Virtual Environments¶

🌐 एआई और मनुष्यों द्वारा किया गया अनुवाद

यह अनुवाद मनुष्यों के मार्गदर्शन में एआई द्वारा किया गया है। 🤝

इसमें मूल अर्थ को गलत समझने या अप्राकृतिक लगने आदि जैसी गलतियाँ हो सकती हैं। 🤖

आप हमें एआई LLM को बेहतर मार्गदर्शन करने में मदद करके इस अनुवाद को बेहतर बना सकते हैं।

जब आप Python projects पर काम करते हैं, तो संभवतः आपको हर project के लिए install किए जाने वाले packages को अलग रखने के लिए एक virtual environment (या कोई समान तरीका) इस्तेमाल करना चाहिए।

नोट

अगर आप पहले से virtual environments के बारे में जानते हैं, उन्हें कैसे बनाना और इस्तेमाल करना है जानते हैं, तो आप इस section को छोड़ना चाह सकते हैं। 🤓

सुझाव

एक virtual environment, एक environment variable से अलग होता है।

एक environment variable system में एक variable होता है जिसे programs इस्तेमाल कर सकते हैं।

एक virtual environment एक directory होती है जिसमें कुछ files होती हैं।

नोट

यह पेज आपको virtual environments का उपयोग करना और वे कैसे काम करते हैं, सिखाएगा।

अगर आप अपने लिए सब कुछ manage करने वाला tool अपनाने के लिए तैयार हैं (जिसमें Python install करना भी शामिल है), तो uv आज़माएँ।

Project बनाएँ¶

सबसे पहले, अपने project के लिए एक directory बनाएँ।

मैं सामान्यतः अपनी home/user directory के अंदर code नाम की एक directory बनाता हूँ।

और उसके अंदर हर project के लिए एक directory बनाता हूँ।

// home directory में जाएँ
$ cd
// अपने सभी code projects के लिए एक directory बनाएँ
$ mkdir code
// उस code directory में जाएँ
$ cd code
// इस project के लिए एक directory बनाएँ
$ mkdir awesome-project
// उस project directory में जाएँ
$ cd awesome-project

Virtual Environment बनाएँ¶

जब आप किसी Python project पर पहली बार काम शुरू करते हैं, तो एक virtual environment अपने project के अंदर बनाएँ।

सुझाव

आपको यह हर project के लिए केवल एक बार करना होता है, हर बार काम करते समय नहीं।

venvuv

Virtual environment बनाने के लिए, आप Python के साथ आने वाले venv module का उपयोग कर सकते हैं।

$ python -m venv .venv

उस command का क्या अर्थ है

python: python नाम के program का उपयोग करें
-m: किसी module को script की तरह call करें, अगला हम उसे बताएँगे कि कौन-सा module
venv: venv नाम के module का उपयोग करें जो सामान्यतः Python के साथ install आता है
.venv: नई directory .venv में virtual environment बनाएँ

अगर आपके पास uv install है, तो आप इसका उपयोग virtual environment बनाने के लिए कर सकते हैं।

$ uv venv

सुझाव

Default रूप से, uv .venv नाम की directory में virtual environment बनाएगा।

लेकिन आप directory नाम के साथ एक अतिरिक्त argument देकर इसे customize कर सकते हैं।

वह command .venv नाम की directory में एक नया virtual environment बनाता है।

.venv या कोई दूसरा नाम

आप virtual environment को किसी दूसरी directory में बना सकते हैं, लेकिन इसे .venv कहने की एक convention है।

Virtual Environment activate करें¶

नए virtual environment को activate करें ताकि आप जो भी Python command चलाएँ या जो package install करें, वह इसका उपयोग करे।

सुझाव

Project पर काम करने के लिए हर बार जब आप एक नया terminal session शुरू करें, तो यह करें।

Linux, macOSWindows PowerShellWindows Bash

$ source .venv/bin/activate

$ .venv\Scripts\Activate.ps1

या अगर आप Windows के लिए Bash का उपयोग करते हैं (जैसे Git Bash):

