Python-Umgebungen verwalten- venv, pip und Abhängigkeitsmanagement

Python-Umgebungen verwalten: venv, pip und Abhängigkeitsmanagement

Ein praxisorientierter Leitfaden zur Einrichtung und Pflege stabiler Python-Entwicklungsumgebungen

Inhaltsverzeichnis

Kapitel Eins: Warum eigene Python-Umgebungen sinnvoll sind

• Probleme bei global installierten Paketen
• Abhängigkeiten pro Projekt isolieren
• Versionskonflikte vermeiden
• Überblick über venv, pip, requirements.txt, pyproject.toml

Kapitel 2: Einführung in virtuelle Umgebungen mit venv

• Was ist eine virtuelle Umgebung?
• Eine Umgebung erstellen, aktivieren und deaktivieren
• Unterschiede: Windows, macOS, Linux
• Mini-Projekt: Erste Projektumgebung einrichten

Kapitel 3: Pakete verwalten mit pip

• Pakete installieren, aktualisieren und deinstallieren
• pip list, pip show, pip freeze verstehen
• Offline-Installation und Cache-Verwendung
• Mini-Projekt: Projekt mit mehreren Paketen aufbauen

Kapitel 4: Abhängigkeiten speichern und wiederherstellen

• requirements.txt erstellen mit pip freeze
• Installation aus requirements.txt
• Vorteile und Grenzen
• Mini-Projekt: Projektweitergabe mit Installationsdatei

Kapitel 5: Projekte strukturieren und dokumentieren

• Ordnerstruktur für Python-Projekte
• __init__.py, setup.cfg, README.md
• Dokumentation für installierbare Pakete
• Mini-Projekt: Kleines Tool mit Paketstruktur

Kapitel 6: Erweiterte Verwaltung mit pip-tools und pipenv

• Unterschiede zu pip und venv
• Verwendung von pip-compile für saubere requirements.txt
• pipenv für integriertes Dependency Management
• Vergleich der Tools

Kapitel 7: Arbeiten mit pyproject.toml und build

• Moderne Projektdefinition mit pyproject.toml
• Integration von Abhängigkeiten und Build-Tools
• Paketinstallation mit pip aus pyproject.toml
• Mini-Projekt: Eigenes Paket vorbereiten und testen

Kapitel 8: Kompatibilität und Versionsverwaltung

• Abhängigkeiten auf bestimmte Versionen beschränken
• Semantische Versionsnummern (~=, >=, ==)
• Konflikte lösen und Kompatibilität testen
• Mini-Projekt: Kompatible Umgebung für Team definieren

Kapitel 9: Globale und systemweite Umgebungen vermeiden

• Warum globale Python-Installationen problematisch sein können
• Nutzung von Tools wie pyenv zur Versionstrennung
• Portable Umgebungen für Deployment vorbereiten

Kapitel 10: Best Practices für Python-Umgebungen

• Ein .venv-Ordner im Projektordner
• requirements.txt und constraints.txt kombinieren
• Automatisierte Tests in virtueller Umgebung
• Empfehlungen für Teamarbeit und CI/CD

Anhang A: Wichtige Befehle und Werkzeuge

• python -m venv, source, pip, pip freeze, pip install -r
• pipenv, pyenv, virtualenv, tox, poetry im Überblick

Anhang B: Tool-Vergleich: venv, virtualenv, conda, poetry

• Wann welches Tool sinnvoll ist
• Tabelle mit Funktionsvergleich und Empfehlungen

Anhang C: Übungsaufgaben mit Lösungen

• Umgebung erstellen und Pakete installieren
• Abhängigkeitsdateien schreiben und testen
• Projektstruktur mit virtueller Umgebung aufbauen
• Lösungen mit Schritt-für-Schritt-Erklärung