Python虚拟环境介绍

简介: 在使用Python语言的时候我们使用pip来安装第三方包,但是由于pip的特性,系统中只能安装每个包的一个版本。但是在实际项目开发中,不同项目可能需要第三方包的不同版本,Python的解决方案就是虚拟环境。

在使用Python语言的时候我们使用pip来安装第三方包,但是由于pip的特性,系统中只能安装每个包的一个版本。但是在实际项目开发中,不同项目可能需要第三方包的不同版本,Python的解决方案就是虚拟环境。顾名思义,虚拟环境就是虚拟出来的一个隔离的Python环境,每个项目都可以有自己的虚拟环境,用pip安装各自的第三方包,不同项目之间也不会存在冲突。创建虚拟环境需要一些工具,本文将会介绍这些工具。

Virtualenv

在这其中最经典的就是virtualenv了,它大概是使用最广泛的虚拟环境工具了,同时支持Python 2和Python 3. 当然现在Python 3有个新的工具venv,将在后面介绍。

安装

最简单的安装方法当然是用pip安装了:

pip install virtualenv

创建虚拟环境

virtualenv安装好之后,就可以创建虚拟环境了,其中ENV是要创建的虚拟环境的路径:

virtualenv ENV

这会创建ENV/lib/ENV/includeENV/bin(Windows系统下是ENV/Scripts)几个文件夹,它们共同构成了一个完整的Python环境。在ENV/lib/中有pip等工具用于安装第三方包,它们和系统中已安装的Python互不关联。

这里有一个额外参数--system-site-packages,如果在创建虚拟环境的时候使用该参数,虚拟环境会继承主环境的所有第三方包。如果你希望虚拟环境和主环境独立,就不要用这个参数。

要激活创建的虚拟环境,需要执行虚拟环境其中的activate脚本(注意Windows系统和Linux系统间的差别):

\path\to\env\Scripts\activate

这样一来就进入到虚拟环境中去了,此时所有的Python命令和安装的pip包,全部都在虚拟环境中,不会影响主Python环境。


img_27f060a32d68b49425f706e2dce4e583.png
虚拟环境

要退出虚拟环境,执行以下命令即可。

\path\to\env\Scripts\deactivate

Windows系统下,如果要使用Powershell首先要更新一下脚本执行策略。

PS C:\> Set-ExecutionPolicy AllSigned

然后执行activate.ps1脚本,就可以进入虚拟环境。

img_8ecf8d92c31144371aa84a0c991e7fb3.png
Powershell截图

删除虚拟环境

非常简单,直接把目录删了就完事了。

virtualenv还有额外一些特性,例如配置文件、扩展能力等,这里就不介绍了,想了解更多,可以参考官方文档

venv

在Python 3中,Python标准库终于有了自己的虚拟环境包,这就是venv,由于它只能在Python 3上使用,所以流行程度不高。但是由于它是新开发的包,并吸收了virtualenv的优点,而且是自带的,所以如果你确定只在Python 3环境中使用,可以考虑使用venv。

在Python 3.3和3.4中,曾经还有一个名为pyvenv的包,不过在Python 3.6中已经过时了。现在如果要创建虚拟环境的话,建议只使用venv。

创建虚拟环境

和virtualenv类似,指定虚拟环境的目录即可。

python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment

和virtualenv类似,也会创建那几个目录。不过venv还会创建一个配置文件pyvenv.cfg,表明主环境和虚拟环境的一些属性,该文件内容如下:

home = C:\Program Files\Python37
include-system-site-packages = false
version = 3.7.0

其他终端用法和virtualenv也一样,就不介绍了。


img_172a10d0cb90d65446e730263136bdc2.png
venv虚拟环境

virtualenv和venv作为命令时的使用方法差不多,但是假如要作扩展的话,差距可能就比较大了,不过这篇文章只介绍一些简单用法。关于venv的详细介绍,可以参考官方文档12. Virtual Environments and Packages以及PEP 405

pyenv

本文标题是介绍虚拟环境的,所以到此应该结束了。不过由于Python还有一些也叫XXenv的包容易混淆,所以在此也做一些介绍。

首先就是pyenv,注意它名字没有带v,所以不是创建虚拟环境的,它是用来管理多版本Python的。pyenv通过在系统环境变量之前插入一个“垫片”路径来达到切换Python版本的目的。利用pyenv,我们可以同时拥有多个不同版本间的Python,可以利用一条命令在不同Python环境中切换,非常方便。

因为我已经写了一篇文章专门介绍pyenv,这里就不重复了。

pipenv

pipenv大概是这几个包中最新的一个了,它模仿npm等的打包工具,集创建虚拟环境和依赖管理于一身。很有意思的一点就是pipenv官网第二句介绍,Windows系统作为一等公民来支持。pipenv的作者也很有名,他就是大名鼎鼎的Kenneth Reitz巨佬,他的名字你可能不太熟悉,但是他的作品requests、requests-html等你肯定听说过。pipenv底层使用了virtualenv等工具创建虚拟环境,而且还可以和pyenv来配合使用。

pipenv有两大功能:

  • 创建虚拟环境。pipenv可以用系统中已安装的Python来创建虚拟环境,而且只需要一条命令就可以将虚拟环境切换到其他版本,并自动重新安装那些依赖包。由于pipenv只能搜索已安装的Python,所以可能需要和pyenv配合使用。
  • 依赖管理。pipenv通过Pipfile和lock文件来管理依赖,当用pipenv安装第三方包的时候,依赖信息会保存到配置文件中,当项目部署在其他位置时,可以快速恢复完整的环境。

此外pipenv还有一些特色功能,例如终端彩色输出、显示依赖图等功能。由于pipenv确实好用,很多公司已经开始使用了。例如heroku在部署Python项目的时候就要求Python项目必须使用pipenv。关于pipenv的具体用法,我也写了一篇文章了介绍,这就不赘述了。

相关文章
|
2月前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
336 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Docker
Python环境
Python环境
41 3
|
1月前
|
弹性计算 Linux iOS开发
Python 虚拟环境全解:轻松管理项目依赖
本文详细介绍了 Python 虚拟环境的概念、创建和使用方法,包括 `virtualenv` 和 `venv` 的使用,以及最佳实践和注意事项。通过虚拟环境,你可以轻松管理不同项目的依赖关系,避免版本冲突,提升开发效率。
96 3
|
2月前
|
IDE 网络安全 开发工具
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
本文介绍了如何在PyCharm专业版中连接远程服务器并配置远程Python环境解释器,以便在服务器上运行代码。
458 0
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
534 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
|
2月前
|
Python Windows
利用Python在Win10环境下实现拨号上网
利用Python在Win10环境下实现拨号上网
44 4
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 虚拟化
python开发先创建虚拟环境呀
python开发先创建虚拟环境呀
24 1
|
2月前
|
网络安全 开发者 Python
VSCode远程切换Python虚拟环境
VSCode远程切换Python虚拟环境
101 1
|
2月前
|
Python
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
pip批量安装Python库 requirement.txt 离线环境无互联网环境下pip安装Python库
166 3
|
2月前
|
数据处理 iOS开发 MacOS
Python 虚拟环境安装使用(Anaconda 实操完整版)
【10月更文挑战第4天】Anaconda 是一个开源的 Python 发行版,集成了常用科学计算与数据处理库,并提供了方便的包管理工具 `conda`。虚拟环境则允许在同一台机器上创建多个独立的 Python 运行环境,避免库版本冲突。通过下载 Anaconda、创建与激活虚拟环境、安装软件包及管理环境,可有效支持 Python 项目开发。
369 8