$ source .venv/Scripts/activate

सुझाव

हर बार जब आप उस environment में कोई नया package install करें, तो environment को फिर से activate करें।

यह सुनिश्चित करता है कि अगर आप उस package द्वारा install किया गया कोई terminal (CLI) program इस्तेमाल करते हैं, तो आप अपने virtual environment वाला ही उपयोग करें, कोई और नहीं जो global रूप से install हो सकता है, शायद आपकी ज़रूरत से अलग version के साथ।

जाँचें कि Virtual Environment Active है¶

जाँचें कि virtual environment active है (पिछली command ने काम किया)।

सुझाव

यह वैकल्पिक है, लेकिन यह जाँचने का एक अच्छा तरीका है कि सब कुछ अपेक्षा के अनुसार काम कर रहा है और आप वही virtual environment इस्तेमाल कर रहे हैं जिसका आपने इरादा किया था।

Linux, macOS, Windows BashWindows PowerShell

$ which python

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

अगर यह .venv/bin/python पर python binary दिखाता है, आपके project के अंदर (इस मामले में awesome-project), तो यह काम कर गया। 🎉

$ Get-Command python

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

अगर यह .venv\Scripts\python पर python binary दिखाता है, आपके project के अंदर (इस मामले में awesome-project), तो यह काम कर गया। 🎉

`pip` Upgrade करें¶

सुझाव

अगर आप uv का उपयोग करते हैं, तो आप चीजें install करने के लिए pip की बजाय उसी का उपयोग करेंगे, इसलिए आपको pip upgrade करने की ज़रूरत नहीं है। 😎

अगर आप packages install करने के लिए pip का उपयोग कर रहे हैं (यह Python के साथ default रूप से आता है), तो आपको इसे latest version में upgrade करना चाहिए।

किसी package को install करते समय कई अजीब errors केवल पहले pip upgrade करने से हल हो जाते हैं।

सुझाव

आप सामान्यतः यह एक बार करेंगे, virtual environment बनाने के ठीक बाद।

सुनिश्चित करें कि virtual environment active है (ऊपर वाली command से) और फिर चलाएँ:

$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%

सुझाव

कभी-कभी, pip upgrade करने की कोशिश करते समय आपको No module named pip error मिल सकता है।

अगर ऐसा होता है, तो नीचे दी गई command का उपयोग करके pip install और upgrade करें:

$ python -m ensurepip --upgrade

---> 100%

यह command pip को install करेगी अगर वह पहले से install नहीं है और यह भी सुनिश्चित करेगी कि install किया गया pip का version कम से कम ensurepip में उपलब्ध version जितना नया हो।

`.gitignore` जोड़ें¶

अगर आप Git का उपयोग कर रहे हैं (आपको करना चाहिए), तो अपनी .venv की हर चीज़ को Git से exclude करने के लिए एक .gitignore file जोड़ें।

सुझाव

अगर आपने virtual environment बनाने के लिए uv का उपयोग किया है, तो यह आपके लिए पहले ही कर चुका है, आप यह step छोड़ सकते हैं। 😎

सुझाव

यह एक बार करें, virtual environment बनाने के ठीक बाद।

$ echo "*" > .venv/.gitignore

उस command का क्या अर्थ है

echo "*": terminal में text * को "print" करेगा (अगला हिस्सा इसे थोड़ा बदल देता है)
>: > के बाईं ओर वाली command द्वारा terminal में print की गई कोई भी चीज़ print नहीं होनी चाहिए, बल्कि > के दाईं ओर वाली file में लिखी जानी चाहिए
.gitignore: उस file का नाम जहाँ text लिखा जाना चाहिए

और Git के लिए * का मतलब "सब कुछ" होता है। इसलिए, यह .venv directory में सब कुछ ignore करेगा।

वह command .gitignore file बनाएगी, इस content के साथ:

Packages install करें¶

Environment activate करने के बाद, आप उसमें packages install कर सकते हैं।

सुझाव

जब आप अपने project के लिए required packages install या upgrade कर रहे हों, तो यह एक बार करें।

