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Postado em em 28 de novembro de 2024

Você sabe como criar um ambiente virtual Python? Aprenda o que são ambientes virtuais e como configurá-los no VS Code, PyCharm e Jupyter (Anaconda).

Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

Ambiente Virtual Python – Tutorial Completo

Se você estuda ou trabalha com Python, provavelmente já se perguntou: o que é um ambiente virtual? Certo?

Os ambientes virtuais no Python são ferramentas essenciais para garantir um desenvolvimento eficiente e organizado.

Eles ajudam a evitar conflitos de dependências entre projetos, permitindo que cada um tenha suas próprias configurações e bibliotecas isoladas.

Nesta aula, vou te explicar detalhadamente o que é um ambiente virtual e ensinar como criar e gerenciar esses ambientes no VS Code, PyCharm e Jupyter.

O Que É Um Ambiente Virtual e Por Que Ele É Importante?

Um ambiente virtual é uma instalação isolada do Python dentro de um projeto. Ele contém suas próprias dependências e bibliotecas, separadas do Python instalado no sistema.

Dessa forma, é possível ter versões específicas de bibliotecas e do próprio Python associadas a diferentes projetos, sem que um interfira no outro.

Imagine que você trabalha em dois projetos simultaneamente: um utiliza a versão 2.0 de uma biblioteca, enquanto o outro precisa da versão 3.0. Com ambientes virtuais, cada projeto pode ter suas dependências específicas sem conflitos.

As principais vantagens de trabalhar com ambientes virtuais são:

  • Trabalhar em múltiplos projetos com diferentes dependências ou versões de bibliotecas.
  • Evitar conflitos entre versões de bibliotecas usadas em projetos distintos.
  • Manter o ambiente de desenvolvimento controlado e replicável.

Como Criar um Ambiente Virtual com VS Code

Agora, vamos aprender a criar um ambiente virtual no VS Code. Para isso, é necessário ter o Python e o VS Code instalados no seu computador. Caso ainda não tenha, confira nossa aula completa: Como Instalar o VS Code para Programação

Além disso, é muito importante que você tenha a extensão do Python instalada no VS Code.

extensão do Python instalada no VS Code

Com as instalações feitas, crie uma pasta onde o projeto será desenvolvido e abra-a no VS Code.

Em seguida, pressione Ctrl+Shift+P para abrir a Paleta de Comandos e procure por Python: Create Environment.

Python: Create Environment

Selecione o método de criação venv (Virtual Environment), que é o método padrão e amplamente utilizado.

venv

Por fim, selecione a versão do Python desejada para o projeto.

versão do Python

Feito isso, o VS Code criará automaticamente a pasta .venv e configurará o ambiente virtual.

pasta .venv

Agora, tudo o que você instalar dentro do projeto será armazenado exclusivamente nesse ambiente. Por padrão, o VS Code reconhecerá e ativará automaticamente o ambiente virtual criado.

Para garantir que o ambiente virtual está ativo, você pode, abrir o terminal do VS Code, e verificar se aparece a notação (.venv) antes do caminho da pasta do seu projeto.

notação (.venv)

Outra forma de verificar se o ambiente está ativo é adicionar um arquivo Python dentro da pasta do projeto e observe se aparece a indicação da versão do Python com a notação (‘.venv’: venv) no canto inferior direito do VS Code.

arquivo main.py
notação ('.venv': venv)

Essas são algumas das formas de verificar se o ambiente está ativo e funcionando corretamente.

Ativando Ambientes Virtuais Manualmente no VS Code

Caso seu ambiente virtual não esteja sendo reconhecido, pode ser necessário ativá-lo manualmente. Para isso, abra o terminal do VS Code e navegue até a pasta do seu projeto.

Dentro da pasta, você poderá usar um dos três comandos abaixo para ativar seu ambiente virtual, dependendo do sistema operacional utilizado:

  • Windows (Command Prompt): .venv\Scripts\activate.bat
  • Windows (PowerShell): .venv\Scripts\Activate.ps1
  • Linux/Mac: source .venv/bin/activate

No meu caso, como estou usando o Command Prompt no terminal do VS Code, executarei a primeira opção.

