Se você começou a estudar Python recentemente, provavelmente já ouviu alguém falar sobre o "venv", ou ambiente virtual. Talvez nunca tenha ouvido falar. Não tem problema.

Mas afinal, o que é isso? E por que tanta gente recomenda criar um para cada projeto?

Neste post, vamos entender o que é um ambiente virtual em Python, por que ele é essencial, e como criar um venv passo a passo.

O que é um ambiente virtual?

Um ambiente virtual (venv) é uma forma de isolar os pacotes (bibliotecas) que você instala para um projeto específico. Sem um venv, tudo o que você instala com pip vai direto para o seu Python principal, e isso pode causar conflitos de versões entre projetos diferentes.

Por exemplo, se você criou um projeto que depende de pacotes importados, e se um desses pacotes recebem um update, pode causar problemas no seu code. Então criando o seu ambiente virtual vai congelar esses pacotes.

Exemplo:

  • Projeto A precisa do pandas 1.3
  • Projeto B precisa do pandas 2.0

Se você instalar tudo no mesmo lugar, um projeto pode quebrar o outro.

Com o venv, cada projeto tem seus próprios pacotes isolados e ninguém atrapalha ninguém.

Por que usar venv? (Vantagens)

  • Evita conflitos entre projetos
  • Mantém seu sistema limpo
  • Ajuda na organização e portabilidade
  • Permite criar um arquivo requirements.txt para replicar o ambiente em outro computador
  • É uma boa prática profissional (usada em empresas e projetos sérios)

Verificar se o seu Computador tem Python

Antes de mais nada, vamos abrir o nosso "centro de comando": o terminal. Você pode fazer isso simplesmente apertando as teclas Windows + R, digitando cmd e apertando o Enter.

Com o terminal aberto, o primeiro passo é verificar se o python está instalado e qual versão.

python --version

Se tudo estiver certo, você verá algo como Python 3.13.0. Se você receber um erro, significa que o Python não está instalado ou não foi adicionado ao PATH do sistema. Para usuários de Windows, a forma mais fácil de resolver isso é ir até a Microsoft Store, procurar por "Python" e instalar a versão mais recente. É rápido e já resolve tudo para você.

Organização é Mandatoria

Quando você começa a trabalhar em vários projetos ao mesmo tempo — cada um com centenas de linhas de código — logo percebe que organização não é opcional, é essencial. E não estou falando só de nomear arquivos corretamente. É sobre deixar tudo claro o suficiente para que o “você do futuro” entenda o que o “você do passado” estava pensando.

Além disso, é super comum largar um projeto pela metade porque surgiu outra ideia mais empolgante. Acontece com todo mundo.

Mas aqui vai o segredo: um dia você vai voltar para esses projetos esquecidos. Talvez para dar continuidade e finalmente terminá-los, ou simplesmente para usar aquele código como referência em algo novo. E quando esse dia chegar, se o seu projeto estiver uma bagunça... pode acreditar: é mais fácil começar do zero do que tentar decifrar aquele caos.

Eu gosto de manter arquivos bem organizados com rótulos descritivos do trabalho. Senão tudo vira uma bagunça e não vai conseguir achar nada.

Então antes de criar o seu venv, vamos criar algumas pastas de arquivo para que fique tudo organizado. Use esses comandos para criar pastas de arquivos no seu DOS ou CMD. Esses commandos são os mesmos para Mac ou Linux.

mkdir meu_projeto
cd meu_projeto

Dica Rápida: Dentro do terminal, você pode começar a digitar o nome de uma pasta (ex: pro...) e apertar a tecla Tab. Se o arquívo existe irá autocompletar o nome do arquivo. Isso ajuda a economizar tempo e evita errors de digitação.

O Segredo dos Profissionais: Ambientes Virtuais

Agora vem a parte mais importante: Criar um ambiente virtual.

Pense nele como uma "bolha" ou uma caixa isolada para cada um dos seus projetos. Todas as bibliotecas que você instalar para o projeto1 ficarão apenas dentro dessa bolha, sem interferir em outros projetos ou na instalação principal do seu Python.

