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!
O que você vai ver hoje?
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.
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.
Selecione o método de criação venv (Virtual Environment), que é o método padrão e amplamente utilizado.
Por fim, selecione a versão do Python desejada para o projeto.
Feito isso, o VS Code criará automaticamente a pasta .venv e configurará o ambiente virtual.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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!
Hashtag Treinamentos
Para acessar outras publicações de Python, clique aqui!
Posts mais recentes de Python
- Biblioteca NumPy: o que é, vantagens e como usar
Aprenda como usar a biblioteca NumPy no Python para otimizar o processamento de dados e melhorar sua eficiência em projetos de ciência de dados. - Set em Python: o que é, quando e como usar no seu projeto Aprenda tudo sobre sets em Python: o que são, como usar e quando aplicar. Descubra operações com conjuntos e vantagens sobre listas!
- ETL com Python: guia completo para criar pipelines de dados Aprenda como construir pipelines ETL com Python do zero! Descubra as melhores bibliotecas, resolva desafios comuns e torne-se um especialista!
Posts mais recentes da Hashtag Treinamentos
- 5 Boas Práticas de SQL para Iniciantes: Otimize Suas Consultas e Organize Seu Código
Se você está começando com MySQL ou busca melhorar suas habilidades em SQL, este post traz cinco boas práticas de escrita de SQL para iniciantes. - Função SE Excel: Exemplos e Dicas para Uso [Guia] A função SE Excel é muito útil para definir condições e criar uma planilha mais completa e funcional. Confira nesta aula!
- Exercícios de Listening em Inglês – Como Melhorar sua Compreensão Faça estes exercícios de listening em inglês e melhore sua compreensão! Descubra técnicas e estratégias para praticar e evoluir no aprendizado do idioma!
Expert em conteúdos da Hashtag Treinamentos. Auxilia na criação de conteúdos de variados temas voltados para aqueles que acompanham nossos canais.