अगर आपको किसी version को upgrade करना हो या कोई नया package जोड़ना हो, तो आप यह फिर से करेंगे।

सीधे Packages install करें¶

अगर आप जल्दी में हैं और अपने project की package requirements declare करने के लिए कोई file इस्तेमाल नहीं करना चाहते, तो आप उन्हें सीधे install कर सकते हैं।

सुझाव

आपके program को जिन packages और versions की ज़रूरत है, उन्हें एक file में रखना (बहुत) अच्छा विचार है (उदाहरण के लिए requirements.txt या pyproject.toml)।

pipuv

$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%

अगर आपके पास uv है:

$ uv pip install "fastapi[standard]"
---> 100%

`requirements.txt` से install करें¶

अगर आपके पास requirements.txt है, तो अब आप इसके packages install करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

pipuv

$ pip install -r requirements.txt
---> 100%

अगर आपके पास uv है:

$ uv pip install -r requirements.txt
---> 100%

requirements.txt

कुछ packages वाला requirements.txt ऐसा दिख सकता है:

fastapi[standard]==0.113.0
pydantic==2.8.0

अपना Program चलाएँ¶

Virtual environment activate करने के बाद, आप अपना program चला सकते हैं, और यह आपके virtual environment के अंदर मौजूद Python का उपयोग करेगा, उन packages के साथ जिन्हें आपने वहाँ install किया है।

$ python main.py

Hello World

अपना Editor Configure करें¶

आप शायद एक editor का उपयोग करेंगे, सुनिश्चित करें कि आप इसे उसी virtual environment का उपयोग करने के लिए configure करें जिसे आपने बनाया है (यह शायद इसे autodetect कर लेगा), ताकि आपको autocompletion और inline errors मिल सकें।

उदाहरण के लिए:

सुझाव

आपको सामान्यतः यह केवल एक बार करना होता है, जब आप virtual environment बनाते हैं।

Virtual Environment deactivate करें¶

जब आप अपने project पर काम कर लें, तो आप virtual environment को deactivate कर सकते हैं।

$ deactivate

इस तरह, जब आप python चलाएँगे, तो यह वहाँ install packages वाले उस virtual environment से इसे चलाने की कोशिश नहीं करेगा।

काम करने के लिए तैयार¶

अब आप अपने project पर काम शुरू करने के लिए तैयार हैं।

सुझाव

क्या आप समझना चाहते हैं कि ऊपर की सारी चीज़ें क्या हैं?

आगे पढ़ते रहें। 👇🤓

Virtual Environments क्यों¶

FastAPI के साथ काम करने के लिए आपको Python install करना होगा।

उसके बाद, आपको FastAPI और कोई भी अन्य packages जिन्हें आप इस्तेमाल करना चाहते हैं, install करने होंगे।

Packages install करने के लिए आप सामान्यतः Python के साथ आने वाली pip command (या समान alternatives) का उपयोग करेंगे।

फिर भी, अगर आप सीधे pip का उपयोग करते हैं, तो packages आपके global Python environment (Python की global installation) में install हो जाएँगे।

समस्या¶

तो, global Python environment में packages install करने में समस्या क्या है?

किसी समय, आप शायद कई अलग-अलग programs लिखेंगे जो अलग-अलग packages पर निर्भर करते हैं। और जिन projects पर आप काम करेंगे उनमें से कुछ उसी package के अलग-अलग versions पर निर्भर होंगे। 😱

उदाहरण के लिए, आप philosophers-stone नाम का एक project बना सकते हैं, यह program harry, version 1 नाम के किसी दूसरे package पर निर्भर करता है। इसलिए, आपको harry install करना होगा।

flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]

फिर, कुछ समय बाद, आप prisoner-of-azkaban नाम का दूसरा project बनाते हैं, और यह project भी harry पर निर्भर करता है, लेकिन इस project को harry version 3 चाहिए।

flowchart LR
    azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3]