Dentro da pasta projeto1, execute o seguinte comando para criar o ambiente. No meu caso escolhi o nome proj1, mas você pode usar qualquer nome:

python -m venv proj1 Aqui, o comando que cria o ambiente, e proj1 é o nome que demos à pasta que guardará essa "bolha".

Com o ambiente criado, precisamos "ativá-lo". Para isso, use o comando:

proj1\Scripts\activate

Você saberá que funcionou porque o início da linha no seu terminal mudará, mostrando (proj1) antes do caminho da pasta. Assim:

(venv) C:\Users\seu_nome\meu_projeto>

Pronto! Agora estamos dentro desta bolha e pronto pra instalar nossas ferramentas.

Instalando as Ferramentas de Análise de Dados

Com o ambiente virtual ativo, tudo que instalarmos com o pip (o gerenciador de pacotes do Python) ficará restrito a este projeto. É crucial que o ambiente esteja ativado antes de instalar qualquer ferramenta, caso contrário, a instalação não será feita ou acabará no ambiente correto.

Jupyter Notebook: Seu Caderno Interativo

Quando comecei a trabalhar com Python, usava um IDE chamado PyCharm. Na época, eu achava aquilo o máximo — ele me salvava de um monte de erro bobo, tipo esquecer um apóstrofo ou fechar um parêntese. Só que, com o tempo, percebi que o PyCharm foi feito mais para desenvolvedores do que para quem está trabalhando com ciência de dados.

Alguns meses depois, já mais firme com Python, fui apresentado ao tal do Jupyter Notebook. E, pra ser honesto, eu detestei. Achei a interface estranha, meio bagunçada... não era o que eu estava acostumado. Mas a empresa onde eu trabalhava só usava isso. Então, não teve jeito: fui obrigado a engolir o desgosto e me adaptar. Teve muito cabelo puxado nesse processo.

Com o tempo, fui entendendo o poder da ferramenta. O Jupyter se mostrou incrível pra explorar dados, fazer anotaçõese apresentar resultados de forma clara e visual. Mas mais do que isso, ele me forçou a evoluir. Como não tem preenchimento automático tão eficiente quanto outras IDEs, eu fui obrigado a ler mensagens de erro, pesquisar, testar... e isso, no fim das contas, me ajudou demais.

Aprender a quebrar a cabeça sozinho foi o que, de fato, afiou minhas habilidades.

O que mais gosto do Jupyter é que permite que você misture blocos de código, texto, imagens e gráficos em um único "caderno". Isso é muito util especialmente para pessoas que estão aprendendo, pois pode documentar seu trabalho com facilidade.

Para instalar, digite:

pip install jupyter

Após a instalação, para iniciar o Jupyter, basta executar:

jupyter notebook

Isso abrirá uma nova aba no seu navegador, mostrando a interface do Jupyter. A partir daí, você pode criar um novo "Notebook" e começar a programar.

A mágica do Jupyter é que você pode executar o código em células separadas.

Spyder: Uma IDE Poderosa para Análise

O Spyder é um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) mais tradicional, muito popular entre quem vem de outras ferramentas como o RStudio. Ele oferece um editor de scripts, um console interativo e um explorador de variáveis, tudo na mesma tela.

Para instalar o Spyder, com o ambiente virtual ainda ativo, execute:

pip install spyder

Depois de instalado, inicie-o com o comando:

spyder

Uma janela com a interface do Spyder será aberta. É uma ferramenta excelente para desenvolver scripts mais longos e complexos.

Encerrando o Trabalho

Para sair do ambiente virtual basta enviar um deactivate no CDM:

deactivate

Conclusão

Criar um venv é uma etapa simples que traz muito mais controle para seus projetos em Python. Se você está começando a programar ou estudando análise de dados, acostume-se a sempre criar um ambiente virtual — isso vai evitar muita dor de cabeça no futuro.

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