SENATOROV (https://github.com/SENATOROVAI/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/issues/75)#653
Closed
Toleranzy wants to merge 2 commits into
Hidden character warning
The head ref may contain hidden characters: "TASK-\u0412\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435-\u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435-#7"
Closed
Conversation
Toleranzy
commented
Jul 11, 2026
Comment on lines
+1
to
+146
| { | ||
| "cells": [ | ||
| { | ||
| "cell_type": "code", | ||
| "execution_count": 2, | ||
| "id": "861d13ad", | ||
| "metadata": {}, | ||
| "outputs": [ | ||
| { | ||
| "data": { | ||
| "text/plain": [ | ||
| "'Homework.'" | ||
| ] | ||
| }, | ||
| "execution_count": 2, | ||
| "metadata": {}, | ||
| "output_type": "execute_result" | ||
| } | ||
| ], | ||
| "source": [ | ||
| "\"\"\"Homework.\"\"\"" | ||
| ] | ||
| }, | ||
| { | ||
| "cell_type": "markdown", | ||
| "id": "a1c46bf7", | ||
| "metadata": {}, | ||
| "source": [ | ||
| "1.Что делает команда python -m venv venv?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Создает виртуальное окружение\n", | ||
| "\n", | ||
| "1.1 Что делает каждая команда в списке ниже?\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Выдает список зависимостей в pip(в глобальном питоне)\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Выдает файл с зависимостями\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Загружает все зависимости в файл requirements.txt\n", | ||
| "\n", | ||
| "2.Что делает каждая команда в списке ниже?\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Список окружений conda\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Создать conda-окружение с Python 3.5\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Обновить окружение env_name из файла file.yml\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Активировать виртуальное окружение\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Деактивировать виртуальное окружение\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Очищает кэш conda: удаляет скачанные архивы пакетов и временные файлы\n", | ||
| "\n", | ||
| "3.вставьте скрин вашего терминала, где вы активировали сначала venv, потом conda, назовите окружение \"SENATOROV\"\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "4.Как установить необходимые пакеты внутрь виртуального окружения для conda/venv?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Для venv нужно активировать окружение и установить пакеты через pip: pip install package_name или pip install -r requirements.txt.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Для conda нужно активировать окружение и установить пакеты через conda install package_name. Если пакета нет в conda, можно использовать pip install package_name внутри активированного conda-окружения.\n", | ||
| "\n", | ||
| "5.Что делают эти команды?\n", | ||
| "#pip freeze > requirements.txt — сохраняет список установленных pip-пакетов текущего окружения в файл requirements.txt.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#conda env export > environment.yml — сохраняет описание текущего conda-окружения со всеми зависимостями в файл environment.yml.\n", | ||
| "\n", | ||
| "5.1 вставьте скрин, где будет видна папка VENV в вашем репозитории а также файлы зависимостей requirements.txt и environment.yml, файлы должны содержать зависимости\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "6.Что делают эти команды?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#pip install -r requirements.txt — устанавливает все pip-пакеты, перечисленные в файле requirements.txt, в текущее активное окружение.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#conda env create -f environment.yml — создает conda-окружение из файла environment.yml и устанавливает в него все указанные зависимости.\n", | ||
| "\n", | ||
| "7.Что делают эти команды?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#pip list — показывает список всех pip-пакетов, установленных в текущем активном окружении.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#pip show package_name — показывает подробную информацию о конкретном пакете: версию, путь установки, зависимости и описание.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#conda list — показывает список всех пакетов, установленных в текущем conda-окружении.\n", | ||
| "\n", | ||
| "8.Где по умолчанию больше пакетов venv/pip или conda? и почему дата сайнинисты используют conda?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#По умолчанию больше пакетов доступно через pip, потому что pip устанавливает пакеты из PyPI — самого большого репозитория Python-библиотек. Там обычно быстрее появляются новые версии и больше небольших библиотек.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Conda часто используют дата-сайентисты, потому что она удобнее для научных и ML-проектов. Conda умеет устанавливать не только Python-пакеты, но и системные зависимости: например библиотеки для NumPy, pandas, scipy, OpenCV и другие бинарные компоненты. Это снижает риск ошибок при установке сложных пакетов.\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Еще conda хорошо управляет окружениями: можно создать отдельное окружение под проект, указать нужную версию Python и зависимости, а потом перенести это окружение через environment.yml.\n", | ||
| "\n", | ||
| "9.вставьте скрин где будет видно, Выбор интерпретатора Python (conda) в VS Code/cursor\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "\n", | ||
| "10.добавьте в .gitignore папку SENATOROV \n", | ||
| "\n", | ||
| "11.Зачем нужно виртуально окружение?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#чтобы изолировать зависимости разных проектов друг от друга\n", | ||
| "\n", | ||
| "12.С этого момента надо работать в виртуальном окружении conda, ты научился(-ась) выгружать зависимости и работать с окружением?\n", | ||
| "\n", | ||
| "#Да\n", | ||