लेकिन अब समस्या यह है कि अगर आप packages को local virtual environment में install करने के बजाय globally (global environment में) install करते हैं, तो आपको चुनना होगा कि harry का कौन-सा version install करना है।

अगर आप philosophers-stone चलाना चाहते हैं, तो आपको पहले harry version 1 install करना होगा, उदाहरण के लिए:

$ pip install "harry==1"

और फिर आपके global Python environment में harry version 1 install हो जाएगा।

flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[harry v1]
    end
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1
    end

लेकिन फिर अगर आप prisoner-of-azkaban चलाना चाहते हैं, तो आपको harry version 1 uninstall करके harry version 3 install करना होगा (या सिर्फ version 3 install करने से version 1 automatically uninstall हो जाएगा)।

$ pip install "harry==3"

और फिर आपके global Python environment में harry version 3 install हो जाएगा।

और अगर आप philosophers-stone फिर से चलाने की कोशिश करते हैं, तो संभावना है कि यह काम न करे क्योंकि इसे harry version 1 चाहिए।

flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[<strike>harry v1</strike>]
        style harry-1 fill:#ccc,stroke-dasharray: 5 5
        harry-3[harry v3]
    end
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) -.-x|⛔️| harry-1
    end
    subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project]
        azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3
    end

सुझाव

Python packages में नए versions में breaking changes से बचने की पूरी कोशिश करना बहुत आम है, लेकिन सुरक्षित रहना बेहतर है, और नए versions को जानबूझकर तथा तब install करना बेहतर है जब आप tests चलाकर जाँच सकें कि सब कुछ सही तरीके से काम कर रहा है।

अब, यही चीज़ उन कई अन्य packages के साथ कल्पना करें जिन पर आपके सभी projects निर्भर करते हैं। इसे manage करना बहुत कठिन है। और संभवतः आप कुछ projects को packages के कुछ incompatible versions के साथ चला देंगे, और यह नहीं जान पाएँगे कि कुछ काम क्यों नहीं कर रहा।

साथ ही, आपके operating system (जैसे Linux, Windows, macOS) के आधार पर, उसमें Python पहले से install आया हो सकता है। और उस मामले में संभवतः कुछ packages कुछ specific versions के साथ pre-installed होंगे जो आपके system के लिए required हैं। अगर आप global Python environment में packages install करते हैं, तो आप अपने operating system के साथ आए कुछ programs को break कर सकते हैं।

Packages कहाँ install होते हैं¶

जब आप Python install करते हैं, तो यह आपके computer पर कुछ files वाली कुछ directories बनाता है।

इनमें से कुछ directories वे होती हैं जो आपके द्वारा install किए गए सभी packages को रखने की जिम्मेदार होती हैं।

जब आप चलाते हैं:

// इसे अभी न चलाएँ, यह केवल एक उदाहरण है 🤓
$ pip install "fastapi[standard]"
---> 100%

तो यह FastAPI code वाली एक compressed file download करेगा, सामान्यतः PyPI से।

यह उन अन्य packages की files भी download करेगा जिन पर FastAPI निर्भर करता है।

फिर यह उन सभी files को extract करेगा और उन्हें आपके computer की एक directory में रखेगा।

Default रूप से, यह उन downloaded और extracted files को उस directory में रखेगा जो आपकी Python installation के साथ आती है, वही global environment है।

Virtual Environments क्या हैं¶

सभी packages को global environment में रखने की समस्याओं का समाधान है कि आप जिस भी project पर काम करते हैं उसके लिए एक virtual environment उपयोग करें।

एक virtual environment एक directory है, global वाली के बहुत समान, जहाँ आप किसी project के लिए packages install कर सकते हैं।

इस तरह, हर project का अपना virtual environment (.venv directory) होगा, अपने packages के साथ।

flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]
            harry-1[harry v1]
        end
    end
    subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project]
        azkaban(prisoner-of-azkaban) --->|requires| harry-3
        subgraph venv2[.venv]
            harry-3[harry v3]
        end
    end
    stone-project ~~~ azkaban-project

