Python虚拟环境介绍

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在使用Python编程时,我们通常依赖pip来安装第三方库。然而,由于pip的特性,系统中只能安装每个库的一个版本。然而,在实际的项目开发中,不同的项目可能需要不同版本的第三方库。Python通过虚拟环境提供了解决方案。顾名思义,虚拟环境是一个隔离的Python运行环境,每个项目可以拥有自己的虚拟环境,独立使用pip安装所需的第三方库,避免不同项目间的冲突。本文将介绍创建虚拟环境所需的工具

在众多工具中,virtualenv是最经典且广泛使用的。它支持Python 2和Python 3。不过,Python 3新增了一个名为venv的工具,将在后面详细介绍。

安装virtualenv的最简单方式是使用pip:

pip install virtualenv

安装后即可创建虚拟环境,指定虚拟环境的路径为ENV:

立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;

virtualenv ENV

这将生成

ENV/lib/

ENV/include

ENV/bin

(Windows系统下为

ENV/Scripts

)几个文件夹,构成一个完整的Python环境。

ENV/lib/

中包含pip等工具,用于安装第三方库,与系统中已安装的Python互不干扰。

在创建虚拟环境时,可以使用

--system-site-packages

参数,使虚拟环境继承主环境的所有第三方库。如果希望虚拟环境独立,则不使用此参数。

要激活虚拟环境,需运行其中的activate脚本(注意Windows和Linux系统的差异):

pathtoenvScriptsactivate

激活后,所有Python命令和pip包都在虚拟环境中,不影响主Python环境。

Python虚拟环境介绍

退出虚拟环境,执行以下命令:

pathtoenvScriptsdeactivate

在Windows系统下,使用Powershell需先更新脚本执行策略:

PS C:> Set-ExecutionPolicy AllSigned

然后运行

activate.ps1

脚本进入虚拟环境。

Python虚拟环境介绍

删除虚拟环境只需删除相应目录即可。

virtualenv还有一些高级特性,如配置文件和扩展能力,详细信息请参考官方文档。

Python 3引入了标准库中的venv,仅适用于Python 3,吸收了virtualenv的优点,但由于其局限性,使用率较低。如果只在Python 3环境中工作,可以考虑使用venv。

在Python 3.3和3.4中,存在一个名为pyvenv的包,但在Python 3.6中已被废弃,建议使用venv。

创建venv虚拟环境与virtualenv类似,指定虚拟环境的目录即可:

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

venv也会创建同样的目录,并生成一个

pyvenv.cfg

配置文件,记录主环境和虚拟环境的属性:

home = C:Program FilesPython37include-system-site-packages = falseversion = 3.7.0

venv的使用方法与virtualenv类似,扩展性方面可能存在差异,但本文仅介绍基本用法。详细信息请参考官方文档12. Virtual Environments and Packages以及PEP 405。

Python虚拟环境介绍

本文主要介绍了虚拟环境的概念和工具,但Python中还有其他名为XXenv的包容易混淆,下面简要介绍一下。

首先是pyenv,注意它没有带v,不是用于创建虚拟环境的,而是管理多版本Python的工具。pyenv通过在系统环境变量前插入“垫片”路径来实现Python版本的切换,方便在不同版本间切换。

关于pyenv的详细内容,我已在另一篇文章中介绍,这里不再赘述。

pipenv是较新的工具,模仿npm等包管理器,集成了创建虚拟环境和依赖管理功能。pipenv官方网站强调对Windows系统的支持,其作者Kenneth Reitz以开发requests、requests-html等库闻名。pipenv底层使用virtualenv等工具创建虚拟环境,并支持与pyenv配合使用。

pipenv的主要功能包括:

创建虚拟环境。pipenv可以使用系统中已安装的Python创建虚拟环境,并通过一条命令切换到其他版本,自动重新安装依赖包。由于pipenv只能搜索已安装的Python,可能需要与pyenv配合使用。依赖管理。pipenv通过

Pipfile

和lock文件管理依赖,安装第三方包时,依赖信息保存到配置文件中,方便项目在其他环境中快速恢复。此外,pipenv还提供终端彩色输出、显示依赖图等特色功能。由于其实用性,许多公司已开始使用pipenv,例如heroku在部署Python项目时要求使用pipenv。

关于pipenv的详细用法,我也已在另一篇文章中介绍,这里不再重复。

以上就是Python虚拟环境介绍的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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