Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- projekt:python_python-umgebung_env_einrichten_vorbereitungen_fuer_projekte_schaffen [2026/02/08 17:49] – torsten.roehl
+++ projekt:python_python-umgebung_env_einrichten_vorbereitungen_fuer_projekte_schaffen [2026/02/22 18:30] (aktuell) – torsten.roehl
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-====== Python ENV ======
 ====== Python ENV ======
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-//Ein Python-Environment (virtuelle Umgebung) dient dazu, Projekte voneinander zu trennen. Abhängigkeiten und Bibliotheken werden projektbezogen installiert, ohne das globale System zu verändern. Dadurch lassen sich unterschiedliche Projekte mit verschiedenen Paketversionen parallel betreiben und reproduzierbar aufsetzen. Dies ist stabiler und professioneller als ohne Umgebung zu arbeiten, da durch Fehlkonfigurationen eventuell das Python-System unbrauchbar gemacht werden könnte.//
+//Ein **Python-Environment** (**virtuelle Umgebung**) dient dazu, Projekte voneinander zu trennen. Abhängigkeiten und Bibliotheken werden projektbezogen installiert, ohne das globale System zu verändern. Dadurch lassen sich unterschiedliche Projekte mit verschiedenen Paketversionen parallel betreiben und reproduzierbar aufsetzen. \\
+**Dies ist stabiler und professioneller als ohne Umgebung zu arbeiten, da durch Fehlkonfigurationen eventuell das Python-System unbrauchbar gemacht werden könnte.**//
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 ==== Umgebung (Environment) anlegen ====
-Um eine Umgebung zu erstellen, wird innerhalb eines Projektordners (hier: gpio_projects) folgender Befehlt eingegeben:
+Um eine Umgebung zu erstellen, wird innerhalb eines Projektordners (hier beispielsweise: ''mein_projekt'') folgender Befehl eingegeben:
 <code bash>
-mkdir -p ~/devel/gpio_projects    # Projektordner anlegen
+mkdir -p ~/devel/projects/mein_projekt   # Projektordner anlegen
-cd ~/devel/gpio_projects          # in das Projekt wechseln
+cd ~/devel/projects/mein_projekt         # in das Projekt wechseln
-python3 -m venv gpio_env          # Environment anlegen!
+python3 -m venv mein_projekt_env         # Environment anlegen
 </code>
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 ==== Environment managen ====
-Nach dem anlgen einer umgebneu muss diese aktivent weden um benutz werden zu klönnen (dies erkennt man man prompt). Wichtig ist auch zu wissen wie man eien ungebung weider deaktiveit bzw. löscht.
+Nach dem Anlegen einer Umgebung muss diese aktiviert werden, um benutzt werden zu können (dies erkennt man am Prompt). Wichtig ist außerdem, dass beim Aktivieren der korrekte Pfad zur Umgebung angegeben werden muss, während das Deaktivieren unabhängig vom aktuellen Verzeichnis funktioniert.
-=== Environment  aktivieren ===
+=== Environment aktivieren ===
 <code bash>
-source gpio_env/bin/activate       # source Befehlt zum Aktivieren!
+# Pfad zur venv angeben
+source ~/devel/projects/mein_projekt/mein_projekt_env/bin/activate
 </code>
 === Environment deaktivieren ===
 <code bash>
-deactivate
+deactivate        # funktioniert aus jedem Verzeichnis
 </code>
 === Environment löschen ===
-Zum löschen reicht es den Ornder der Umgebung zu llöschen.
+Zum Löschen reicht es, den Ordner der Umgebung zu entfernen.
 <code bash>
-rm -rf gpio_env
+rm -rf ~/devel/projects/mein_projekt/mein_projekt_env
 </code>
+===== Anhang =====
+++++ ENV |
+<code | readme.txt>
+# [python env]
+## env anlegen
+cd ~/devel/projects/mein_projekt  # in den Projektordner wechseln
+python3 -m venv mein_projekt_env  # venv erstellen
+## aktivieren                     - absolute Pfadangabe zur venv
+source ~/devel/projects/mein_projekt/mein_projekt_env/bin/activate
+## deaktivieren
+deactivate                       # venv verlassen
+## löschen
+cd ~/devel/projects/mein_projekt # in den Projektordner wechseln
+rm -rf mein_projekt_env          # venv-Ordner entfernen
+</code>
+++++
+++++ Verwendete Pakete |
+<code bash Liste>
+(course_env) pi@raspi88:~ $ pip list --not-required | grep -v pip
+Package    Version
+---------- -------
+fastapi    0.129.0
+matplotlib 3.10.8
+RPi.GPIO   0.7.1
+uvicorn    0.41.0
+(course_env) pi@raspi88:~ $
+</code>
+<code bash Quick Install>
+pip install fastapi
+pip install matplotlib
+pip install RPi.GPIO
+pip install uvicorn
+</code>
+++++