Virtual Environment activate करने का क्या मतलब है¶

जब आप किसी virtual environment को activate करते हैं, उदाहरण के लिए:

Linux, macOSWindows PowerShellWindows Bash

$ source .venv/bin/activate

$ .venv\Scripts\Activate.ps1

या अगर आप Windows के लिए Bash का उपयोग करते हैं (जैसे Git Bash):

$ source .venv/Scripts/activate

वह command कुछ environment variables बनाएगी या modify करेगी, जो अगली commands के लिए उपलब्ध होंगे।

उन variables में से एक PATH variable है।

सुझाव

आप Environment Variables section में PATH environment variable के बारे में और जान सकते हैं।

Virtual environment activate करने से उसका path .venv/bin (Linux और macOS पर) या .venv\Scripts (Windows पर) PATH environment variable में जुड़ जाता है।

मान लीजिए कि environment activate करने से पहले, PATH variable ऐसा दिखता था:

Linux, macOSWindows

/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin

इसका मतलब है कि system programs को इनमें खोजता:

/usr/bin
/bin
/usr/sbin
/sbin

C:\Windows\System32

इसका मतलब है कि system programs को इसमें खोजता:

C:\Windows\System32

Virtual environment activate करने के बाद, PATH variable कुछ ऐसा दिखेगा:

Linux, macOSWindows

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin

इसका मतलब है कि system अब सबसे पहले programs को यहाँ खोजना शुरू करेगा:

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin

बाकी directories में देखने से पहले।

तो, जब आप terminal में python type करते हैं, तो system Python program को यहाँ पाएगा

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

और उसी का उपयोग करेगा।

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts;C:\Windows\System32

इसका मतलब है कि system अब सबसे पहले programs को यहाँ खोजना शुरू करेगा:

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts

बाकी directories में देखने से पहले।

तो, जब आप terminal में python type करते हैं, तो system Python program को यहाँ पाएगा

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

और उसी का उपयोग करेगा।

एक महत्वपूर्ण detail यह है कि यह virtual environment path को PATH variable की शुरुआत में रखेगा। System इसे किसी भी अन्य उपलब्ध Python से पहले पाएगा। इस तरह, जब आप python चलाते हैं, तो यह किसी अन्य python (उदाहरण के लिए, global environment वाला python) के बजाय virtual environment से Python का उपयोग करेगा।

Virtual environment activate करने से कुछ और चीजें भी बदलती हैं, लेकिन यह उसके द्वारा की जाने वाली सबसे महत्वपूर्ण चीज़ों में से एक है।

Virtual Environment की जाँच करना¶

जब आप जाँचते हैं कि virtual environment active है या नहीं, उदाहरण के लिए:

Linux, macOS, Windows BashWindows PowerShell

$ which python

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

$ Get-Command python

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

इसका मतलब है कि जो python program उपयोग किया जाएगा, वह virtual environment में मौजूद है।

आप Linux और macOS में which और Windows PowerShell में Get-Command का उपयोग करते हैं।

वह command जिस तरह काम करती है, वह यह है कि यह PATH environment variable में जाकर हर path को क्रम से check करेगी, python नाम के program को खोजते हुए। एक बार जब यह उसे ढूँढ लेती है, तो यह आपको उस program का path दिखाएगी।

सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा यह है कि जब आप python call करते हैं, तो वही exact "python" execute होगा।

तो, आप confirm कर सकते हैं कि आप सही virtual environment में हैं या नहीं।

सुझाव

एक virtual environment activate करना, एक Python पाना, और फिर दूसरे project में चले जाना आसान है।

और दूसरा project काम नहीं करेगा क्योंकि आप गलत Python का उपयोग कर रहे हैं, जो किसी दूसरे project के virtual environment से है।

