Python搭建虚拟环境(python虚拟环境 windows环境搭建)
python虚拟环境搭建
当前python有多个版本,所以输入命令的时候在不同的场景可能会需要不同的python版本。
就需要安装python的虚拟环境,方便快速切换python的版本。
安装python虚拟环境
sudo apt-get install python-virtualenv
sudo apt-get install virtualenvwrapper
创建虚拟环境
mkdir .virtualenvs
vi ~/.bashrc
插入如下两行
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh
然后执行
source ~/.bashrc
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.8 py3env
source py3env/bin/activate
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。
python - 环境 - python用conda创建虚拟环境
创建虚拟环境是为了让项目运行在一个独立的局部的Python环境中,这样可以让不同项目用不同的python模块,使得不同环境不会相互干扰。
因为虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的 库library 和 解释器interpreter ,而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。
打个比方 :如果程序A、程序B是用同一个python环境,程序A需要某个库的1.0版本,而程序B需要同样这个库的2.0版本,那么程序A能执行,则程序B就不能执行。
先进入命令行窗口 win+R ,输入 cmd
罗列当前已有的虚拟环境 conda env list
我这台电脑有3个环境,分别是 base 、 professior 、 pycharm book
其中 base 可以看到有个*,代表的是它为最根本的环境。
查看 conda create 命令
从上图可以看到
创建名为 frog_test 的虚拟环境,指定python版本 3.7 。
conda create -n frog_test python=3.7
关注最末尾这几句话:
查看是否创建成功
看到 (frog_test) 则代表进入成功
指定环境,查看已安装的包 conda list -n frog_test
指定环境,安装指定版本的包 conda install -n frog_test pandas==1.0.4
安装慢的话可以用镜像源,进入虚拟环境后用
pip install 模块名 -i --trusted-host mirrors.aliyun.com
再次查看,可以发现已经安装成功。
其余如:更新模块包、删除模块包,全部都可以进入虚拟环境后 pip 进行
更新pandas模块包
更新pandas模块包 pip install --upgrade pandas -i --trusted-host mirrors.aliyun.com
之前安装的1.0.4版本pandas变成1.0.5了。
删除pandas模块包
删除成功
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