Introduction à Pew - Une bibliothèque Python pour la création d'environnements virtuels
Fabien Schlegel
publié le : 14/10/2019
mis à jour : 14/04/2023
Si vous êtes un développeur Python, vous connaissez l'importance d'utiliser un environnement virtuel pour vos projets. Pew est une bibliothèque Python qui vous permet de créer et de gérer facilement des environnements virtuels. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser Pew pour créer et gérer des environnements virtuels.
Qu'est-ce que Pew ?
Pew est une bibliothèque Python qui fournit un ensemble de commandes pour créer et gérer des environnements virtuels. Elle est similaire à d'autres outils d'environnement virtuel comme virtualenv et conda. La différence est que Pew fournit des fonctionnalités et des commandes supplémentaires qui facilitent le travail avec les environnements virtuels.
Installation de Pew
Pour installer Pew, utilisez la commande suivante :
sudo pip3 install pew
Démarrer avec Pew
Une fois Pew installé, vous pouvez créer un nouvel environnement virtuel en utilisant la commande mkproject
. Cette commande crée un nouvel environnement virtuel et y bascule :
pew mkproject myproject
Vous êtes maintenant dans votre nouvel environnement virtuel. Si vous voulez quitter l'environnement virtuel, vous pouvez utiliser la commande exit
. Pour voir la liste de vos environnements virtuels, utilisez la commande ls
. Pour changer d'environnement virtuel, utilisez la commande workon
suivie du nom de l'environnement virtuel :
pew workon myproject
Voilà, c'est fait ! Vous savez maintenant comment utiliser Pew pour créer et gérer des environnements virtuels.
Conclusion
Les environnements virtuels sont un outil essentiel pour les développeurs et les développeuses Python. Ils vous permettent de travailler avec différentes versions de Python et dépendances de projet sans affecter la configuration de votre système.
Pew facilite la création et la gestion des environnements virtuels, et fournit des fonctionnalités et des commandes supplémentaires qui le rendent encore plus utile. Essayez-le par vous-même et voyez comment il peut améliorer votre flux de travail de développement Python.