python虚拟环境(激活python虚拟环境)

python多版本和虚拟环境(pyenv+conda or virtualenv)

2.7.X

3.X

Anaconda2

Anaconda3

pyenv是一个管理各个python版本的管理器。可以在系统里同时保留多个python版本，等需要时定义需要的版本。

项目地址

看项目地址中的readme

查看pyenv可安装的版本列表

安装和卸载指定版本，会将python版本安装在 $(pyenv root)/versions/ 中

查看当前已经安装了的python版本。输出内容中，system关键字是系统python版本。 *表示当前环境所处的版本。

全局切换为anaconda科学计算环境(不建议这么做)，做了如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset

当前环境接环。在当前目录以下。如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset

本来这是一个单独的软件用来虚拟一个python版本环境，让每个工作环境都有一套独立的python各自的第三方插件互不影响。然而在 pyenv 下有一个插件 pyenv-virtualenv 他可以在 pyenv 的环境下担负起 virtualenv 的事情。（如果使用的是原生python可以用这个工具，如果用的是anaconda则不用这个，用下一章说的conda工具来完成虚拟环境）

项目地址

看项目地址中的readme

在当前目录下创建一个 python 版本为2.7.1的环境，环境名字为 env271。 这个环境的真实目录位于 ~/.pyenv/versions/

（创建时并不激活）激活当前环境。此时已经进入虚拟环境，在当前环境下所有pip等操作都不会影响系统环境和系统路径。

离开已激活的环境，切换回系统环境。但并没有被删除，下次依旧可以启动。

删除一个环境，当然也可以到真实目录下删除文件夹。

本来不想用这个的，但是因为 pyenv-virtualenv 有一些问题，无法很好的管理conda环境，比如有一些anaconda 自带的一些命令(例如pylint)无法被使用。因此还是老老实实使用 conda 来管理虚拟环境。

conda 是自带于 anaconda 的所以并不需要额外安装，如果在 anaconda 环境中就可以使用。conda 不仅可以进行 环境管理 ，还可以 包管理 ，和对 anaconda和conda 进行 版本升级 。

由于conda使用方法太多，因此这里罗列一些常用的主要是一些虚拟环境的命令。具体的到 官网文档 去查看一下。

首先conda工具是需要在anaconda环境下的，因此先执行 pyenv local anaconda3-4.2.0 进入anaconda环境后就可以执行conda工具了。

创建一个虚拟环境。可以指定名字，指定包，甚至制定python(这样的话就python版本管理了所以不建议使用，python版本管理交给pyenv)，所以命令中 python=x.x 可以不写

罗列已经创建的环境，两条命令是一样的。

激活一个环境。和virtualenv一样，创建不等于激活。激活后才能真正使用虚拟环境。

如果发生错误 Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname' 说明activate命令没有找对，导致错误。吧命令改成

这样就能成功建立虚拟环境了。

删除一个虚拟环境。

复制一个虚拟环境。这个是个不错的好功能。

conda还能吧环境配置文件导出，在另一台机器上重新读入配置文件，就能复刻你的环境了。

conda 还能进行包的管理。调用的是 pip 所以也很棒。

查看当前环境已安装包，用-n指定后，就是查看某个环境下的已安装包

为某个指定的环境安装包，升级包，删除包。

它还能升级自身和anaconda和python的版本。

它和pip一样也能设置安装包的镜像位置。其余还有能使用R命令等等，都到官网文档中搜索一下。

如何为python项目创建虚拟环境

我们在开始一个python项目，而不是几行简单的代码时，我们倾向于开始使用第三方的dependencies.当项目越来越大时，我们需要考虑如何有效的管理这些第三方库。当安装第三方库时，我们肯定是想安装在虚拟环境中。帮助我们保持我们实际系统环境的干净，避免打乱整个系统python环境。

我们可以使用pip把第三方库安装到python项目中。一个项目中往往要安装多个，鉴于安装的第三方库的各种版本，可能会导致一些兼容和运行的问题。

当我们在python项目中使用pip install ，我们是安装到全局python下的，将会根据现有的python版本安装第三方包。

我们可以通过以下命令来查找python的安装目录：

如果我们使用pip3 install ，将会安装到python3安装目录的单独的目录下。我们可以用以下命令来覆盖pip3这个命令:

