1.3.1 - Gestione degli Ambienti (venv)

Uno dei problemi più comuni quando sviluppiamo in Python è la gestione delle dipendenze, ovvero delle singole librerie che utilizziamo in fase di programmazione. Di default, infatti, Python installa tutte le librerie all'interno di una cartella globale, valida per tutto il sistema. Questo comporta due problemi critici:

1. Corruzione del sistema: infatti, installare librerie in una cartella globale può creare conflitti con script di sistema che dipendono da una specifica versione di Python.
2. Conflitti di versione:: immaginiamo di lavorare su due progetti, di cui il primo richiede pandas alla versione 1.0, mentre il secondo richiede pandas alla versione 2.0, allo scopo di utilizzare nuove funzionalità. Se installassimo tutto globalmente, non sarebbe possibile lavorare contemporaneamente su entrambi i progetti, in quanto ci sarebbe un conflitto tra le versioni della libreria utilizzate.

La soluzione è, quindi, l'utilizzo dei cosiddetti ambienti virtuali (virtual environments).

Cos'è un ambiente virtuale?

Un ambiente virtuale è una cartella autocontenuta che include tre cose:
1. Una copia (o un link simbolico) dell'interprete Python.
2. Una cartella site-packages isolata dove verranno installate le librerie specifiche per quel progetto.
3. Uno script per attivare e disattivare l'ambiente.

L'utilizzo di un ambiente virtuale per ciascun progetto garantisce il concetto di isolamento: ognuno ha le sue librerie, e non interferisce in alcun modo con gli altri.

Creare un ambiente con venv

Python 3 include nativamente il modulo venv, che è quello base per la creazione di ambienti virtuali. Per utilizzarlo, dobbiamo aprire il terminale, spostarci nella cartella del nostro progetto, e lanciare il segeunte comando:

python -m venv .venv

Così facendo andremo a creare una sottocartella chiamata .venv nella directory attuale.

Perché .venv?

Il nome .venv è un nome standard assegnato alla cartella dell'ambiente virtuale. Tuttavia, possiamo scegliere quello che più ci aggrada. Il consiglio è però di usare il punto davanti al nome (.venv) al fine di rendere la cartella nascosta nei sistemi Unix-like, mantenendola in alto nelle visualizzazioni delle cartelle, e segnalando che è una directory di configurazione non contenente codice sorgente.

Attivazione dell'ambiente virtuale

Il passo successivo alla creazione dell'ambiente virtuale è la sua attivazione, il che implica modificare temporaneamente le variabili d'ambiente del terminale (ed in particolare il PATH) per fare in modo che i comandi python e pip puntino all'ambiente virtuale e non a quello di sistema.

Windows (PowerShell)macOS / Linux

.venv\Scripts\activate

Nota: In caso di errore di sicurezza, potrebbe essere necessario eseguire l'istruzione Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Scope Process.

source .venv/bin/activate

Una volta attivato l'ambiente virtuale, vedremo il nome tra parentesi nel prompt del terminale, ad esempio (.venv) user@path:~$.

Una volta attivato l'ambiente, possiamo installare pacchetti in isolamento usando pip.

Riproducibilità: requirements.txt

La riproducibilità di un ambiente virtuale è fondamentale per permettere di utilizzare il programma su altre macchine. Per garantirla, è necessario "congelare" lo stato delle librerie installate all'interno di un file chiamato, per convenzione, requirements.txt. Per farlo, dobbiamo usare il comando freeze:

pip freeze > requirements.txt

Questo creerà un file requirements.txt con un elenco preciso di dipendenze. Ad esempio:

numpy==1.26.4
pandas==2.2.1
requests==2.31.0

Potremo quindi installare queste esatte dipendenze usando il seguente comando:

pip install -r requirements.txt

Non fare la commit l'ambiente!

La cartella .venv NON va mai caricata su Git o condivisa. Contiene migliaia di file specifici per il nostro sistema operativo, e comporterebbe soltanto problemi di gestione. Di conseguenza, è sempre opportuno inserire la cartella relativa all'ambiente virtuale all'interno del file .gitignore, condividendo esclusivamente il file requirements.txt.

Disattivare l'ambiente

Una volta terminato il lavoro, è opportuno uscire dall'ambiente virutale per tornare a quello globale. Per farlo, possiamo usare il comando deactivate da shell.

Alternativa a venv: conda

Chiudiamo con un breve riferimetno a conda, un gestore di ambienti virtuali molto utilizzato in ambito data science. A differenza di venv, che gestisce soltanto i pacchetti Python, Conda è un gestore di pacchetti ed ambienti che può installare anche librerie esterne, come ad esempio le CUDA per il deep learning su GPU NVIDIA. La sintassi da utilizzare in questo caso è leggermente differente, e prevede comandi del tipo:

conda create --name myenv python=3.10
conda activate myenv
conda install pandas

Tuttavia, venv rimane lo standard universale per i progetti Python, ed il consiglio è sempre e comunque di partire proprio da quello prima di migrare verso sistemi più avanzati.