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Python ist als Programmiersprache unter anderem wegen des riesigen Angebots an mächtigen Python-Paketen so beliebt. Mit diesen ist es leicht, die unterschiedlichsten Aufgaben mit den in den Paketen bereitgestellten Funktionalitäten zu lösen. Die Installation solcher Pakete ist mit Paketmanagern wie pip oder conda wiederum ebenfalls einfach, da Abhängigkeiten (Dependencies) automatisch festgestellt werden und abhängige Unterpakete automatisch mitinstalliert werden.
Hierbei kommt es aber häufig zu dem Problem, dass durch die Nachinstallation von Dependencies irgendwelche, für das Paket passende Versionen installiert werden, meist die neusten verfügbaren Pakete. Bestehender Python-Code, der aber auf bestimmte Paket-Versionen zugeschnitten ist, kann dadurch im schlimmsten Fall nicht mehr funktionieren.
Deshalb gibt es in der Python-Welt schon lange das Konzept der virtuellen Umgebungen. So eine virtuelle Umgebung ist eine klar definierte Zusammenstellung von bestimmten Versionen benötigter Pakete. Pipenv (pip environment) hat sich hierbei in den letzten Jahren als das Tool der Wahl etabliert, denn es erlaubt es beim Deployment und der Entwicklung genau die benötigten Paketversionen zu installieren.
Eine Deployment-Umgebung kann somit beim Kunden erstellt werden, in dem die richtigen Paketversionen bereitgestellt werden. Gleichzeitig kann bei Kollegen in einem Python-Software-Entwickler-Team die Entwicklungsumgebung mit Entwicklerpaketen reproduziert werden, um zum Beispiel bestimmte Bugs zu reproduzieren oder eine identische Entwicklungsumgebung zu erstellen.
Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick in die Arbeit mit virtuellen Umgebungen mit dem mächtigen Tool pipenv und die Paketverwaltung mit pip. Kursinhalte
Hierbei kommt es aber häufig zu dem Problem, dass durch die Nachinstallation von Dependencies irgendwelche, für das Paket passende Versionen installiert werden, meist die neusten verfügbaren Pakete. Bestehender Python-Code, der aber auf bestimmte Paket-Versionen zugeschnitten ist, kann dadurch im schlimmsten Fall nicht mehr funktionieren.
Deshalb gibt es in der Python-Welt schon lange das Konzept der virtuellen Umgebungen. So eine virtuelle Umgebung ist eine klar definierte Zusammenstellung von bestimmten Versionen benötigter Pakete. Pipenv (pip environment) hat sich hierbei in den letzten Jahren als das Tool der Wahl etabliert, denn es erlaubt es beim Deployment und der Entwicklung genau die benötigten Paketversionen zu installieren.
Eine Deployment-Umgebung kann somit beim Kunden erstellt werden, in dem die richtigen Paketversionen bereitgestellt werden. Gleichzeitig kann bei Kollegen in einem Python-Software-Entwickler-Team die Entwicklungsumgebung mit Entwicklerpaketen reproduziert werden, um zum Beispiel bestimmte Bugs zu reproduzieren oder eine identische Entwicklungsumgebung zu erstellen.
Dieser Kurs gibt Ihnen einen umfassenden Überblick in die Arbeit mit virtuellen Umgebungen mit dem mächtigen Tool pipenv und die Paketverwaltung mit pip. Kursinhalte
- Die Paketmanager pip und conda: Gemeinsamkeiten und Unterschiede
- Welchen Nutzen haben virtuelle Umgebungen bei der Python-Code-Entwicklung?
- Überblick über Tools zur Erstellung und Verwaltung virtueller Umgebungen
- Wieso auf pipenv als Tool für virtuelle Umgebungen setzen?
- Installation von pipenv
- Einrichten einer ersten virtuellen Umgebung mit pipenv
- Pipfile und Pipfile.lock – wozu dienen diese Dateien?
- Unterschied zwischen pipenv run und pipenv shell
- Installation von Paketen in virtuellen Umgebung
- Unterscheidung zwischen Paketen und Entwicklerpaketen
- Reproduktion einer virtuellen Umgebung für das Deployment
- Reproduktion einer virtuellen Umgebung bei der Softwareentwicklung
- Den Überblick über virtuelle Umgebungen behalten
- Spezifikation von Paketversionen
- Erstellen eigener Python-Module und Pakete