但是这仍然解决不了我们在全局python下安装第三方库的问题，将会出现下列的问题：

为了避免以上的问题，python开发者使用虚拟环境。这个虚拟环境把安装的这些第三方库在一个隔离的环境中（目录内）保存。

确保你的系统上已经安装python

然后看一下pip是否也能正常调用

我们需要一个工具来创建python的虚拟环境，venv。它是封装在python3.3+版本以上的python中的。

如果我们使用python2，我们需要手动安装一个工具。这是为数不多的一个我们需要全局安装的第三方库。

注意：我们将会在文章中讨论很多venv和python3，操作系统环境不同，可能会导致某些命令的些许不同，某些工具的工作原理也些许不同。

如果你的系统上没有安装pip:

我们首先要为项目创建一个文件夹，并进入这个文件夹：

然后我们再创建虚拟环境：

这将会创建一个名为virtualenv的目录，这个目录将会包含bin、lib、include文件夹，还有一个环境配置文件。

所有的文件都是为了确保，所有的代码都运行在当前的虚拟环境下。这会帮我们把工作环境和操作系统环境隔离开来，避免我们之前提到的问题。

为了使用这个虚拟环境，我们需要激活它。激活以后，还会更改我们的命令提示符标志。这个标志也是为了表明虚拟环境已经激活，python的代码都是在这个环境下执行。

在虚拟环境下，无法访问使用全局的第三方库，在虚拟环境内安装的库也无法在外部使用。

在虚拟环境中，只有pip和setuptools是默认安装的。

激活虚拟环境后，变量path也会相应地发生改变，以达到虚拟环境的目的。

当我们完成工作，想切换回操作系统的全局环境，我们需要使用deactivate退出虚拟环境。

我们配置了虚拟环境并激活以后，我们不想在分享项目时，连同使用pip install命令安装的第三方库也一起分享。我们想去除我们的虚拟环境文件夹，但仍然可以在其他的电脑或系统上重新运行我们的工作。

为实现这个目的，我们可以在项目根目录下创建一个requirement文件。假设我们在虚拟环境下安装flask，安装完成后我们使用pip freeze命令。它将会列出我们已经安装过的库名和版本号。

我们可以将这个列表写到requirement文件中，上传到git保存，或以任何形式跟他人分享。

这个命令也可以更新这个requirements.txt文件，所以在每次安装一个新的第三方库时，我们都习惯性的运行一下这个命令，来更新我们的安装列表。

然后，如果任何人想在他们的电脑上运行我们的项目，他们只需要做：

所有的一切都如在我们电脑上运行的一样。

安装pipenv

pipenv基本上是pip的一个替代工具。它引入了两个文件，pipfile用来替换requirements.txt，Pipfile lock（which enables deterministic builds，确定第三方库的子依赖库版本的更新的解决方案）

pipenv在机理上是运行pip和virtualenv，但使用一个命令来简化操作。

安装第三方库，如flask,或numpy

也可以从Version Control system比如git来安装第三方库

需要注意上面的-e参数可以使安装editable，目前对于pipenv来说是必须的。

如果你需要使用pytest来测试项目，但在上线后不需要这个库，你可以指定这个库仅仅作用于开发模式 --dev.

--dev将会把第三库放到pipfile的一个单独的地方【dev-packages】。

如果你现在完成了开发，本地运行正常，你想锁定你的开发环境，并转至线上。使用如下命令确保开发环境：

这个代码将会创建或更新你的环境，你无需手动更改编辑。我们也应该一直使用自动生成的文件。

lock以后，在production环境，你需要安装最新的成功的运行环境。

这个命令是告诉pipenv,安装时忽略pipfile，用pipfile.lock里的列表。pipenv将会创建一模一样的环境，包括子依赖库。

现在，另一个人想要对代码做些更改，这种情况下，他得到代码，包括pipfile，运行如下命令

这个命令将会安装开发所需的所有的第三方库，包括普通的install以及--dev安装的。

举例，现在你开发用到的一个第三库有了版本升级，因为你不需要一个特定的版本，所以你在install的时候没有指定版本号。当你运行pipenv install时，最新版本的第三方库会安装到你的开发环境内。

然后你对代码做了一些更改，结果如预期一样。然后你再重复上面的步骤lock你的环境。并更新至Production.

