этой ОС.

Интерактивный режим в Windows

Запуск Python-скриптов в интерактивном режиме

В таком режиме можно писать код и исполнять его, чтобы получить желаемый результат или отчет об ошибке. Возьмем в качестве примера следующий цикл.

Для выхода из интерактивного режима нужно написать следующее:

И нажать Enter. Вы вернетесь в терминал, из которого и начинали.

Есть и другие способы остановки работы с интерактивным режимом Python. В Linux нужно нажать Ctrl + D, а в Windows — Ctrl + Z + Enter.

Стоит отметить, что при использовании этого режима Python-скрипты не сохраняются в локальный файл.

Как выполняются Python-скрипты?

Отличный способ представить, что происходит при выполнении Python-скрипта, — использовать диаграмму ниже. Этот блок представляет собой скрипт (или функцию) Python, а каждый внутренний блок — строка кода.

При запуске скрипта интерпретатор Python проходит сверху вниз, выполняя каждую из них. Именно таким образом происходит выполнение кода.

Но и это еще не все.

Блок-схема выполнения кода интерпретатором

Это набор инструкций, которые приводят к финальному результату.

Иногда полезно изучать байткод. Если вы планируете стать опытным Python-программистом, то важно уметь понимать его для написания качественного кода.

Это также пригодится для принятия решений в процессе. Можно обратить внимание на отдельные факторы и понять, почему определенные функции/структуры данных работают быстрее остальных.

Как запускать Python-скрипты?

Для запуска Python-скрипта с помощью командной строки сначала нужно сохранить код в локальный файл.

Возьмем в качестве примера файл, который был сохранен как python_script.py. Сохранить его можно вот так:

Сохранить скрипт в текстовом редакторе достаточно легко. Процесс ничем не отличается от сохранения простого текстового файла.

Но если использовать командную строку, то здесь нужны дополнительные шаги. Во-первых, в самом терминале нужно перейти в директорию, где должен быть сохранен файл. Оказавшись в нужной папке, следует выполнить следующую команду (на linux):

После нажатия Enter откроется интерфейс командной строки, который выглядит приблизительно следующим образом:

Теперь можно писать код и с легкостью сохранять его прямо в командной строке.

Как запускать скрипт в командной строке?

Источник

Установка Python в Docker — от запуска контейнера до создания рабочей среды

Новые версии Python разрабатывают всё время. Но каждый раз компилировать его самому, чтобы попробовать новую версию, довольно обременительно.

Выход из этой ситуации прост — запускать различные версии Python через Docker.

Из этого руководства вы узнаете:

Docker и версии Python

С прекращением поддержки Python 2.7 в 2020 году, долгий переход от Python 2 к Python 3 вошел в финальную фазу. Однако, двигаясь вперёд, важно знать о различных версиях Python и о том, как их опробовать.

Типы версий Python

Версию используемого Python можно увидеть при запуске интерпретатора REPL. Можно также получить дополнительную информацию c помощью команды «sys.implementation».

Как видно, код выполнен на первой альфа-версии CPython 3.9.

Традиционно для управления различными версиями Python используются инструменты вроде «pyenv» и «conda». В большинстве случаев их может заменить Docker. И он часто оказывается проще в использовании. Ниже мы практически покажем, как это сделать.

Использование Docker

Docker — мощная платформа для запуска контейнеров с предварительно упакованными приложениями. Она популярна в сфере упаковки и развёртывания приложений и микросервисов. В этом разделе мы сделаем краткий обзор основных шагов, которые нужны, чтобы начать работу с Docker.

Установка Docker

Docker доступен для всех основных ОС: Windows, macOS и Linux. Инструкции по установке Docker на конкретную систему можно найти в их официальных руководствах.

Если специфических требований нет, можно использовать ядро приложения — Docker Engine — в свободно распространяемой «общественной» редакции (Community Edition).

Запуск контейнеров

Работа Docker основана на двух базовых элементах — образах и контейнерах.

