python包管理工具pipenv的使用

1. 简介

Pipenv，它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans，是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。 Pipenv 我们可以简单理解为 pip 和 virtualenv 的集合体，它可以为我们的项目自动创建和管理一个虚拟环境。virtualenv 在使用时我们需要手动创建一个虚拟环境然后激活，Pipenv 会自动创建。另外我们之前可能使用 requirements.txt 文件来标识项目所需要的依赖，但是这样会带来一些问题，如有的 requirements.txt 中只是将库名列出来了，没有严格指定版本号，这样就可能会导致不同时间安装的库版本是不同的，如 requirements.txt 文件中对 Django 的依赖只写了一个 django，可能在 2016 年的时候运行安装会安装 Django 的 1.x 版本，到了 2017 年就会安装 Django 的 2.x 版本，所以可能导致一些麻烦。为了解决这个问题，Pipenv 直接弃用了 requirements.txt，会同时它会使用一个叫做 Pipfile 和 Pipfile.lock 的文件来管理项目所需的依赖包，而不再是简单地使用 requirements.txt 文件来记录项目所需要的依赖。 总的来说，Pipenv 可以解决如下问题： 我们不需要再手动创建虚拟环境，Pipenv 会自动为我们创建，它会在某个特定的位置创建一个 virtualenv 环境，然后调用 pipenv shell 命令切换到虚拟环境。 使用 requirements.txt 可能会导致一些问题，所以 Pipenv 使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来替代之，而且 Pipfile 如果不存在的话会自动创建，而且在安装、升级、移除依赖包的时候会自动更新 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件。 广泛使用 Hash 校验，保证安全性。 可以更清晰地查看 Python 包及其关系，调用 pipenv graph 即可呈现，结果简单明了。 可通过自动加载 .env 读取环境变量，简化开发流程。 pipenv是pip的升级版，超好用，是requests作者K神搞出来的，就是一个字，真TaM香！

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2. 使用

第一步：【配置解释器】

pycharm打开项目后在settings中给项目配置本地解释器环境

第二步：【安装pipenv】

直接在底部打开命令行，会自动就切入项目内部，或者打开cmd命令窗口，然后自己cd到项目根目录，如果之前没有用过pipenv，就直接：

pip install pipenv

检查是否成功：

pipenv --version

第三步：【创建虚拟环境、安装依赖包】

• 情况一：你拿来的项目一般自带Pipfile.py和Pipfile.lock,这个就是pipenv的强大之处所在，每一次安装卸载模块、项目解释器、源信息等，会自动的动态记录在这里面，项目如果有这两个文件，在命令行中切入到Pipfile.py所在目录执行，比如下图就要切入src/wibot：（如果你在主目录的话看不到Pipfile.py，创建出来的环境里面没有模块）

• 情况二：新建项目没有Pipfile.py等文件，直接install后会自动生成的，只是空的而已，然后你安装什么模块时他会自动更新记录

pipenv install 即可完成虚拟环境创建、安装所有需要的依赖，超强大，贼好用 查看所有安装模块 pipenv graph 他会在C:\Users\13154.virtualenvs（也可以自定义，网上有教程）里面自动为项目创建一个虚拟的包管理文件 其中包含隔离的Python解释器环境，并且安装pip、wheel、setuptools等基本的包

第四步：【下载模块】

以后就不要再使用pip，忘记他记好了，使用pipenv 来代替pip，命令格式相似 eg：pipenv install pymysql

第五步：【启动项目】

• 方式一：因为使用了pipenv，所以不要再使用pip启动，使用它你就找不到pipenv安装的一系列模块，我们直接使用pipenv启动：

eg: pipenv run python robot_run.py

• 方式二：鼠标右键启动、顶部绿色小三角启动（pycharm默认是使用pip的，不能直接用需要自定义,,设置好后就可以快捷启动了）

注意事项： 1.你使用pipenv安装的包，pycharm可能识别不了，就会飘红，不影响运行 2.settings中的解释器环境可以全程使用自己的本地真实环境，不用切换到pipenv创建的虚拟环境，你使用pipenv命令启动就好