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前言

Python 应用经常需要使用一些包第三方包或者模块，有时需要依赖特定的包或者库的版本，所以不能有一个能适应所有 Python 应用的软件环境，很多时候不同的 Python 应用所依赖的版本是冲突的，满足了其中一个，另一个则无法运行，解决这一问题的方法是 虚拟环境。虚拟环境是一个包含了特定 Python 解析器以及一些软件包的自包含目录，不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境，从而解决了依赖冲突问题，而且虚拟环境中只需要安装应用相关的包或者模块，可以给部署提供便利。

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一、conda版(默认已安装Anaconda)

①创建虚拟环境

在开始菜单的所有程序中,选择Anaconda,点击Anaconda Prompt,打开Anaconda的命令行界面,使用conda创建Python虚拟环境的语法格式如下：

conda create -n your_env_name python=x.x 例:conda create -n dataprocess python=3.8 上述代码利用conda命令创建python版本为x.x,名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envcs文件下找到。

②激活虚拟环境

window:activate your_env_name linux: source activate your_env_name 例:windows:activate dataprocess linux:source activate dataprocess

③退出虚拟环境

window:deactivate linux: source deactivate

④删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all 例：conda remove -n dataprocess --all

⑤其他指令

(1)列出系统存在虚拟环境 conda info -e conda env list (2)查看当前环境下已安装的包 conda list (3)查看某个指定环境的已安装包 conda list -n your_env_name (4)查找package信息 conda search numpy (5)安装package conda install -n venv numpy #如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前激活环境 #也可以通过-c指定通过某个channel安装 (6) 更新package conda update -n venv numpy (7)删除package conda remove -n venv numpy (8)安装Jupter Lab: conda install -c conda-forge jupyterlab #conda-forge是一个包含很多软件包的库，默认是直接使用anaconda库。 (9)运行: jupyter lab

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二、virtualenv版

virtualenv 是目前最流行的 Python 虚拟环境配置工具。它不仅同时支持 Python2 和 Python3，而且可以 为每个虚拟环境指定 Python 解释器，并选择不继承基础版本的包。

优势:

• 使得不同Python应用的开发环境相互独立
• 开发环境升级不影响其他应用的开发环境，也不会影响全局的环境（默认开发环境是全局开发环境）,因为虚拟环境是将全局环境进行私有的复制，当我在虚拟环境进行 pip install 时，只会安装到选择的虚拟环境中。
• 防止系统中出现包管理混乱和版本的冲突

①安装virtualenv

pip install virtualenv

②创建虚拟环境

virtualenv your_env_name (名字为your_env_name的虚拟环境。) 例:virtualenv dataprocess #如果不想使用系统python环境的包,加上–no-site-packeages参数 virtualenv --no-site-packages 创建路径名 （如果有多个python版本，可以通过命令：virtualenv -p python路径 环境名，来创建虚拟环境）

③激活虚拟环境

进入虚拟环境目录的Scripts文件夹下 windows: cd dataprocess .Scriptsactivate.bat linux: cd dataprocess source ./bin/activate

④退出虚拟环境

deactivate

⑤删除虚拟环境

没有使用virtualenvwrapper前，可以直接删除venv文件夹来删除环境

⑥使用环境

进入环境后，一切操作和正常使用python一样 安装包使用pip install 包 例:pip install django==2.0

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三、Virtualenvwrapper版

Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，用于更方便管理虚拟环境，它可以做： - 将所有虚拟环境整合在一个目录下 - 管理（新增，删除，复制）虚拟环境 - 快速切换虚拟环境。

①安装Virtualenvwrapper

windows:pip install virtualenvwrapper-win

linux:$ sudo easy_install virtualenvwrapper (默认安装在 /usr/local/bin下面) 接下来创建一个文件夹，用来存放所有的虚拟环境： $ mkdir ~/workspaces $ cd ~/workspaces 先用 which virtualenvwrapper.sh which python3 这个命令找到正确路径 然后用 vi ~/.bash_profile 进入 输入 export WORKON_HOME=’~/.virtualenvs’ export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=’/Users/mac/anaconda/bin/python3’ source /Users/mac/anaconda/bin/virtualenvwrapper.sh esc退出后：wq进行保存 再运行这个命令 source ~/.bash_profile