Есть несколько репозиториев, содержащих предварительно собранные образы для Docker. Самым распространённым является Docker Hub — публичный репозиторий, который будет использоваться в данном руководстве по умолчанию.

Для примера установим образ «hello-world».

Первые строки показывают, что Docker скачал образ «hello-world» из репозитория Docker Hub. При запуске этого образа итоговый контейнер выводит на терминал сообщение «Hello from Docker!».

Создание собственных образов с помощью Dockerfile

С помощью Dockerfile можно создавать собственные образы. Это обычный текстовый файл, который описывает, как именно будет устанавливаться образ Docker.

Вот пример Dockerfile:

Файл Dockerfile состоит из перечня команд Docker. В приведённом выше фрагменте три шага:

Создание Dockerfile начинается с правильного сохранения — под именем «Dockerfile» без какого-либо расширения.

Примечание. Создавать и запускать образы Linux можно на любой платформе. Поэтому такие образы, как «ubuntu», прекрасно подходят для разработки кросс-платформенных приложений. В то же время образ Windows запустится только на Windows, а образ macOS — только на macOS.

Далее создаём при помощи Dockerfile образ:

В результате последует множество сообщений, и будет создан образ. Опция «-t cowsay» задаёт «cowsay» в качестве его имени. Такие теги удобно использовать для отслеживания образов. Финальная точка в команде указывает текущий каталог в качестве контекста сборки для вашего образа. Это должен быть каталог, где находится ваш Dockerfile.

Теперь образ Docker можно выполнить:

Опция « —rm » очистит контейнер после использования. Её применение позволяет не засорять систему уже ненужными контейнерами Docker.

И образ, и контейнер имеют 12-символьный идентификатор «ID», который можно найти в результатах выполнения этих команд. Чтобы удалить образ или контейнер, можно использовать «docker rmi » либо «docker rm », указав их правильный идентификатор.

Возможности команды « docker » очень велики. За расширенной справкой можно обратиться к команде « docker —help » или к официальной документации.

Запуск Python в контейнере Docker

Сообщество Docker выпускает и поддерживает релизы в виде файлов Dockerfile для всех новых версий Python. Опробовать новые функции Python можно, воспользовавшись ими.

Кроме того, ключевые разработчики Python поддерживают образы Docker со всеми доступными на настоящий момент версиями. Далее расскажем, как запустить разные версии Python через Docker.

Запуск REPL

При запуске образов Python из Docker Hub, открывается интерпретатор REPL, в котором будет проходить дальнейшая работа. Чтобы открыть его в контейнере Python, следует выполнить следующую команду:

Эта команда скачает образ «python:rc» с сайта Docker Hub, сделает на его основе контейнер и уже в нём выполнит команду «python».

Опции «-it» необходимы для интерактивного запуска контейнера. Тег «rc» означает «релиз-кандидат» и указывает на последнюю разрабатываемую бета-версию Python. В нашем случае это последний релиз-кандидат Python 3.8:

При первом запуске контейнера Python на его скачивание может потребоваться некоторое время. Но дальнейшие вызовы уже будут происходить практически мгновенно. Выйти из интерпретатора REPL можно, введя « exit() ». Одновременно произойдёт выход из контейнера.

Примечание. Образы Python для Docker Hub поддерживаются в достаточно актуальном состоянии. По мере готовности, альфа- и бета-версии становятся доступны под тегом «rc».

Если нужно опробовать самые последние версии Python, то больше подойдёт образ от ключевых разработчиков:

В хранилище Docker Hub можно найти полный список доступных образов Python. Последняя версия Python (стабильная) доступна как « python:latest », а свежая разрабатываемая версия — как « python:rc ».

Также можно запросить и точные версии. Например, «python:3.6.3» или «python:3.8.0b4», т.е. четвёртую бету Python 3.8. Можно даже запустить последнюю реализацию PyPy, используя теги вроде « pypy:latest ».

Настройка рабочей среды Python в Docker

Контейнер Docker представляет собой изолированное окружение. Таким образом, добавлять внутри контейнера виртуальную среду обычно не требуется. Вместо этого, для установки необходимых модулей Python в Docker можно запустить непосредственно систему управления пакетами pip.

