Failed to create virtual environment pycharm что делать

Configure a virtual environment

For Python 3.3+ the built-in venv module is used, instead of the third-party virtualenv utility.

Create a virtual environment

Ensure that you have downloaded and installed Python on your computer.

Do one of the following:

Press Ctrl+Alt+S to open the project Settings/Preferences and go to Project

If New environment is selected:

If PyCharm detects no Python on your machine, it provides two options: to download the latest Python versions from python.org or to specify a path to the Python executable (in case of non-standard installation).

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

If Existing environment is selected:

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

Click OK to complete the task.

You can create as many virtual environments as required. To easily tell them from each other, use different names.

Set an existing virtual environment

Press Ctrl+Alt+S to open the IDE settings and select Project

Select the target environment from the list and click OK to confirm your choice.

PyCharm can create a virtual environment for your project based on the project requirements.

Create a virtual environment using the project requirements

Open any directory with your source files that contains the requirements.txt or setup.py file: select File | Open from the main menu and choose the directory.

If no virtual environment has been created for this project, PyCharm suggests creating it:

Keep the suggested options, or specify the environment location or base Python interpreter. Click OK to complete the task.

This approach is particularly helpful when you want to upgrade a version of Python your environment is based on, for example, from 3.5 to 3.9. You can specify a new base interpreter and use requirements.txt to ensure all the needed packages are installed.

For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:

Once you have create a new virtual environment, you can reuse it for your other projects. Learn more how to setup an existing environment as a Python interpreter.

Источник

Configure a Conda virtual environment

PyCharm supports creating virtual environments for Python with Conda. The following procedure applies to all supported operating systems. Use the platform switcher at the top of this page to view shortcuts specific to your operating system.

To create a Conda environment

Ensure that Anaconda or Miniconda is downloaded and installed on your computer, and you’re aware of a path to its executable file.

Refer to the installation instructions for more details.

Do one of the following:

Press Ctrl+Alt+S to open the project Settings/Preferences and go to Project

If New environment is selected:

Select the Python version from the list.

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

If Existing environment is selected:

Select the Make available to all projects checkbox if you want to reuse this environment when creating Python interpreters in PyCharm.

Click OK to complete the task.

PyCharm can create a Conda environment for your project based on the environment.yml file.

Create a Conda environment using the environment.yml file

Open any directory with your source files that contains the environment.yml file: select File | Open from the main menu and choose the directory.

If no Conda environment has been created for this project, PyCharm suggests creating it:

Keep the suggested options, or specify an alternative Conda executable. Click OK to complete the task.

For any of the configured Python interpreters (but Docker-based), you can:

Источник

Создание виртуальных окружений и установка библиотек для Python 3 в IDE PyCharm

Язык программирования Python считается достаточно простым. На нем легче и быстрее пишутся программы, по сравнению с компилируемыми языками программирования. Для Python существует множество библиотек, позволяющих решать практически любые задачи. Есть, конечно, и минусы и другие нюансы, но это отдельная тема.

Довольно часто я вижу, как мои знакомые и друзья начинают изучать Python и сталкиваются с проблемой установки и использования сторонних библиотек. Они могут несколько часов потратить на установку библиотеки, и даже, могут не справиться с этим и забить на неё. В то время как, в большинстве случаев, это можно было сделать за несколько минут.

Статья начинается с базовых вещей: с установки Python 3, инструментов разработки Pip и Virtualenv и среды разработки PyCharm в Windows и в Ubuntu. Для многих это не представляет трудностей и возможно, что уже всё установлено.

После чего будет то, ради чего задумывалась статья, я покажу как в PyCharm создавать и использовать виртуальные окружения и устанавливать в них библиотеки с помощью Pip.

Установка Python и Pip

Pip является менеджером пакетов для Python. Именно с помощью него обычно устанавливаются модули/библиотеки для разработки в виде пакетов. В Windows Pip можно установить через стандартный установщик Python. В Ubuntu Pip ставится отдельно.

Установка Python и Pip в Windows

Для windows заходим на официальную страницу загрузки, где затем переходим на страницу загрузки определенной версии Python. У меня используется Python 3.6.8, из-за того, что LLVM 9 требует установленного Python 3.6.

Во время установки ставим галочку возле Add Python 3.x to PATH и нажимаем Install Now:

Установка Python и Pip в Ubuntu

В Ubuntu установить Python 3 можно через терминал. Запускаем его и вводим команду установки. Вторая команда выводит версию Python.

Далее устанавливаем Pip и обновляем его. После обновления необходимо перезапустить текущую сессию (или перезагрузить компьютер), иначе возникнет ошибка во время вызова Pip.

