Python Packaging - Verwaltung von Paketen und virtuellen Umgebungen für Python mit pipenv und pip

Paketverwaltung mit pip und conda

• Rolle von pip im Python-Ökosystem
• Gemeinsamkeiten von pip und conda
• Unterschiede bei Paketen und Umgebungen
• Dependency-Auflösung und Versionsauswahl
• Risiken ungepinnten Paket-Updates

Virtuelle Umgebungen in Python-Projekten

• Nutzen isolierter Projektumgebungen
• venv, virtualenv und pipenv
• Trennung von Projekt-Dependencies
• Reproduzierbare Entwicklungsumgebungen
• Überblick über mehrere Umgebungen

Arbeiten mit pipenv

• Installation und Grundkonfiguration von pipenv
• Erste virtuelle Umgebung einrichten
• Pipfile und Pipfile.lock
• Unterschied zwischen run und shell
• Pakete und Entwicklerpakete installieren

Versionierung und Deployment

• Spezifikation benötigter Paketversionen
• Versionspins und kompatible Bereiche
• Reproduktion per Lock-Datei
• Deployment-Umgebungen beim Kunden
• Entwicklungsumgebungen im Team abgleichen

Eigene Python-Module und Pakete

• Struktur eigener Python-Module
• Grundlagen eigener Python-Pakete
• Abgrenzung zu pyproject.toml
• Lokale Installation eigener Pakete
• Typische Fehler im Packaging-Workflow

• Grundkenntnisse in Python, bei Bedarf vertiefbar im Python Aufbaukurs
• Sicherer Umgang mit Dateien, Verzeichnissen und Projektstrukturen
• Grundlegende Erfahrung mit Kommandozeile oder Terminal
• Keine Vorkenntnisse in pipenv erforderlich

• Python-Entwicklerinnen und Python-Entwickler in Software-Projekten
• Packager und Build-Verantwortliche für Python-Anwendungen
• Data-Science-Teams mit reproduzierbaren Python-Umgebungen
• Administratoren für Skripte, Automatisierung und Deployment