Python虚拟环境使用方法
最全的Python虚拟环境使用方法
关于Python虚拟环境管理,曾经做为一名新人一直不以为意,心想反正都是我要用的库,全安装在一起,要用直接导入,多好。可是,后来,懂得越来越多的我,不仅流下了悔恨了泪水呀,这一次,关于Python虚拟环境管理的方法一网打尽,喜欢哪种方式,大家自己选吧。再说一次虚拟环境很重要。
一、使用virtualenv
- 使用pip
pip install virtualenv
- 创建运行环境
virtualenv [虚拟环境名称]
virtualenv venv
如果不想使用系统的包,加上–no-site-packeages参数
virtualenv --no-site-packages 创建路径名
- 激活环境
linux:
$ cd venv
$ source ./bin/activate
Windows 10:
cd venv
.\Scripts\activate.bat
- 退出环境
linux:
$ deactivate
Windows 10:
.\Scripts\deactivate.bat
- 删除环境
没有使用virtualenvwrapper前,可以直接删除venv文件夹来删除环境
6. 使用环境
进入环境后,一切操作和正常使用python一样 安装包使用pip install 包
二、使用Virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包,用于更方便管理虚拟环境,它可以做: - 将所有虚拟环境整合在一个目录下 - 管理(新增,删除,复制)虚拟环境 - 快速切换虚拟环境
- 安装
on Windows
pip install virtualenvwrapper-win
on macOS / Linux
pip install --user virtualenvwrapper
then make Bash load virtualenvwrapper automatically
echo "source virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
- 创建虚拟环境
on macOS/Linux:
mkvirtualenv --python=python3.6 venv
on Windows
mkvirtualenv --python=python3 venv
- 激活环境
workon #列出虚拟环境列表
workon [venv] #切换环境
- 退出环境
deactivate
- 删除环境
rmvirtualenv venv
- 其他有用指令
pip freeze #查看当前安装库版本
创建 requirements.txt 文件,其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表
保持部署相同,一键安装所有包
pip install -r requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
lsvirtualenv #列举所有的环境
cdvirtualenv #导航到当前激活的虚拟环境的目录中,相当于pushd 目录
cdsitepackages # 和上面的类似,直接进入到 site-packages 目录
lssitepackages #显示 site-packages 目录中的内容
三、 使用conda管理
conda可以直接创建不同python版本的虚拟环境。前面讲的virtualenv只是指定创建不同python版本的虚拟环境,前提是你的电脑上已经安装了不同版本的python,与conda相比没有conda灵活。
- 安装
下载anaconda安装的python直接可以使用conda工具
2. 创建虚拟环境
创建不同的python版本,直接写出版本号就好了,还可以同时安装想要的库。
Python 2.7
$ conda create -n venv python=2.7
Python 3.4
$ conda create -n venv python=3.4
Python 3.5
$ conda create -n venv python=3.5
- 激活虚拟环境
on windows
activate venv
on linux
source activate venv
- 退出虚拟环境
on windows
deactivate
on linux
source deactivate
- 删除虚拟环境
删除一个已有环境
conda remove --name venv --all
- 其他有用指令
列出系统存在虚拟环境
conda info -e
conda env list
查看当前环境下已安装的包
conda list
查看某个指定环境的已安装包
conda list -n venv
查找package信息
conda search numpy
安装package
conda install -n venv numpy
如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前激活环境
也可以通过-c指定通过某个channel安装
更新package
conda update -n venv numpy
删除package
conda remove -n venv numpy
四. 使用pipenv管理
pipenv是Python官方推荐的包管理工具。 它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。能够自动为项目创建和管理虚拟环境。如果你使用过requests库,就一定会爱上这个库,因为是同一个大神出品。 pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包,并且在使用pipenv添加或删除包时,自动维护 Pipfile 文件,同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息,避免构建错误。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本,具有很大的进步。
- 安装
pip install pipenv
- 创建虚拟环境
$ cd myproject
$ pipenv install # 创建环境
$ pipenv install requests # 或者直接安装库
如果不存在pipfile,会生成一个pipfile,并且如果有的库添加会自动编辑该文件,不会我们手动更新requirements.txt文件了。
3. 激活Pipenv Shell
$ pipenv shell
$ python --version
安装(确保 virtualenv 已经安装了):
pip install virtualenvwrapper
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs # 设置环境变量
mkdir -p $WORKON_HOME # 创建虚拟环境管理目录
find / -name virtualenvwrapper.sh # 找到virtualenvwrapper.sh的路径
source 路径 # 激活virtualenvwrapper.sh
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export PROJECT_HOME=$HOME/workspace
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
默认virtualenvwrapper安装在下面python解释器中的site-packages,实际上需要运行virtualenvwrapper.sh文件才行;所以需要先进行配置一下:
找到virtualenvwrapper.sh的路径:find / -name virtualenvwrapper.sh
运行virtualenvwrapper.sh文件:source 路径
ps:每次要想使用virtualenvwrapper 工具时,都必须先激活virtualenvwrapper.sh,另外,如果创建前要将即将的环境保存到Envs中,就要先设置一下环境变量:export WORKON_HOME=~/Envs,再搭建