यह check कर पाना उपयोगी है कि कौन-सा python उपयोग हो रहा है। 🤓

Virtual Environment deactivate क्यों करें¶

उदाहरण के लिए, आप philosophers-stone project पर काम कर रहे हो सकते हैं, उस virtual environment को activate करके, packages install करके और उस environment के साथ काम करके।

और फिर आप किसी दूसरे project prisoner-of-azkaban पर काम करना चाहते हैं।

आप उस project में जाते हैं:

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

अगर आप philosophers-stone के लिए virtual environment को deactivate नहीं करते, तो जब आप terminal में python चलाएँगे, यह philosophers-stone से Python का उपयोग करने की कोशिश करेगा।

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

$ python main.py

// sirius import करने में error, यह install नहीं है 😱
Traceback (most recent call last):
    File "main.py", line 1, in <module>
        import sirius

लेकिन अगर आप virtual environment deactivate करके prisoner-of-azkaban के लिए नया वाला activate करते हैं, तो जब आप python चलाएँगे, यह prisoner-of-azkaban में मौजूद virtual environment से Python का उपयोग करेगा।

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

// deactivate करने के लिए आपको पुरानी directory में होने की ज़रूरत नहीं है, आप जहाँ भी हों वहाँ से कर सकते हैं, दूसरे project में जाने के बाद भी 😎
$ deactivate

// prisoner-of-azkaban/.venv में virtual environment activate करें 🚀
$ source .venv/bin/activate

// अब जब आप python चलाएँगे, तो यह इस virtual environment में install package sirius को पाएगा ✨
$ python main.py

I solemnly swear 🐺

Alternatives¶

यह आपको शुरू करने और यह सिखाने के लिए एक सरल guide है कि सब कुछ अंदर से कैसे काम करता है।

Virtual environments, package dependencies (requirements), projects को manage करने के कई alternatives हैं।

जब आप तैयार हों और पूरे project को manage करने के लिए कोई tool उपयोग करना चाहें, package dependencies, virtual environments आदि सहित, तो मैं सुझाव दूँगा कि आप uv आज़माएँ।

uv बहुत सारी चीज़ें कर सकता है, यह कर सकता है:

आपके लिए Python install करना, अलग-अलग versions सहित
आपके projects के लिए virtual environment manage करना
Packages install करना
आपके project के लिए package dependencies और versions manage करना
सुनिश्चित करना कि आपके पास install करने के लिए packages और versions का exact set हो, उनकी dependencies सहित, ताकि आप सुनिश्चित हो सकें कि आप अपने project को production में ठीक उसी तरह चला सकते हैं जैसे development के दौरान अपने computer पर चलाते हैं, इसे locking कहा जाता है
और कई अन्य चीज़ें

निष्कर्ष¶

अगर आपने यह सब पढ़ा और समझा है, तो अब आप virtual environments के बारे में वहाँ मौजूद कई developers से कहीं ज़्यादा जानते हैं। 🤓

इन details को जानना भविष्य में उस समय बहुत संभवतः उपयोगी होगा जब आप किसी ऐसी चीज़ को debug कर रहे होंगे जो complex लगती है, लेकिन आपको पता होगा कि यह सब अंदर से कैसे काम करता है। 😎

Virtual Environments¶

Project बनाएँ¶

Virtual Environment बनाएँ¶

Virtual Environment activate करें¶

जाँचें कि Virtual Environment Active है¶

pip Upgrade करें¶

.gitignore जोड़ें¶

Packages install करें¶

सीधे Packages install करें¶

requirements.txt से install करें¶

अपना Program चलाएँ¶

अपना Editor Configure करें¶

Virtual Environment deactivate करें¶

काम करने के लिए तैयार¶

Virtual Environments क्यों¶

समस्या¶

Packages कहाँ install होते हैं¶

Virtual Environments क्या हैं¶

Virtual Environment activate करने का क्या मतलब है¶

Virtual Environment की जाँच करना¶

Virtual Environment deactivate क्यों करें¶

Alternatives¶

निष्कर्ष¶

`pip` Upgrade करें¶

`.gitignore` जोड़ें¶

`requirements.txt` से install करें¶