Основные команды Pip

Рассмотрим основные команды при работе с Pip в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper

VirtualEnv используется для создания виртуальных окружений для Python программ. Это необходимо для избежания конфликтов, позволяя установить одну версию библиотеки для одной программы, и другу для второй. Всё удобство использования VirtualEnv постигается на практике.

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Windows

В командной строке выполняем команды:

Установка VirtualEnv и VirtualEnvWrapper в Ubuntu

Для Ubuntu команда установки будет следующей:

После которой в конец

Работа с виртуальным окружением VirtualEnv

Рассмотрим основные команды при работе с VirtualEnv в командой строке Windows и в терминале Ubuntu.

Установка PyCharm

PyCharm — интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Обладает всеми базовыми вещами необходимых для разработки. В нашем случае огромное значение имеет хорошее взаимодействие PyCharm с VirtualEnv и Pip, чем мы и будем пользоваться.

Установка PyCharm в Windows

Скачиваем установщик PyCharm Community для Windows с официального сайта JetBrains. Если умеете проверять контрольные суммы у скаченных файлов, то не забываем это сделать.

В самой установке ничего особенного нету. По сути только нажимаем на кнопки next, и в завершение на кнопку Install. Единственно, можно убрать версию из имени папки установки, т.к. PyCharm постоянно обновляется и указанная версия в будущем станет не правильной.

Установка PyCharm в Ubuntu

Скачиваем установщик PyCharm Community для Linux с официального сайта JetBrains. Очень хорошей практикой является проверка контрольных сумм, так что если умеете, не ленитесь с проверкой.

Теперь в директории

Далее выполняем команды в терминале:

Производим установку. И очень важно в конце не забыть создать desktop файл для запуска PyCharm. Для этого в Окне приветствия в нижнем правом углу нажимаем на Configure → Create Desktop Entry.

Установка PyCharm в Ubuntu из snap-пакета

PyCharm теперь можно устанавливать из snap-пакета. Если вы используете Ubuntu 16.04 или более позднюю версию, можете установить PyCharm из командной строки.

Использование VirtualEnv и Pip в PyCharm

Поддержка Pip и Virtualenv в PyCharm появилась уже довольно давно. Иногда конечно возникают проблемы, но взаимодействие работает в основном стабильно.

Рассмотрим два варианта работы с виртуальными окружениями:

Первый пример: использование собственного виртуального окружения для проекта

Создадим программу, генерирующую изображение с тремя графиками нормального распределения Гаусса Для этого будут использоваться библиотеки matplotlib и numpy, которые будут установлены в специальное созданное виртуальное окружение для программы.

Запускаем PyCharm и окне приветствия выбираем Create New Project.

В мастере создания проекта, указываем в поле Location путь расположения создаваемого проекта. Имя конечной директории также является именем проекта. В примере директория называется ‘first_program’.

Теперь установим библиотеки, которые будем использовать в программе. С помощью главного меню переходим в настройки File → Settings. Где переходим в Project: project_name → Project Interpreter.

Здесь мы видим таблицу со списком установленных пакетов. В начале установлено только два пакета: pip и setuptools.

Справа от таблицы имеется панель управления с четырьмя кнопками:

Для добавления (установки) библиотеки в окружение нажимаем на плюс. В поле поиска вводим название библиотеки. В данном примере будем устанавливать matplotlib. Дополнительно, через Specify version можно указать версию устанавливаемого пакета и через Options указать параметры. Сейчас для matplotlib нет необходимости в дополнительных параметрах. Для установки нажимаем Install Package.

После установки закрываем окно добавления пакетов в проект и видим, что в окружение проекта добавился пакет matplotlib с его зависимостями. В том, числе был установлен пакет с библиотекой numpy. Выходим из настроек.

Теперь мы можем создать файл с кодом в проекте, например, first.py. Код программы имеет следующий вид:

Далее указываем в поле Name имя конфигурации и в поле Script path расположение Python файла с кодом программы. Остальные параметры не трогаем. В завершение нажимаем на Apply, затем на OK.

Теперь можно выполнить программу и в директории с программой появится файл gauss.png :

Второй пример: использование предварительно созданного виртуального окружения

Данный пример можно использовать во время изучения работы с библиотекой. Например, изучаем PySide2 и нам придется создать множество проектов. Создание для каждого проекта отдельного окружения довольно накладно. Это нужно каждый раз скачивать пакеты, также свободное место на локальных дисках ограничено.

Более практично заранее подготовить окружение с установленными нужными библиотеками. И во время создания проектов использовать это окружение.