将会使用默认的editor打开第三方库的代码。

9、Python虚拟环境

（1）安装虚拟环境

1.安装virtualenv, 控制台使用命令：pip install virtualenv

2.创建一个以后存放虚拟环境的目录如d:\envs, 可在控制台使用命令d: 回车，mkdir envs

3.创建虚拟环境，控制台输入命令 ：virtualenv 文件夹名

4.进入虚拟环境cd 虚拟环境的Scripts, 然后使用命令activate，虚拟环境的名称被小括号括起来，并且出现在最前面说明成功进入虚拟环境

5.进入虚拟环境以后可以安装第三方包（库），使用命令 pip install ..., 出现successfully则表示安装成功

6.如何验证安装的程序是否成功：

-》python 命令进入python shell环境检测

-》import 包（架）名

没有报错，导入包成功，则表明安装成功

7.退出虚拟环境 deactivate.bat, 最前面有小括号的虚拟环境就没有了

如果当时在python shell环境，则需要现在用quit()/exit()退出

(2)虚拟环境切换 Virtualenvwrapper

1.安装virtualenvwrapper，使用命令 pip install virtualenvwrapper-win

2.配置管理虚拟环境的位置，系统环境变量

变量名： WORKON_HOME

变量值：虚拟环境路径

3.虚拟环境自由切换：workon vname

注：3.7以上python目前不兼容。

（3）pychaml中导入虚拟环境

1.打开Pycharm，然后依次点击左上方的file-Settings

2.之后依次Project-Project Interpreter

3.点击右上方的设置按钮，然后点击Add

4.在弹出的Add Python Interpreter页面中，依次选择Virtualenv Environment（虚拟环境）-Existing environment

5.之后在弹出的界面中加载本地的虚拟环境，点击右侧的三个点号的按钮

6.根据目录，依次找到自己创建的虚拟环境路径，我的路径是I:-Virtual_environment_list-Scripts-python.exe，点击OK按钮

可以用于解决需要使用不同版本python的开发问题。

3.创建python（必须是本机已安装版本） :

4.进入虚拟环境：

5.在虚拟环境中安装模块：

6.退出pipenv的虚拟环境：

7.查看我所在的位置:

8.显示所在的位置：

9.查看一个目录依赖于哪些目录：

10.查看可用的程序：

11.删除虚拟环境中所有已安装模块，且不编辑Pipfile.lock，删除完用pipenv install能重新安装：

12.删除一个已安装模块，且从Pipfile.lock中删除：

13.删除虚拟环境：

虚拟环境详解

? ?? 假想您有一个应用程序需要版本1的numpy库，而另一个应用程序需要版本2。如何使用这两个应用程序呢？2.如果您将所有内容安装到python3.6的site-packages，很容易出现这样的情况：您无意中升级了不应该升级的。3.如果要使写的项目正常运行，其所依赖的第三方库的版本更改都可能让这个项目无法正常运行。另外，如果您无法将第三方库安装到全局site-packages目录下，该怎么办呢？例如，在共享主机上。

? ? 我们必须考虑到这些场景，所以虚拟环境诞生了!它们有自己的安装目录，并且不与其他虚拟环境共享库，每个虚拟环境都是独立的!

? ?? 目前，有两种用于创建python虚拟环境的两种工具：

? ? ? ? ?? 1.venv在python3.3及更高版本中默认可用，并将pip和setuptools安装到创建的虚拟环境中(这种行为只在python3.4及更高版本才会出现)。由于我最近没有时间，我准备在之后的两篇文章中介绍pip和setuptools。

? ? ? ? ?? 2.而virtualenv需要单独安装。其在python2.7+和python3.3+中默认可用，pip，setuptools和wheel始终安装到创建的虚拟环境中(此行为忽略python版本!)