Ativando Ambientes Virtuais Manualmente no VS Code

Configuração Manual de um Ambiente Virtual no VS Code

Além de ativar o ambiente virtual manualmente, também é possível configurar todo o processo manualmente no VS Code.

Para isso, no terminal integrado do VS Code, execute o comando: python -m venv .venv

Esse comando cria um ambiente virtual chamado .venv dentro da pasta do projeto.

Configuração Manual de um Ambiente Virtual no VS Code
Configuração Manual de um Ambiente Virtual no VS Code

Após a criação, você pode ativar o ambiente conforme mostrado anteriormente e verificar se o prefixo (.venv) aparece no início da linha do terminal, indicando que o ambiente está ativo.

venv ativo

Como Criar Ambientes Virtuais no Pycharm e Jupyter

Agora que vimos como são e para que servem os ambientes virtuais, vamos te ensinar a cria-los tanto no Pycharm quanto no Anaconda.

Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!

Para receber a planilha que usamos na aula no seu e-mail, preencha:

Ambiente Virtual no Pycharm

Logo ao clicar para abrir um novo projeto no Pycharm, você se deparará com a seguinte tela:

Ambiente virtual no Pycharm

Nessa tela, na seção Python Interpreter, é possível visualizar a opção New environment using. Aqui, você pode selecionar Virtualenv (abreviação de virtual environment, ou ambiente virtual em inglês).

Esse processo é bastante simples e permite que você crie seu ambiente dentro do PyCharm sem complicações!

Assim como no VS Code você pode verificar se está com o ambiente virtual ativo caso o prefixo (venv) apareça antes do caminho do arquivo.

Criar Ambiente Virtual no Jupyter

Para criar o ambiente virtual no Jupyter (Anaconda) é importante que faça o download do arquivo Conda Cheat Sheet que está disponível.

Códigos para criação do ambiente virtual no Anaconda

Vamos utilizar esses dois códigos, o primeiro é para de fato criar o ambiente virtual, nesse caso com a versão 3.5 do Python, mas pode escolher a versão desejada.

Já o segundo código é para que você consiga ativar o seu ambiente para que possa entrar nele e fazer as instalações das bibliotecas necessárias.

Caso queira abrir o seu Jupyter para poder programar dentro desse ambiente pode simplesmente escrever jupyter-notebook conforme o arquivo disponibilizado.

Qualquer dúvida pode sempre acessar esse arquivo em caso de dúvidas, para ativar, desativar, abrir o Jupyter ou outras informações.

Outro ponto importante desse arquivo é que ele mostra tanto os comandos para o LINUX quando para o macOS, então se você possui esses sistemas terá também uma ajuda!

Boas Práticas e Dicas Finais

Ao lidar com ambientes virtuais, é fundamental seguir algumas boas práticas para manter seus projetos organizados e evitar conflitos desnecessários. Aqui estão algumas dicas importantes:

  • Crie apenas um ambiente por projeto: Evite múltiplos ambientes virtuais em um único projeto para reduzir confusões.
  • Documente as dependências: Use o comando pip freeze > requirements.txt para salvar as dependências do projeto. Isso permite que outros desenvolvedores repliquem seu ambiente virtual com as bibliotecas necessárias.
  • Desative o ambiente virtual após o uso: Sempre desative seus ambientes virtuais ao finalizar o trabalho, usando o comando deactivate no terminal.

Se você não sabe como o arquivo requirements.txt pode ser útil nos seus projetos, confira nossa aula: Requirements.txt no Python – Como Funciona e Por Que Usar?

Conclusão – Ambiente Virtual Python – Tutorial Completo

O uso de ambientes virtuais não é apenas uma boa prática, mas uma necessidade em projetos maiores, organizados e escaláveis.

Nesta aula, você aprendeu como configurar e utilizar ambientes virtuais em diferentes IDEs, garantindo que esteja preparado para trabalhar com projetos de diferentes complexidades sem comprometer a integridade de nenhum deles.

Agora que já sabe como funcionam esses ambientes e como utilizá-los isso vai te ajudar bastante na sua integração do Python com algumas ferramentas!

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