python虚拟环境
这个是针对python应用的一个虚拟环境的工具使用篇。
虚拟环境的存在，或者说python虚拟环境的存在，是为了将python项目的依赖和运行环境进行隔离，项目间互不干扰而存在。python是一个第三方库生态异常健全的语言，但是各种库的使用也有着内部结构依赖，难保有时候在各种项目中会有冲突，所以直接使用主机的python环境，会出现问题。
python环境准备
如果已经有了python环境，那么可以跳过这个部分了。笔者早期是在windows进行编程，现在有了第二台电脑，就重装了其中一台为ubuntu系统，原来的windows更多作为笔记记录和工作的远程使用。
ubuntu下python和pip安装
下面先进行的是ubuntu系统下的python安装：
# 获取apt最新包信息
$ sudo apt update
# apt下载安装python3包和对应的pip
$ sudo apt install python3 python3-pip
# 检查版本号
$ python3 -V
Python 3.12.7
$ pip -V
pip 24.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)
ubuntu中的apt进行安装，不需要特别进行配置，安装好了，就是其路径已经配置好，系统已经知晓其路径，可以直接执行。但windows不一样，自定义的安装，一般都需要将其安装路径告知系统，知会系统安装好了的软件路径的办法，就是配置环境变量。
windows下python安装
windows下的安装，先要从python官网去下载对应安装工具包：
下载完成后便是一阵跟随指引的安装操作，如果是工具包自己的操作，没有自定义介入，那么就会安装在C盘且配置环境变量，直接可用，打开如下cmd窗口：
PS C:\Users\Gemini\Desktop> python -V
Python 3.12.7
PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip -V
pip 24.3.1 from D:\software\Python312\Lib\site-packages\pip (python 3.12)
我这是自定义安装，指定了安装路径在D盘的特定software文件夹，所以路径如上，如果是自定义安装，可以按照这个指引来操作。
virtualenv工具
virtualenv是笔者早期使用的一个工具，很适应，这个工具也是python第三方库的一个，python第三方库的提供，有的是单纯的代码库，有的也会提供可执行文件作为辅助，安装好以后即可使用(不过windows环境需要将D:\software\python312\Scripts路径引入环境变量)。
$ sudo pip install virtualenv
这是ubuntu环境中的命令，sudo是为了提升当前命令执行的权限为超级管理员，windows里不用加这个前缀，安装即用。ubuntu下如此操作：
# 创建虚拟环境
$ virtualenv the_project
# ls和tree查看the_project
$ ls the_project/
bin lib pyvenv.cfg
$ tree -L 2 the_project/
the_project/
├── bin
│ ├── activate
│ ├── activate.csh
│ ├── activate.fish
│ ├── activate.nu
│ ├── activate.ps1
│ ├── activate_this.py
│ ├── pip
│ ├── pip3
│ ├── pip-3.12
│ ├── pip3.12
│ ├── python -> /usr/bin/python3
│ ├── python3 -> python
│ └── python3.12 -> python
├── lib
│ └── python3.12
└── pyvenv.cfg
# 激活虚拟环境
$ source the_project/bin/activate
(the_project)$ pip list
Package Version
------- -------
pip 24.2
# 退出虚拟环境
(the_project)$ deactivate
$ pip list
Package Version
------------------------- --------------
attrs 23.2.0
autocommand 2.2.2
Automat 24.8.1
Babel 2.14.0
bcc 0.30.0
bcrypt 4.2.0
blinker 1.8.2
....
$
windows下的操作大致相同，不过不同的是激活虚拟环境的路径操作：
PS C:\Users\Gemini\Desktop> .\the_project\Scripts\activate
(the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip list
Package Version
------- -------
pip 25.0.1
(the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> python -V
Python 3.12.7
(the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> deactivate
PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip list
Package Version
------------------ ----------
certifi 2024.12.14
charset-normalizer 3.4.1
distlib 0.3.9
filelock 3.18.0
idna 3.10
pip 24.3.1
platformdirs 4.3.7
requests 2.32.3
urllib3 2.3.0
virtualenv 20.29.3
PS C:\Users\Gemini\Desktop>
ok，就这样，从上面可以发现进入虚拟环境后库依赖的不同，这就是笔者配置虚拟环境的需要，环境隔离。嗯，还有一件事，virtualenv进行配置的虚拟环境是依赖于创建的该文件夹的，删了就算完了，而且每一次虚拟环境的依赖配置都是一次对于存储的负担，配置过多，负担很大，所以如果不是长期使用的项目，就给把环境依赖freeze到requirements.txt中，把依赖干掉先吧。
pipenv工具
照常进行，先来安装：
$ pip install pipenv
然后就可以直接用pipenv工具了.下面列出一些pipenv的简单操作命令：
# 切换进入虚拟环境的shell中
$ pipenv shell
# 安装依赖，也是很多虚拟环境的起始第一步，其实和pipenv shell差不多
$ pipenv install
# 卸载依赖
$ pipenv uninstall
$ pipenv uninstall --all
# 更新所有依赖
$ pipenv update
$ pipenv update 某包
# 卸载虚拟环境
$ pipenv --rm
# 创建一个基于python3.7的虚拟环境
$ pipenv --python 3.7
# 导出当前依赖，类似pip freeze
$ pipenv lock -r > requirements.txt
# 展示依赖结构
$ pipenv graph
# 创建python3的虚拟环境
$ pipenv --three
# 创建python2的虚拟环境
$ pipenv --two
下面简单操作一下创建一个用于flask项目的虚拟环境：
$ mkdir djangoPra && cd djangoPra
# 开始创建虚拟环境
$ pipenv shell
# ok
(djangoPra)$ ls
Pipfile
(djangoPra)$ pip install django
(djangoPra)$ pipenv graph
Django==5.1.7
├── asgiref
└── sqlparse
(djangoPra)$ django-admin --version
5.1.7
(djangoPra)$ deactivate
$ pipenv shell
Launching subshell in virtual environment...
gemini@gemini:~/tutorial/djangoPra$ source /home/gemini/.local/share/virtualenvs/djangoPra-SPzxzL2W/bin/activate
(djangoPra)$
可能这里不太需要windows下进行的虚拟环境操作，毕竟有很多可用IDE，提供的生态都很好吧，不一定需要像我这样搞vscode自定义那么多。
终
针对python应用的虚拟环境建立还有着venv和conda等，不过这里没有使用过，且也没有见过使用，所以就这样吧。
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