Віртуальне середовище: під час розробки на Python рекомендується використовувати віртуальне середовище для ізоляції проєктів. Це дозволяє керувати залежностями та різними версіями пакетів Python для різних проєктів. Virtualenv - популярний інструмент для створення та управління віртуальними середовищами на Python. Він дозволяє створювати окремі середовища для кожного проєкту і встановлювати в них необхідні залежності. Для встановлення Virtualenv вам знадобиться встановити пакет pip, менеджер пакетів Python, який зазвичай постачається з Python на Mac OS.
Примітка: для роботи з віртуальними середовищами також рекомендується використовувати інструменти, такі як virtualenvwrapper або pyenv, які полегшують створення та управління віртуальними середовищами.
Вибір Python IDE для Mac OS
Розробка мовою Python під Mac OS може бути значно зручнішим і ефективнішим за допомогою спеціалізованого інтегрованого середовища розробки (IDE). При виборі оптимального інструменту слід враховувати такі фактори, як зручність використання, функціональність, наявність корисних плагінів та підтримка потрібних функцій.Серед популярних IDE для розробки на Python під Mac OS можна виділити такі:PyCharm - одна з найпотужніших і функціональних IDE для Python. Надає широкий набір інструментів для налагодження, автозаповнення коду, управління віртуальними середовищами та контролю версій. Відрізняється простим і інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом, що робить його хорошим вибором для розробників будь-якого рівня.Visual Studio Code - легка та гнучка IDE, яку можна налаштувати під потреби кожного розробника. Має широкий вибір плагінів, що дозволяє розширити її функціональність і створити.інструмент, ідеально підходящий для роботи з Python. Має зручний інтерфейс та інструменти для налагодження та розгортання застосунків.Sublime Text - швидкий і легкий текстовий редактор, який став популярним серед багатьох програмістів. З його допомогою можна розробляти застосунки на Python, використовуючи зручні інструменти та плагіни. Має простий інтерфейс, підтримує автозаповнення коду та має безліч налаштувань для індивідуальної налаштування.Кінцевий вибір IDE залежить від індивідуальних уподобань розробника. Рекомендується провести пробне використання кожної IDE, щоб визначити, яка з них найбільше підходить для конкретного проєкту та стилю роботи.Встановлення та налаштування Python на Mac OSПершим кроком є завантаження установника Python для Mac OS з офіційного сайту Python. Ви можете перейти на сайт Python (https://www.python.org) та натиснути на кнопку"Завантаження". Потім виберіть версію Python, яку хочете встановити, і натисніть на посилання для завантаження.Після завантаження установника запустіть його та дотримуйтесь інструкцій з установки. Як правило, вам просто потрібно натискати кнопку "Далі" кілька разів і дочекатися завершення установки.Після завершення установки ви можете перевірити, чи встановлений Python, запустивши командний рядок. Відкрийте додаток "Термінал" і введіть команду "python --version". Якщо Python встановлений коректно, ви повинні побачити версію Python.При встановленні Python на Mac OS також буде встановлено пакетний менеджер pip, який дозволяє встановлювати додаткові пакети Python. Ви можете перевірити його наявність, ввівши команду "pip --version" в терміналі.Якщо вам потрібні додаткові бібліотеки або утиліти для розробки на Python, ви можете використовувати pip для установки. Наприклад, щоб встановити бібліотеку numpy,ви можете ввести команду "pip install numpy" у терміналі.Вітаємо! Тепер у вас встановлений і готовий до використання Python на Mac OS. Ви можете почати розробляти та запускати свої власні програми на цій універсальній мові програмування.Популярні бібліотеки для Python розробки на Mac OSNumPy - це бібліотека для роботи з багатовимірними масивами та математичними функціями. Вона надає швидкі алгоритми для виконання різних математичних операцій і є однією з основних бібліотек для наукових та інженерних обчислень у Python.Pandas - це бібліотека для аналізу та обробки даних. Вона надає зручні структури даних, такі як DataFrame, які дозволяють ефективно працювати з великими обсягами даних. Pandas також надає функції для читання та запису даних з різних джерел.Matplotlib - це бібліотека для створення графіків та візуалізації даних. Вона надає широкий спектр інструментів для створення різних типів графіків, діаграм та сюжетів. Matplotlib дозволяє налаштовувати всі аспекти графіка, включаючи осі, мітки, легенди та стилі.