centos: 确认pip：whereis pip3 pip3 install virtualenv 安装virtualenvwrapper，为避免超时错误，设置一个超时时间： pip3 install virtualenvwrapper --default-timeout=1000 pip3 list 3.配置环境变量，增加最后两行 查找virtualenvwrapper所在的路径(记得加.sh要不然查到出来的路径不正确) [root@localhost ~]# whereis virtualenvwrapper.sh virtualenvwrapper: /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 加到~/.bashrc 里面 vim ~/.bashrc export WORKON_HOME=/root/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 执行：source ~/.bashrc 如果报错： If Python could not import the module virtualenvwrapper.hook_loader, check that virtualenvwrapper has been installed for VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/local/bin/python3.7 and that PATH is set properly. 解决： [finance@finance-06 ~]$ whereis virtualenvwrapper.sh virtualenvwrapper: /usr/local/python/python3/bin/virtualenvwrapper.sh [finance@finance-06 ~]$ sudo vim /usr/local/python/python3/bin/virtualenvwrapper.sh 修改后，再source ~/.bashrc

macOS:~/.bash_profile export WORKON_HOME=’~/myenv’ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh source ~/.bash_profile

macOS / Linux: pip install --user virtualenvwrapper #then make Bash load virtualenvwrapper automatically echo “source virtualenvwrapper.sh” >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

②创建虚拟环境

windows:mkvirtualenv your_env_name / mkvirtualenv --python=python3.6 venv 与直接用virtualenv创建不同的是，前面那个是在当前文件夹下创建虚拟环境，而这个是统一在当前用户的envs文件夹下创建，并且会自动进入到该虚拟环境下 如果不想在默认地方创建（c:userenvs）， 可以新建个环境变量：WORKON_HOME，然后里面设置默认路径 如果要指定python版本，则输入：mkvirtualenv --python=python路径（到exe文件） 环境名 macOS/linux: mkvirtualenv --python=python3.6 venv

③激活虚拟环境

workon #列出虚拟环境列表 workon your_env_name #切换环境

④退出虚拟环境

deactivate

⑤删除虚拟环境

rmvirtualenv your_env_name

⑥其他指令

pip freeze #查看当前安装库版本 #创建 requirements.txt 文件，其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表 #保持部署相同，一键安装所有包 pip install -r requirements.txt pip freeze > requirements.txt lsvirtualenv #列举所有的环境 cdvirtualenv #导航到当前激活的虚拟环境的目录中，相当于pushd 目录 cdsitepackages # 和上面的类似，直接进入到 site-packages 目录 lssitepackages #显示 site-packages 目录中的内容

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四、pipenv版

pipenv是Python官方推荐的包管理工具。pipenv集成了pip，virtualenv两者的功能，且完善了两者的一些缺陷。 pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。

①安装pipenv

pip install pipenv

②创建虚拟环境

pipenv --three # 使用当前系统中的Python3 创建环境 pipenv --python 3 # 指定使用Python3创建环境 pipenv --python 3.6 # 指定使用Python3.6创建环境 pipenv --python 2.7.14 # 指定使用Python2.7.14创建环境 每次创建环境都会在当前目录下生成一个名为Pipfile文件，用来记录刚创建的环境信息，如果当前目录下之前存在该文件，会将其覆盖。

③激活虚拟环境

pipenv shell

④退出虚拟环境

exit

⑤删除虚拟环境

pipenv --rm

⑥其他指令

pipenv --where # 显示目录信息 pipenv --venv # 显示虚拟环境信息 pipenv --py # 显示Python解释器信息 pipenv install XXX # 安装XXX模块并加入到Pipfile pipenv graph # 查看目前安装的库及其依赖 pipenv check # 检查安全漏洞 pipenv update --outdated # 查看所有需要更新的依赖项 pipenv update # 更新所有包的依赖项 pipenv update <包名> # 更新指定的包的依赖项 pipenv uninstall XXX # 卸载XXX模块并从Pipfile中移除 pipenv uninstall --all # 卸载全部包并从Pipfile中移除 pipenv uninstall --all-dev # 卸载全部开发包并从Pipfile中移除 生成requirements.txt 文件： pipenv lock -r > requirements.txt # 将Pipfile和Pipfile.lock文件里面的包导出为>requirements.txt文件 pipenv lock -r --dev > requirements.txt # 将Pipfile和Pipfile.lock文件里面的开发包导出为>requirements.txt文件 #pipenv通过requirements.txt安装包: pipenv install -r requirements.txt pipenv install -r --dev requirements.txt # 只安装开发包 (1)pipenv run python xxx.py ##运行python文件 (2)python xxx.py ##激活环境中运行