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Learn AI with Python · Aula

Ambientes virtuais e pip

Crie ambientes isolados com venv, instale pacotes e gerencie requirements.txt.

Ambientes virtuais e pip é uma aula grátis de Learn AI with Python no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Learn AI with Python, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Learn AI with Python inclui 4 aulas no total.

Por que usar ambientes virtuais

Um ambiente virtual é uma instalação isolada do Python para um único projeto. Cada projeto tem seu próprio conjunto de pacotes, portanto atualizar o NumPy para um projeto nunca poderá danificar outro.

Sem isolamento, todos os pacotes são instalados globalmente e os conflitos de versão tornam-se inevitáveis entre projetos de ciência de dados.

Criando um ambiente virtual

O módulo integrado venv cria um ambiente em uma pasta que você especificar (geralmente .venv).

Execute este comando na raiz do seu projeto. Ele cria uma cópia independente do interpretador e um local para os pacotes.

python -m venv .venv

Ativando no macOS / Linux

A ativação coloca o python e o pip do ambiente no início do seu PATH. A linha de comando geralmente mostra (.venv) quando o ambiente está ativo.

source .venv/bin/activate

Ativando no Windows

No Windows, o arquivo de ativação fica na pasta Scripts. O PowerShell e o cmd usam comandos ligeiramente diferentes.

# PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1

# cmd.exe
.venv\Scripts\activate.bat

Desativando

Quando terminar, deactivate restaura o PATH normal do seu terminal. Os arquivos do ambiente permanecem no disco para a próxima vez.

deactivate

Instalando pacotes com pip

Com o ambiente ativo, pip install coloca os pacotes somente dentro de .venv. Instale o núcleo da ciência de dados em uma única linha.

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

Fixando uma versão específica

Use == para fixar uma versão exata, o que mantém os resultados reproduzíveis. Use >= para definir uma versão mínima.

pip install numpy==1.26.4
pip install "pandas>=2.0"

Registrando dependências

pip freeze exibe todos os pacotes instalados com suas versões exatas. Redirecione o resultado para requirements.txt para registrar o ambiente completo.

pip freeze > requirements.txt

Restaurando a partir de requirements.txt

Um colega de equipe (ou seu servidor de integração contínua) recria o ambiente exato com -r. Esse é o cerne da ciência de dados reproduzível.

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Como é um requirements.txt

Ele é um arquivo de texto simples, com um pacote fixado por linha. Você pode editá-lo manualmente para flexibilizar ou restringir as versões.

numpy==1.26.4
pandas==2.2.2
matplotlib==3.8.4
scikit-learn==1.4.2

Ignorando o ambiente virtual no Git

Nunca faça commit da pasta do ambiente; ela é grande e específica de cada máquina. Em vez disso, faça commit de requirements.txt e ignore a pasta em .gitignore.

# .gitignore
.venv/
venv/
__pycache__/
*.pyc

Verificação rápida

Avalie sua compreensão do gerenciamento de dependências.

Recapitulação

Você aprendeu o fluxo de trabalho para garantir a reprodutibilidade:

  • python -m venv .venv cria um ambiente isolado
  • source .venv/bin/activate / deactivate ativam e desativam o ambiente
  • pip install adiciona pacotes localmente
  • pip freeze > requirements.txt registra as versões
  • pip install -r requirements.txt as restaura
  • Adicione .venv/ ao .gitignore

Perguntas Frequentes

A aula “Ambientes virtuais e pip” é grátis?

Sim — o texto completo de “Ambientes virtuais e pip” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Learn AI with Python, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Learn AI with Python inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Ambientes virtuais e pip”?

Crie ambientes isolados com venv, instale pacotes e gerencie requirements.txt. Você pratica Learn AI with Python com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Learn AI with Python?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Learn AI with Python no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Ambientes virtuais e pip”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Learn AI with Python?

Sim. Cada aula de Learn AI with Python inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Ambientes virtuais e pip
  2. Jupyter Notebooks para ciência de dados
  3. Tipos de dados do Python para ciência de dados
  4. Trabalhando com o REPL do Python e o IPython
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