Чтобы модифицировать контейнер включением дополнительных пакетов, используется Dockerfile. В приведенном ниже примере в образ Python 3.7.5 добавляются пакеты «parse» и «realpython-reader».

Этот файл нужно сохранить под именем «Dockerfile». Тег «-slim» в первой строке показывает, что Dockerfile исходит из минимальной установки дистрибутива Debian. Этот тег задаёт существенно меньший размер образа Docker. Недостаток в том, что может потребоваться устанавливать дополнительные инструменты самому.

Помимо этого, в число тегов входят такие, как «-alpine» и «-windowsservercore». Подробную информацию о таких вариациях образа можно найти на Docker Hub.

Примечание. Если нужно использовать внутри контейнера Docker виртуальную среду, есть одно важное предостережение. Каждая команда «RUN» выполняется как отдельный процесс.

Типичная активация виртуальной среды в Dockerfile работать не будет. Вместо этого необходимо активировать виртуальную среду вручную, задав переменные среды «VIRTUAL_ENV» и «PATH»:

Чтобы собрать и выполнить свой Dockerfile, необходимо использовать следующие команды:

Образу будет задан тег «rp». Затем он будет использоваться для открытия созданного образа из сеанса интерпретатора REPL. Можно убедиться, что в контейнер установлен пакет «parse».

Также можно запускать контейнеры, выполняющие отдельные команды:

Вместо запуска интерпретатора REPL, внутри контейнера «rp» выполняется команда «realpython». Она выводит список последних руководств, опубликованных на специализированном сайте Real Python.

Запуск Python скрипта в Docker

В этом разделе мы расскажем, как запускать скрипты внутри Docker.

Прежде всего, следует сохранить приводимый пример скрипта у себя на компьютере в файл под названием «headlines.py».

Сначала этот скрипт скачивает последнее руководство с сайта Real Python. Затем он использует пакет «parse», чтобы найти все заголовки и вывести их на терминал.

Есть два основных способа запускать такие скрипты в контейнере Docker:

Первый вариант особенно удобен при тестировании, поскольку не нужно собирать образ Docker заново при каждом изменении скрипта. Для монтирования каталога в качестве тома, используйте опцию «-v»:

Если же скрипт будет использован на другом компьютере, нужно скопировать его внутрь контейнера. Это можно сделать, добавив в Dockerfile пару шагов:

Опцией «WORKDIR» внутри контейнера задается рабочий каталог, в котором будут выполняться команды. Можно скопировать файл «headlines.py» в этот каталог внутри контейнера, после чего изменить команду по умолчанию на выполнение «headlines.py» с помощью «python».

Соберите образ, как обычно. Остается лишь запустить контейнер:

Обратите внимание, поскольку в Dockerfile была указана команда «CMD», при запуске контейнера сразу выполняется нужный скрипт.

Подробности о том, как создавать собственные файлы Dockerfile — в описании образа Python на сайте Docker Hub.

Заключение

Это руководство — краткое введение в работу с различными версиями Python при использовании Docker. Оно поможет быстро протестировать код и убедиться, что он совместим с последними версиями Python.

Изучив эту инструкцию, вы сможете:

Поместить скрипт Python в Docker контейнер — дело пары минут. Теперь опробовать последнюю альфа-версию языка можно сразу после публикации.

Нужна надёжная база для разработки программных продуктов? Выбирайте виртуальные сервера от Eternalhost с технической поддержкой 24/7 и бесплатной защитой от DDoS!

Источник

Как запустить скрипт на Python

Каждый разработчик на Python должен знать, как запускать скрипты, потому что это единственный способ проверить работоспособность написанного кода. Чтобы запустить скрипт, программист может использовать:

Каждый способ имеет свои особенности, поэтому его выбор зависит не только от предпочтений или привычек, но и от того, в какой степени программист хочет контролировать параметры запуска скрипта.

Интерпретатор и его установка

Интерпретатор — это программное обеспечение, которое позволяет запускать скрипты Python. С технической точки зрения интерпретатор является связующим слоем между кодом на Python и машинным кодом.