? ?? venv模块支持创建轻量级虚拟环境，该环境具有自己的site-packages，可以选择与系统site-packages隔离。每个虚拟环境都有自己的python二进制文件(与用于创建此环境的二进制文件的版本相匹配)，并且可以在其site-packages中安装自己的独立python包。

? ?? 通过venv命令创建虚拟环境：python3 -m venv /path/virtual/env。运行此命令将创建目标目录(行为为创建任何尚不存在的父目录)并创建一个pyvenv.cfg文件，文件中的home指向运行该命令的python的安装目录。它还创建一个bin(在Windows上是Scripts)子目录，其中包含python二进制文件、二进制文件的符号链接、副本(平台和参数不同，创建的东西也不同)。它还创建一个最初为空的lib/pythonX.Y/site-packages子目录(在Windows上，这是Lib/site-packages)。如果指定了现有目录，则将重新使用现有目录。

? ?? 不要双击虚拟环境下的python.exe，这样它会忽略虚拟环境。创建的pyenv.cfg文件中的include-system-site-packages默认为false，如果使用了include-system-site-packages选项，则设置为true。除非给出了--without-pip选项，否则将调用ensurepip将pip引导到虚拟环境中。可以为venv提供多条路劲，在这种情况下，将根据给定的选项在每个提供路劲上创建相同的虚拟环境。创建虚拟环境后，可以使用虚拟环境二进制目录中的脚本激活虚拟环境。脚本调用是特定于平台的。在Windows下，虚拟环境目录\Scripts\activate.bat激活虚拟环境。当虚拟环境处于活动状态时，VIRTUAL_ENV环境变量将设置为虚拟环境的路劲，这可用于检查是否运行在虚拟环境中。指的注意的是，你不需要特别激活虚拟环境，激活只是将虚拟环境的二进制目录前置到运行shell的PATH环境变量，以便python调用虚拟环境的python解释器，你可以运行已安装的脚本，而无需使用它们的完整路劲。但是，安装在虚拟环境中的所有脚本都应该可以在不激活它的情况下运行，并自动使用虚拟环境下的python运行。你可以通过在shell中输入"deactive"命令来停用虚拟环境。?

? ? ? 当虚拟环境处于活动状态(即，虚拟环境的python解释器正在运行时)，属性sys.prefix和sys.exec_prefix指向虚拟环境的基本目录。而sys.base_prefix和sys.base_exec_prefix指向用于创建虚拟环境的python安装目录。如果虚拟环境未处于活动状态，则sys.prefix和sys.base_prefix，sys.exec_prefix和sys.base_exec_prefix都指向非虚拟环境的python安装目录。安装到虚拟环境中的脚本有一行"shebang"，它指向虚拟环境的python解释器。这意味着脚本将与该解释器一起运行，而与PATH的值无关。 ??

? ? ?? 可以使用下列API根据需要定制虚拟环境：

? ? ? ? ? ? venv.EnvBuilder( system_site_packages=False , clear=False , symlinks=False , upgrade=False , with_pip=False , prompt=None , upgrade_deps=False )

? ? ? ? ? ?? system_site_packages：指示系统site_packages是否可供虚拟环境使用。?

? ? ? ? ? ?? clear：如果为True，将在创建虚拟环境之前删除任何现有目标目录的内容

? ? ? ? ? ?? symlinks：指示是否尝试对python二进制文件进行符号链接而不是复制

? ? ? ? ? ? ? upgrade：如果为True，则将更新升级python现有环境，这个选项用于在python已升级到位时使用

? ? ? ? ? ? ? with_pip：如果为True，则确保在虚拟环境中安装pip

? ? ? ? ? ? ? prompt：激活虚拟环境后要使用的字符串(默认为None，这意味着将使用环境的目录名)。如果是"."，当前目录用作提示

? ? ? ? ? ? ? upgrade_deps：将基本venv模块更新到pypi上的最新版本 ?