| "\n", | ||
| "Удалите папку VENV, она больше не нужна, мы же не разрабы, нам нужна только conda \n" | ||
| ] | ||
| }, | ||
| { | ||
| "cell_type": "code", | ||
| "execution_count": null, | ||
| "id": "e4ae78f9", | ||
| "metadata": {}, | ||
| "outputs": [], | ||
| "source": [] | ||
| } | ||
| ], | ||
| "metadata": { | ||
| "kernelspec": { | ||
| "display_name": "SENATOROV", | ||
| "language": "python", | ||
| "name": "python3" | ||
| }, | ||
| "language_info": { | ||
| "codemirror_mode": { | ||
| "name": "ipython", | ||
| "version": 3 | ||
| }, | ||
| "file_extension": ".py", | ||
| "mimetype": "text/x-python", | ||
| "name": "python", | ||
| "nbconvert_exporter": "python", | ||
| "pygments_lexer": "ipython3", | ||
| "version": "3.11.15" | ||
| } | ||
| }, | ||
| "nbformat": 4, | ||
| "nbformat_minor": 5 | ||
| } |
Toleranzy
commented
Jul 11, 2026
Comment on lines
+1
to
+88
| """Homework.""" | ||
|
|
||
| # 1.Что делает команда python -m venv venv? | ||
| # | ||
| # #Создает виртуальное окружение | ||
| # | ||
| # 1.1 Что делает каждая команда в списке ниже? | ||
| #  | ||
| # | ||
| # #Выдает список зависимостей в pip(в глобальном питоне) | ||
| # | ||
| # #Выдает файл с зависимостями | ||
| # | ||
| # #Загружает все зависимости в файл requirements.txt | ||
| # | ||
| # 2.Что делает каждая команда в списке ниже? | ||
| # | ||
| #  | ||
| # | ||
| # #Список окружений conda | ||
| # | ||
| # #Создать conda-окружение с Python 3.5 | ||
| # | ||
| # #Обновить окружение env_name из файла file.yml | ||
| # | ||
| # #Активировать виртуальное окружение | ||
| # | ||
| # #Деактивировать виртуальное окружение | ||
| # | ||
| # #Очищает кэш conda: удаляет скачанные архивы пакетов и временные файлы | ||
| # | ||
| # 3.вставьте скрин вашего терминала, где вы активировали сначала venv, потом conda, назовите окружение "SENATOROV" | ||
| # | ||
| #  | ||
| # | ||
| # 4.Как установить необходимые пакеты внутрь виртуального окружения для conda/venv? | ||
| # | ||
| # #Для venv нужно активировать окружение и установить пакеты через pip: pip install package_name или pip install -r requirements.txt. | ||
| # | ||
| # #Для conda нужно активировать окружение и установить пакеты через conda install package_name. Если пакета нет в conda, можно использовать pip install package_name внутри активированного conda-окружения. | ||
| # | ||
| # 5.Что делают эти команды? | ||
| # #pip freeze > requirements.txt — сохраняет список установленных pip-пакетов текущего окружения в файл requirements.txt. | ||
| # | ||
| # #conda env export > environment.yml — сохраняет описание текущего conda-окружения со всеми зависимостями в файл environment.yml. | ||
| # | ||
| # 5.1 вставьте скрин, где будет видна папка VENV в вашем репозитории а также файлы зависимостей requirements.txt и environment.yml, файлы должны содержать зависимости | ||
| # | ||
| #  | ||
| # | ||
| # 6.Что делают эти команды? | ||
| # | ||
| # #pip install -r requirements.txt — устанавливает все pip-пакеты, перечисленные в файле requirements.txt, в текущее активное окружение. | ||
| # | ||
| # #conda env create -f environment.yml — создает conda-окружение из файла environment.yml и устанавливает в него все указанные зависимости. | ||
| # | ||
| # 7.Что делают эти команды? | ||
| # | ||
| # #pip list — показывает список всех pip-пакетов, установленных в текущем активном окружении. | ||
| # | ||
| # #pip show package_name — показывает подробную информацию о конкретном пакете: версию, путь установки, зависимости и описание. | ||
| # | ||
| # #conda list — показывает список всех пакетов, установленных в текущем conda-окружении. | ||
| # | ||
| # 8.Где по умолчанию больше пакетов venv/pip или conda? и почему дата сайнинисты используют conda? | ||
| # | ||
| # #По умолчанию больше пакетов доступно через pip, потому что pip устанавливает пакеты из PyPI — самого большого репозитория Python-библиотек. Там обычно быстрее появляются новые версии и больше небольших библиотек. | ||
| # | ||
| # #Conda часто используют дата-сайентисты, потому что она удобнее для научных и ML-проектов. Conda умеет устанавливать не только Python-пакеты, но и системные зависимости: например библиотеки для NumPy, pandas, scipy, OpenCV и другие бинарные компоненты. Это снижает риск ошибок при установке сложных пакетов. | ||
| # | ||
| # #Еще conda хорошо управляет окружениями: можно создать отдельное окружение под проект, указать нужную версию Python и зависимости, а потом перенести это окружение через environment.yml. | ||
| # | ||
| # 9.вставьте скрин где будет видно, Выбор интерпретатора Python (conda) в VS Code/cursor | ||
| # | ||
| #  | ||
| # | ||
| # 10.добавьте в .gitignore папку SENATOROV | ||
| # | ||
| # 11.Зачем нужно виртуально окружение? | ||
| # | ||
| # #чтобы изолировать зависимости разных проектов друг от друга | ||
| # | ||
| # 12.С этого момента надо работать в виртуальном окружении conda, ты научился(-ась) выгружать зависимости и работать с окружением? | ||
| # | ||
| # #Да | ||
| # | ||
| # Удалите папку VENV, она больше не нужна, мы же не разрабы, нам нужна только conda | ||
| # |
Member
There was a problem hiding this comment.
Question 1, to be precise: python -m venv venv создаёт виртуальное окружение в папке с именем venv в текущей директории.
Question 8, : технически в PyPI (pip) больше пакетов в целом, но у conda лучше оптимизированные научные пакеты с предварительно скомпилированными бинарниками - именно поэтому дата-сайентисты её предпочитают, а не просто из-за количества пакетов.
Question 11, additionally: изоляция также означает, что можно использовать разные версии Python для разных проектов и не ломать глобальную установку Python.
Overall: Отличная работа!
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
2 participants
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
Closes https://github.com/SENATOROVAI/Data-Science-For-Beginners-from-scratch-SENATOROV/issues/75