Интерпретатор используется каждый раз, когда программист запускает код: в интерактивном режиме, через командную строку, всегда.

Если же у вас старая версия Windows и предыдущий вариант не работает, то надо зайти на официальный сайт Python, скачать и запустить установочный файл и следовать инструкциям по установке. Не забудьте при установке выставить галку, чтобы Python был добавлен в Windows PATH.

В Linux обычно ничего устанавливать не требуется, так как Pyton включают в его дистрибутив.

Интерактивный запуск кода Python

Для работы с маленькими кусками кода программисты часто используют режим интерактивного сеанса. В этом режиме введенный код на Python сразу интерпретируется и исполняется. То есть не нужно создавать файл и запускать его.

Чтобы войти в интерактивный режим в Windows, можно использовать один из нескольких способов:

Чтобы запустить интерактивный сеанс в Linux, необходимо выполнить в терминале команду «python3» или «python2».

Примеры работы в интерактивном сеансе

Интерактивный сеанс является необходимым и важным инструментом. С его помощью программист может быстро проверить код, в работе которого он не уверен.

Код исполняется сразу после ввода, однако это не значит, что в терминале можно использовать только однострочные операции, например:

В командной строке также можно писать функции, циклы, условия. Кроме того, в интерактивном сеансе можно импортировать модули.

Командная строка автоматически определяет, когда нужно написать многострочную инструкцию, например, если программист хочет объявить функцию, он пишет:

«>>>» — это просто отображаемый в командной строке символ, свидетельствующий о возможности ввода. Многоточие показывает, что ввод не закончен, тем самым разрешая программисту писать сложные конструкции в несколько строк.

Следующая команда вызывает только что созданную функцию:

Запуск скрипта Python через командную строку

Интерактивный сеанс позволяет тестировать код, но как только он завершится, весь код потеряется.

Поэтому большая часть кода пишется с использованием текстовых файлов, которые имеют расширение «.py». Они могут быть созданы с помощью любого текстового редактора, подойдет даже обычный блокнот.

Предположим, что наш скрипт выводит на экран надпись «Hello World!», то есть код будет следующим:

Запишем его в файл world.py. Запустить его через командную строку можно несколькими способами.

Команда «python» и запуск по имени

Самый простой и практичный запуск скриптов — использовать команду «python». Нужно открыть командную строку и написать «python имя_скрипта». Важно, чтобы скрипт находился либо в директории, из которой запущена командная строка, либо в каталоге, прописанном в переменной среды PATH. Тогда запуск пройдет успешно:

Если на компьютере установлены две версии Python, (а на Linux обычно так и есть) следует использовать команды «python3» и «python2» для вызова соответствующей версии.

В последних версиях Windows можно запустить скрипт Python просто введя его имя:

В этом случае запустится новая консоль, выведется в неё сообщение и закроется. Мы ничего не успеем увидеть. Чтобы этого не было, можно в конец файла добавить input(), чтобы скрипт ожидал ввода пользователя.

Такой запуск возможен благодаря тому, что Windows автоматически определяет, какую программу (в данном случае интерпретатор Python) использовать для запуска файла.

В Linux также можно воспользоваться этим способом, но в начале скрипта Python в первой строке должен быть указан полный путь к интерпретатору:

После этого нужно разрешить запуск файла (сделать его исполняемым).

Теперь достаточно просто запустить скрипт, введя в терминал его имя, перед которым добавить «./»:

Запуск модуля

Иногда возникает необходимость запустить модуль, как скрипт. Однако при использовании обычного способа командная строка выдает предупреждение о том, что файл нельзя открыть.

Чтобы запустить модуль, как исполняемый файл, нужно воспользоваться командой:

Перенаправление вывода

Если результаты выполнения скрипта нужно где-то сохранить, чтобы использовать их в последующих операциях, программист может перенаправить вывод из консоли в, например, файл. Для этого используется оператор «>». Вернём содержимое нашего файла world.py в изначальный вариант:

Теперь запустим. Полная команда выглядит так:

Здесь output.txt – это текстовый файл, в который записывается результат выполнения скрипта.