返回的EnvBuilder对象，有以下方法：

? ? ? ? ? craete(envdir)，通过指定要包含虚拟环境的目标目录，创建虚拟环境。

ensure_directories( env_dir )，创建环境目录和所有必要的目录，并返回一个上下文对象，这个上下文对象供其他方法使用。

create_configuration(context)，在虚拟环境下创建pyenv.cfg配置文件

setup_python( context )，在虚拟环境下创建python可执行文件的拷贝或符号链接，在POSIX系统上，如果python3被使用，创建指向该可执行文件的python和python3符号链接(除非它们已经存在)

setup_scripts( context )，将适合平台的激活脚本安装到虚拟环境中。

upgrade_dependencies( context )，升级虚拟环境中的核心venv依赖项包(当前为pip和setuptools)。

post_setup( context )，可在第三方实现中重写。以在虚拟环境中预安装软件包步骤之后 ，进行自定义的操作

我在想还是先略过他们吧，定制一个venv实在是没有必要，因为虚拟环境的创建还有一个更强大的工具。

下面我们来介绍venv的几种命令参数，相信看了前面，现在看到便不会看不懂了!

??--system-site-packages，允许虚拟环境访问系统site-packages目录

? --symlinks，在符号链接不是平台的默认操作时，仍然尝试使用符号链接，而不是拷贝

? --copies，即使符号链接是平台的默认操作，也尝试使用拷贝

? --clear，在创建虚拟环境之前删除任何现有目标目录的内容

? --upgrade，将虚拟环境下的python可执行文件升级到运行脚本的python版本

? --without-pip，不再虚拟环境下安装或升级pip

? --prompt PROMPT，将PROMRT作为此虚拟环境下的提示前缀

? --upgrade-deps，升级核心依赖项(pip和setuptools)

? ?? virtualenv是一种需要python解释器才能运行的命令行工具。如果你已经有了python3.5+解释器，那么最好使用pipx将virtualenv安装到一个隔离的环境中(好处：以后您升级virtualenv的时候不会影响到系统的其他部分)?

? ?? virtualenv有一个基本命令：virtualenv env，virtualenv将创建一个与其版本相同的python虚拟环境，并将虚拟环境安装到子目录env中。?

? ?? virtualenv主要是一个命令行应用程序。它的主要作用是修改命令行中的环境变量以创建一个独立的python环境，因此你需要一个命令行来运行它。所有选项都有合理的默认值，并且有一个必须的参数(创建的虚拟环境的路劲)。? 下面列出了可以传递给virtualenv的选项及其默认值和简短说明。

? ? --version，显示virtualenv软件包的版本及其位置，然后退出。

? ? --with-traceback，默认值为False，True的行为：失败会显示virtualenv内部的堆栈跟踪

? ? --read-only-appdata，默认值为False，True的行为：以只读模式使用appdata文件夹(virtualenv用作缓存的数据文件夹)(不允许写入操作，写入操作将失败并报错)

? ? --app-data，指定virtualenv用作缓存的数据文件夹

? ? --reset-app-data，默认值为False，True的行为：将appdata文件夹清空

? ? -p，--python：指定virtualenv要安装的python可执行文件。默认情况下使用安装环境的python解释器

? ? --try-first-with：在开始查找之前，请先尝试这些解释器

? ? --clear，默认值为False，True的行为：在启动之前删除目标目录

? ? --system-site-packages，默认为False，True的行为：允许虚拟环境访问系统site-packages目录

? ? --symlinks，默认为True，True的行为： 尝试使用symlinks而不是拷贝

? ? --copies，--always-copy，默认False，True的行为：尝试使用副本

?? 推荐还是使用默认的吧，除非出现错误，可以指定--with-traceback进行错误调试。

?? virtualenv还可以通过查找标准ini配置文件进行配置，ini配置文件具体位置取决于你使用的操作系统， 由platformdirs应用程序配置，可以查看。?

虚拟环境就介绍到这里了，虚拟环境的本质就是修改shell的PATH环境变量，如果你有这方面的想法，你也可以编写一个实现虚拟环境的工具，当然，完全没有这个必要，真的，没什么意思。

python虚拟环境—virtual environment

操作系统：ubuntu16.04

举个例子，tensorflow(tf)是一个十分流行的python机器学习库，你现在手里有两个tf项目，其中项目A需要使用 python2.7 + f1.2 ，项目B需要使用 python2.7 + tf1.6 ．这两个项目你得同时进行，怎么办？

