Apps Artificial Intelligence CSS DevOps Go JavaScript Laravel Linux MongoDB MySQL PHP Python Rust Svelte Vue

Menggunakan `venv` di Python

2 min read .
Updated on
Menggunakan `venv` di Python

Virtual environment adalah fitur penting di Python yang memungkinkan Anda mengisolasi paket dan dependensi untuk setiap proyek dari lingkungan Python global. Ini sangat berguna saat mengerjakan beberapa proyek yang mungkin membutuhkan versi paket berbeda. Dalam panduan ini, kita akan membahas cara menggunakan venv, modul bawaan Python untuk membuat dan mengelola virtual environment.

Apa itu venv?

venv adalah modul bawaan di Python yang digunakan untuk membuat virtual environment. Virtual environment adalah direktori yang berisi salinan interpreter Python serta alat untuk install paket Python, seperti pip. Dengan virtual environment, Anda dapat:

  • Mengisolasi proyek untuk menghindari konflik dependensi.
  • Menggunakan versi paket berbeda untuk proyek yang berbeda.
  • Mengelola proyek Python dengan lebih rapi dan terorganisir.

1. Memulai dengan venv

Pastikan Anda menggunakan Python versi 3.3 atau lebih tinggi, karena venv sudah termasuk di versi ini.

Membuat Virtual Environment

  1. Masuk ke Direktori Proyek Buka terminal dan navigasikan ke direktori proyek tempat Anda ingin membuat virtual environment.

    cd /path/to/your/project

  2. Buat Virtual Environment

    python3 -m venv nama_venv

    Ganti nama_venv dengan nama virtual environment yang diinginkan. Ini akan membuat direktori dengan nama tersebut, berisi salinan interpreter Python dan alat pip.

Mengaktifkan Virtual Environment

Setelah dibuat, aktifkan virtual environment agar semua perintah Python dan pip dijalankan di lingkungan ini.

  • Linux/MacOS:

    source nama_venv/bin/activate

  • Windows:

    .\nama_venv\Scripts\activate

Setelah aktif, nama virtual environment akan muncul di prompt terminal, menandakan Anda bekerja di dalam lingkungan tersebut.

2. Mengelola Paket di Virtual Environment

Dengan virtual environment aktif, Anda bisa install paket Python menggunakan pip, dan semua paket akan terisolasi dari instalasi Python global.

install Paket

pip install nama_paket

Contoh install requests:

pip install requests

Melihat Paket yang Terpasang

pip list

Membuat File requirements.txt

Untuk menyimpan daftar paket yang terpasang beserta versinya:

pip freeze > requirements.txt

File ini berguna untuk mereplikasi virtual environment di komputer lain atau menyimpan snapshot lingkungan Anda.

install Paket dari requirements.txt

Jika memiliki requirements.txt, pasang semua paket di virtual environment baru dengan:

pip install -r requirements.txt

3. Menonaktifkan Virtual Environment

Saat selesai bekerja, nonaktifkan virtual environment dengan:

deactivate

Terminal akan kembali ke keadaan semula, dan perintah Python serta pip akan merujuk ke instalasi global.

4. Menghapus Virtual Environment

Untuk menghapus virtual environment, cukup hapus direktori yang dibuat:

rm -rf nama_venv

5. Menggunakan venv dengan IDE

Banyak IDE populer, seperti PyCharm dan Visual Studio Code, mendukung virtual environment. Anda bisa mengonfigurasi IDE untuk menggunakan virtual environment yang dibuat untuk proyek tertentu, sehingga integrasi antara pengembangan dan manajemen dependensi lebih mulus.

Kesimpulan

Menggunakan venv adalah cara terbaik untuk mengelola dependensi proyek di Python dengan efektif. Virtual environment memastikan setiap proyek memiliki lingkungan Python sendiri, menghindari konflik antar versi paket. Mulai gunakan venv di proyek Python Anda untuk manajemen dependensi yang lebih mudah dan terorganisir.

Python

Lihat Juga

Mencari Teks di String dengan Fungsi Custom di Python
Updated on
Mencari Teks di String dengan Fungsi Custom di Python
Kadang-kadang, waktu ngoding, saya perlu nyari teks spesifik di dalam string panjang. Python punya metode bawaan, tapi kadang pengen kontrol lebih: misal dapat beberapa karakter sebelum dan sesudah keyword. Nah, di sini saya tunjukin cara bikin fungsi FindText custom buat tujuan itu. 1. Fungsi FindText Fungsinya simpel: cari substring di string besar, lalu return potongan teks substring itu. Bisa juga tentuin berapa banyak karakter sebelum dan sesudah substring. Copy def FindText(text, keyword, space=100): idx = text.find(keyword) if idx > -1: start = max(idx - space, 0) end = min(len(text), idx + len(keyword) + space) return text[start:end] else: return 'not found' 2. Penjelasan Singkat text.find(keyword) → cari posisi substring. Kalau nggak ada, balik -1. start → awal potongan teks: idx - space, tapi nggak boleh negatif. end → akhir potongan teks: idx + len(keyword) + space, maksimal panjang string. Return → kalau ketemu, return potongan teks; kalau nggak, return 'not found'. 3. Contoh Penggunaan Copy text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua." substring = "consectetur" result = FindText(text, substring, space=20) print(result) Output:
Python
Menggunakan Fungsi Lambda untuk Memproses Data dari API dengan `requests` di Python
Updated on
Menggunakan Fungsi Lambda untuk Memproses Data dari API dengan `requests` di Python
Python menawarkan fleksibilitas tinggi dalam pemrosesan data, terutama saat bekerja dengan data yang diambil dari API. Salah satu cara efisien untuk memproses data secara cepat adalah dengan menggunakan fungsi lambda, yaitu fungsi anonim kecil yang cocok untuk tugas-tugas sederhana. Di sini, akan akan membahas bagaimana menggunakan fungsi lambda bersamaan dengan library requests untuk mengambil dan memproses data dari sebuah API. 1. Mengambil Data dari API Langkah pertama adalah mengambil data dari API menggunakan library requests. Berikut contoh mengambil data dari API:
Python
chevron-up