Python空间：项目虚拟环境配置的N种方法

和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在 相同的路径下 。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于 Python 无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。

简介

本文会从

virtualenvwrapper（virtualenv的进阶版，其提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。）

pipenv

anaconda

三个常用的Python虚拟环境配置来汇总，如有不适之处，还望各位大佬指正。 另：

• 博客撰写以 windows操作系统 为基础（囊中羞涩），后续有Money后，会更新其他系统的操作。
• 项目使用Python版本为3.7.3

virtualenvwrapper

安装

pip install virtualenvwrapper
pip install virtualenvwrapper-win  #Windows使用该命令
复制代码

路径

详见下图指引（从左至右，依次操作）

使用

mkvirtualenv test_env
workon
workon test_env
deactivate
rmvirtualenv test_env

pipenv

一个好的程序员，果断必须熟练 阅读各种文档，源码 。追根溯源方能获取真知！

强烈推荐： pipenv文档

特性

1. pipenv集成了pip，virtualenv两者的功能，且完善了两者的一些缺陷。
2. pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock，查看包的依赖关系十分方便。
3. Pipfile 文件是 TOML 格式而不是 requirements.txt 这样的纯文本。一个项目对应一个 Pipfile，支持开发环境与正式环境区分。

安装

pip install pipenv

使用

常用命令大全：

pipenv --where                 列出本地工程路径
pipenv --venv                  列出虚拟环境路径
pipenv --py                    列出虚拟环境的Python可执行文件
pipenv install                 创建虚拟环境
pipenv isntall [moduel]        安装包
pipenv install [moduel] --dev  安装包到开发环境
pipenv uninstall[module]       卸载包
pipenv uninstall --all         卸载所有包
pipenv graph                   查看包依赖
pipenv lock                    生成lockfile
pipenv run python [pyfile]     运行py文件
pipenv --rm                    删除虚拟环境
复制代码

备注：直接在项目根目录下，使用 pipenv install xxx 即可创建项目环境，并安装xxx包

anaconda

Anaconda 是一个包含数据科学常用包的 Python 发行版本。其使用 conda 创建环境，以便分隔使用不同 Python 版本和不同程序包的项目。

特性

1. pip仅适用于Python，conda适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++等语言
2. conda结合了pip和virtualenv的功能。
3. pip在系统自带Python中，包的**更新/回退版本/卸载将影响其他程序；而conda不会影响系统自带Python。

安装

此处跳过安装anaconda，如有需要可参考 anaconda安装、介绍、使用

使用

conda --version

conda create --name <env_name> <package_names>
#示例：
conda create --n test_conda_env
复制代码

注意：

<env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。

如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。

如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

conda info --env
activate test_conda_env
deactivate
conda remove -n test_conda_env --all

ok，这篇关于如何创建Python项目环境的文章就暂时先告一段落。 初写博客，当然会有很多不足之处，如有错误遗漏的地方呢，还请各位老少爷们儿多多指教。