愚蠢的办法是需要运行项目A时，将python2.7中的tf1.6卸载掉，安装tf1.2；需要运行项目B时，将python2.7中的tf1.2卸载掉，安装tf1.6。如果是单个模块还好，但是tf的不同版本又依赖于python中的其他已安装模块，而且tf1.2和tf1.6对依赖模块有不同的版本要求，那么转换一次得卸载安装好几个模块，是不是很爆炸？

课题组里几个同门共用一台服务器，每个人拥有一个系统账户，其中只有一个人拥有root权限，里面每个人都需要使用python跑程序，而且每个人对python版本以及python模块的版本都有不同需求，很多人又没有root权限，如何解决？

使用python的虚拟环境可以轻松解决上面的问题！

python虚拟环境是一个隔离/独立的python开发环境，和系统python环境可以完全隔离，互不相关，相当于多了一个python开发环境。而且你在python虚拟环境中的开发过程和使用系统python一模一样，你可以在你创建的python虚拟环境中使用pip工具安装任何你需要的模块，该模块和系统python环境完全不相关。虚拟环境的这个特点就能解决上面的问题了。

python有两个模块可以用于创建和管理python虚拟环境：

其中，venv模块在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。

默认的系统python中是没有安装以上两个工具的，需要使用以下命令安装：

安装好之后，就可以使用这两个工具安装python虚拟环境了。

我的系统python版本有python2.7和python3.5，虚拟环境的版本只能是系统中已有的python版本。使用virtualenv安装虚拟环境的命令如下：

什么参数都不指定的话，它会使用 /usr/bin/python 路径下的python解释器版本，即python2.7。因此会默认安装python2.7虚拟环境， /home/yan/env 表示虚拟环境的安装路径。

如果你要安装的是python3.5的虚拟环境，可以这样：

一般情况下，上面两条命令就够了，这样安装得到的python虚拟环境和系统python环境是完全隔离的。

更多的命令选项可以在命令行中直接输入 virtualenv 命令获取。

venv只有python3可以使用，因此只能创建python3的虚拟环境，创建命令如下：

其中， python3 -m venv 是死命令，最后的安装路径自己指定。

注意： 以上两种安装方式在安装虚拟环境的同时也自动安装了pip工具。

安装好虚拟环境之后，每次使用该虚拟环境前需要使用 source 命令 激活 它。假设前面我在 /home/yan/env3/ 目录下安装了python3.5的虚拟环境，现在我使用以下命令激活它：

激活之后，在命令行提示符前面会有 (env3) 的提示，表示当前你处的python虚拟环境，比如我电脑的情况：

现在你可以在激活环境中干任何事情，比如使用pip命令在你新的python虚拟环境中安装模块:

或者执行python脚本。

使用完该虚拟环境之后，你需要在命令行输入 deactivate 命令来 退出 该虚拟环境：

之后就回到了正常的系统python环境中。

由于你创建该虚拟环境的目的是为了跑某个项目的程序，现在该项目做完了，不需要该虚拟环境了，你可以把该虚拟环境直接删除，如何删？

直接将创建虚拟环境时生成的文件夹删掉，就这么简单。比如我要把我刚才创建的env3虚拟环境删除：

在删除虚拟环境前记得一定得先退出该虚拟环境。

python虚拟环境的好处是：每个虚拟环境之间，以及虚拟环境和系统环境之间是完全隔离的，不同虚拟环境中，你可以安装不同版本的模块，就仿佛你可以同时拥有N多个不同的python开发环境。

唯一麻烦的一点是：每次进入某个虚拟环境之前，都要使用 source 命令激活。每次使用完，都要使用 deactivate 命令退出。

ubuntu查看python虚拟环境

首先，您需要安装Python的虚拟环境工具，venv。在Ubuntu上，可以使用以下命令来安装：

sudo apt-get install python-virtualenv

安装完成后，您可以使用以下命令来创建一个虚拟环境：

virtualenv 虚拟环境名称

这将在当前目录中创建一个文件夹，其中包含虚拟环境中安装的Python软件包和工具。这时，可以使用以下命令激活虚拟环境：

source 虚拟环境名称/bin/activate

现在，您可以使用以下命令将Python版本号显示至控制台：

python -V

这将显示已安装的Python版本的信息。要查看安装的软件包列表，请使用以下命令：

pip freeze

这将列出每个已安装的软件包的版本号。