Módulo 6 - Ambientes virtuais e pip

Prática: montar um projeto isolado

12 min de leitura · por Cesar Gargiulo, revisado pela equipe ValorFinal e GuardiaSec · Atualizado em 01/07/2026

O que você vai aprender

  • Montar um projeto do zero com pasta e ambiente virtual.
  • Instalar um pacote e congelar a receita do projeto.
  • Rodar um script Python dentro do ambiente ativo.
  • Conferir o projeto por um checklist do isolamento.

Montar o projeto do zero

Esta aula é para fazer junto, no seu computador, no Prompt de Comando ou no PowerShell. Nada aqui roda no Playground, porque a prática inteira gira em torno de ambiente virtual e pip. Vamos montar um projetinho que usa o requests para buscar um dado de uma API de teste e mostrar na tela. Não importa que seja simples: o objetivo é fixar o fluxo profissional completo, do jeito que você vai repetir em todo projeto novo daqui para frente. Faça cada passo com calma, na ordem.

# 1) criar a pasta e entrar nela
mkdir meu-projeto
cd meu-projeto

# 2) criar e ativar o ambiente virtual
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# 3) instalar o pacote necessario
pip install requests

Passos 1 a 3: pasta, ambiente virtual ativo e o pacote instalado na despensa.

Depois do terceiro passo, você tem uma pasta de projeto com um ambiente virtual ativo (repare no prefixo .venv no terminal) e o requests instalado só ali dentro. Já é um projeto isolado de verdade. Antes de escrever qualquer código, é bom hábito congelar a receita, para que o projeto nasça reprodutível. Assim, se alguém pegar essa pasta depois, ou se você abrir em outro computador, o ambiente se recria com um comando. A receita se gera com o mesmo pip freeze que você já conhece.

Congelar a receita e rodar o script

# 4) congelar a receita do projeto
pip freeze > requirements.txt

Passo 4: a lista de dependências, pronta para versionar junto do código.

Com a receita salva, crie um arquivo chamado app.py na pasta do projeto, pelo seu editor de código, e escreva o script abaixo. Ele importa o requests, faz um GET a uma API pública de teste, confere o código de status e, se der certo, mostra um campo dos dados. É o mesmo raciocínio da aula anterior, agora dentro do seu próprio projeto. Note que o script trata o caso de erro: se o status não for 200, ele avisa em vez de quebrar tentando ler dados que não vieram.

import requests

def buscar_tarefa(numero):
    url = f"https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/{numero}"
    resposta = requests.get(url, timeout=10)
    if resposta.status_code != 200:
        return None
    return resposta.json()

tarefa = buscar_tarefa(1)
if tarefa is None:
    print("Nao foi possivel buscar a tarefa.")
else:
    print("Titulo:", tarefa["title"])
    print("Concluida?", "sim" if tarefa["completed"] else "nao")

O arquivo app.py: uma função pequena que busca e trata a resposta com cuidado.

Agora rode o script. No terminal, ainda com o ambiente ativo, digite python app.py e aperte Enter. Se tudo estiver certo, o programa imprime o título da tarefa e se ela está concluída. Se o requests não estiver instalado ou o ambiente não estiver ativo, o Python reclama que não encontrou o módulo, e essa é a dica para você conferir o (.venv). Rode algumas vezes, mude o número da tarefa na chamada buscar_tarefa e veja a saída mudar. Você acabou de percorrer o fluxo completo de um projeto Python.

# 5) rodar o script, com o ambiente ativo
python app.py

Passo 5: executar o programa dentro da despensa do projeto.

Checklist do projeto isolado

Para fechar, uma lista de conferência. Sempre que montar um projeto novo, passe os olhos por estes pontos. Eles resumem tudo que você viu no módulo e garantem que o projeto nasce isolado, reprodutível e limpo. Com o tempo, esse checklist deixa de ser uma lista para consultar e vira um reflexo: você faz na ordem sem pensar. É o hábito que separa um monte de scripts soltos de projetos que você e outras pessoas conseguem retomar meses depois sem sofrimento.

PassoComando ou açãoComo conferir
Pasta do projetomkdir e cd para a pastaVocê está dentro da pasta certa no terminal
Ambiente virtualpython -m venv .venvA pasta .venv aparece no projeto
Ativar.venv\Scripts\activateO prefixo (.venv) surge no terminal
Instalar pacotespip install requestspip list mostra o pacote
Congelar receitapip freeze > requirements.txtO arquivo lista os pacotes com versão
Rodar o códigopython app.pyO script executa sem erro de módulo

O fluxo completo de um projeto Python isolado, do início ao fim.

Teste rápido

Na ordem do fluxo profissional, o que vem logo depois de criar o ambiente virtual?

Perguntas frequentes

Posso fazer esta prática no Playground do curso?
Não. A prática inteira depende de ambiente virtual, pip e de um pedido de rede, coisas que o Playground do navegador não faz. Acompanhe no seu computador, pelo Prompt de Comando ou pelo PowerShell, com o Python e um editor de código já instalados.
Como eu crio o arquivo app.py?
Pelo seu editor de código, como o VS Code: abra a pasta do projeto, crie um arquivo novo chamado app.py e cole o script da aula. Salve na mesma pasta onde está o .venv. Depois, no terminal com o ambiente ativo, rode python app.py para executar.
Rodei python app.py e deu erro dizendo que não achou o requests. O que houve?
Quase sempre é o ambiente virtual desativado ou o pacote não instalado naquela despensa. Confira o prefixo (.venv) no terminal e, se preciso, ative com .venv\Scripts\activate e rode pip install requests de novo. Depois execute o script mais uma vez.
Por que gerar o requirements.txt antes de escrever o código?
Não é obrigatório antes, mas é um bom momento: assim que as dependências estão instaladas, congelar a receita deixa o projeto reprodutível desde o início. Se você instalar mais pacotes depois, basta rodar o pip freeze de novo para atualizar a lista.
O que eu levo para o Git desta prática?
O código (o app.py) e o requirements.txt, além de um .gitignore com a linha .venv. A pasta .venv fica de fora: ela é pesada e recriável. Quem clonar o projeto cria o ambiente, ativa e roda pip install -r requirements.txt para reconstruir a despensa.
Esse fluxo serve para qualquer projeto Python?
Serve como base para praticamente todos. Pasta, ambiente virtual, ativar, instalar dependências, congelar a receita e escrever o código é a espinha dorsal de um projeto Python organizado. Projetos maiores acrescentam etapas, mas quase sempre começam exatamente por aqui.

Fontes

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