В этом примере мы создадим виртуальное окружения PySide2, куда установим данную библиотеку. Затем создадим программу, использующую библиотеку PySide2 из предварительно созданного виртуального окружения. Программа будет показывать метку, отображающую версию установленной библиотеки PySide2.

Далее в созданном окружении устанавливаем пакет с библиотекой PySide2, также как мы устанавливали matplotlib. И выходим из настроек.

Теперь мы можем создавать новый проект использующий библиотеку PySide2. В окне приветствия выбираем Create New Project.

Для проверки работы библиотеки создаем файл second.py со следующий кодом:

Далее создаем конфигурацию запуска программы, также как создавали для первого примера. После чего можно выполнить программу.

Заключение

У меня нет богатого опыта программирования на Python. И я не знаком с другими IDE для Python. Поэтому, возможно, данные IDE также умеют работать с Pip и Virtualenv. Использовать Pip и Virtualenv можно в командой строке или в терминале. Установка библиотеки через Pip может завершиться ошибкой. Есть способы установки библиотек без Pip. Также создавать виртуальные окружения можно не только с помощью Virtualenv.

В общем, я лишь поделился небольшой частью опыта из данной области. Но, если не вдаваться в глубокие дебри, то этого вполне достаточно знать, чтобы писать простые программы на Python с использованием сторонних библиотек.

Источник

Can’t install virtual interpreter in PyCharm in Linux

When I try to add virtualenv as an interpreter in PyCharm Community 2018.1.2 in Kubuntu 18.04 I get the following error:

ModuleNotFoundError: No module named ‘distutils.core’

How can I solve this?

6 Answers 6

I had to install it. This was fresh Kubuntu 18.04 install, obviously, without this needed package.

After that I restarted PyCharm and creating virtual project interpreter was successful.

If @Hrvoje T’s answer did not work (it did not work for me) then try this:

Run this command and you should be able to install the packaging tools in Pycharm:

Neither @Hrvoje T and @hyukkyulee worked for me since I had already installed those packages. Uninstalling and reinstalling didn’t solve the issue as well.

I just upgraded my system to Ubuntu 19.10 and I noticed that they had upgrade the python interpreter to 3.7. PyCharm however was generating the venv interpreter based to its previous one (python 3.6). By changing the base interpreter from New Interpreter block I solved this issue.

Actually, @hyukkyulee solution solved the issue.

It is because, by default, Ubuntu comes with python 2.7 and python 3.x version. And if you have installed pip using

will install ‘pip’ in python 2.7 folder.

so you need to specify python3-pip to install pip in python 3 folder along with other util packages.

Had the same issue with an installation of: PyCharm 2019.3.2 (Edu) Build #PE-193.6494.27, built on February 5, 2020 Runtime version: 11.0.5+10-b520.38 amd64 VM: OpenJDK 64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o Linux 5.3.0-7629-generic

Installed on Pop!_OS 19.10 with Python 3.7.2 installed. I did use Jetbrains Toolbox to install pycharm edu. Jetbrains Toolbox was installed using a script suggested by jetbrain’s pycharm download page.

Running: sudo apt install python3-pip

solved the problem instantly, didn’t even have to restart pycharm, just created a new project and no issue setting up the virtual environment.

I did install python-pip after updating to python 3.7.2 before having pychram installed. So same as running python3.7 in a terminal without changing the alias the 3 after python matters.

Источник

Can’t make a virtual env in PyCharm using a WSL Python interpreter

I’m trying to use a Python interpreter in WSL to make virtual environments, buy it doesn’t show any Python file.

I used where python3 to find the interpreter. It says /usr/bin/python3 but as you can see it shows nothing in PyCharm.

I also tried uninstalling and reinstalling PyCharm and it didn’t work.

3 Answers 3

Sadly, Virtual Environments are not yet supported in Pycharm with WSL. See the docs here.

Excerpt: «Note that with WSL you cannot create virtual environments: all packages you install will be added to the corresponding system interpreter. You will be asked to enter your sudo password»

If I absolutely need to code against a library within Ubuntu (such as Apache Pulsar), I use Linux Pycharm running an XSession to XFCE, running withing WSL. It works very well and you will find lots of articles to achieve this with a Google Search.

You can set up venv inside wsl:

And add this to pycharm:

I am not familiar with using WSL through PyCharm, but I do use an interpreter on remote server thourgh SSH.
With my experience I know PyCharm doesn’t support creating a new venv environment from the IDE on the remote server.

The workaround I use is to first set up new venv manually within the server, and then when I set up the project interpreter in PyCharm I set the interpreter path to the relevant venv path in the server.
So I suggest the same thing- first create a new venv on the WSL environment and then set the path of the venv as the project interpreter (through WSL no through remote server)

Источник