Операция может использоваться как в операционной системе Windows, так и в Unix-подобных системах. Если файла, в который должен вывестись результат, не существует, система создаст его автоматически.

При использовании оператора «>» содержимое файла, в который выводятся данные, полностью перезаписывается. Если уже имеющиеся данные нужно сохранить, используют оператор «>>».

Например, у нас уже есть файл output.txt со строкой приветствия (после того как мы его создали предыдущей командой). Теперь допишем в него ещё одну строку:

Таким образом можно последовательно запустить несколько раз этот скрипт и в файл будут дописываться всё новые строки приветствия.

Использование IDLE

IDLE – это официальная интегрированная среда разработки, поставляемая вместе с интерпретатором Python.

Она позволяет работать в интерактивном режиме, писать и запускать скрипты. Кроме того, IDLE поддерживает подсветку синтаксиса и отладку.

Работа в интерактивном режиме не отличается от того, что было описано для командной строки Windows и терминала Linux. Программист пишет код, который сразу исполняется интерпретатором.

Запуск скрипта

Запуск скрипта из интерактивного режима

Иногда при работе в интерактивном режиме возникает необходимость проверить код какого-либо скрипта. Не обязательно использовать терминал или отдельно открывать скрипт в IDLE, его можно запустить прямо из интерактивного сеанса различными способами.

import

При импорте модуля в скрипт выполняется весь содержащийся в нём код. Если модуль содержит только объявления функций и классов и присвоение значений, программист ничего не увидит. Но если модуль выводит что-то на экран, работает с файлами, то это отобразится при импорте.

Таким образом можно импортировать модуль в интерактивном режиме, чтобы увидеть результаты его выполнения, однако сделать это можно только один раз, потому что при последующих импортах в пределах одного сеанса ничего не произойдет, так как при каждом новом импорте интерпретатор обращается к модулю, записанному в кэш, а не к реальному файлу.

Здесь импортировал библиотеку sys для того чтобы в пути прописать полный путь до моего модуля. Видно, что приветствие отображается только после первой попытки импорта моего модуля.

Оператор exec() сначала читает содержимое модуля, затем отправляет его в функцию, которая выполняет код.

Синтаксис выглядит так:

Запуск скриптов из текстового редактора или IDE

Если программист работает над крупным проектом, ему не достаточно стандартной IDLE и блокнота. В этом случае используется либо текстовый редактор, либо полноценная среда разработки IDE.

Для большинства текстовых редакторов разработаны плагины, позволяющие запускать скрипты Python одним кликом мыши. Сейчас очень популярен текстовый редактор VS Code. Вот здесь можно описано как с ним работать.

Большинство IDE поддерживают запуск скриптов по умолчанию. Обычно это делается с помощью встроенной в панель инструментов кнопки «Запуск/отладка». Эту функцию поддерживают такие IDE, как Eclipse, PyCharm, Eric, NetBeans и другие.

Запуск скриптов через менеджер файлов

В любой операционной системе с графическим интерфейсом можно запустить скрипт Python двойным кликом по файлу. Однако здесь есть свои нюансы, во-первых, система должна связывать расширение «.py» с интерпретатором Python, во-вторых, такой способ ограничивает программиста, не позволяя указать дополнительные параметры.

Этот способ можно использовать не только в Windows, но и Unix-подобных системах. Однако после запуска окно консоли будет сразу закрываться. Чтобы решить эту проблему, в конце скрипта добавляется оператор input(), таким образом консоль не закроется, пока не получит ввод от пользователя.

Ещё одной проблемой является невозможность обнаружения и отладки ошибок. Даже если программист добавил оператор input(), при возникновении ошибки в процессе выполнения скрипта консоль закроется.

Это самый ненадёжный способ, который накладывает на программиста много ограничений. Лучше отказаться от идеи пользоваться файловым менеджером во время отладки скриптов и вернуться к стандартным способам запуска через командную строку.

Источник