【python入门之虚拟环境与系统环境】---虚拟环境的创建方式及使用
1.【python入门之相关语言了解】---开发语言与其他2.【python入门之pycharm篇】--如何安装pycharm以及如何安装python解释器3.【python工具指南】pycharm相关快捷键---windows+mac合集4.【python入门之pip换源问题】---pip换源的方式5.【python小记】---PE8规范简述
6.【python入门之虚拟环境与系统环境】---虚拟环境的创建方式及使用
7.【python入门之常量与变量】---常量与变量小记8.【python入门之基本数据类型的学习】---基本数据之数字类型9.【python入门之基本数据类型的学习】---基本数据类型(列表、字符串)【二】10.【python入门之基本数据类型】---基本数据类型(字典、布尔)【三】11.【python入门之基本数据类型】---基本数据类型(元组、集合)【四】12.【python入门之程序与用户交互】---程序与用户交互13.【python入门之基本运算符】---基本运算符14.【python入门之流程控制语句】---流程控制语句15.【python入门之垃圾回收机制】---python 垃圾回收机制16.【python入门之文件操作】---文件操作17.【python入门之文字符编码】---字符编码18.【python基础之可变和不可变数据类型】---python之栈的介绍19.【python基础之可变和不可变数据类型】--- python之堆的介绍20.【python基础之可变和不可变数据类型】--- python堆栈的相关应用21.【python基础之数据类型的内置方法】--- 数据类型的内置方法22.【python入门之深浅拷贝】---python 深浅拷贝23.【python入门之异常处理】---python 异常处理24.【python基础之函数】--- 函数入门25.【python基础之命名空间与作用域】---命名空间与作用域26.【python基础之函数对象和闭包】 --- 函数对象与闭包27.【python基础之装饰器】---装饰器28.【python基础之迭代器】 --- 迭代器29.【python基础之三元表达式】--- 三元表达式30.【python基础之列表生成式】---列表生成式31.【python基础之生成器】---生成器32.【python基础之模块介绍】---模块33.【python基础之包介绍】---包34.【python扩展之软件开发目录规范】---软件开发目录规范35.【python常用模块之OS模块简介】---OS模块36.【python常用模块之random模块简介】---random模块37.【python常用模块之time时间模块】---时间模块(time/datetime)38.【python常用模块之subprocess模块】---subprocess模块39.【python常用模块之sys模块】---系统模块(sys)40.【Python常用模块之logging模块】---日志输出功能(示例代码)41.【python--- ATM+SHOPPING】42.【python基础之面向对象介绍】--- 面向对象43.【python基础之面向对象的绑定方法与非绑定方法】--面向对象的绑定方法与非绑定方法44.【python网络编程相关】 ----操作系统相关了解45.【python之DRF学习】DRF入门了解46.【python之DRF学习】三大方法之认证47.【python之接口工具】利用docker-compose搭建Yapi48.【python之DRF学习】drf全局异常49.【python之DRF学习】 drf之接口文档介绍及使用50.【python之DRF学习】drf之jwt使用【二】系统和虚拟环境介绍
【1】系统环境
系统环境是指安装在计算机全局范围内的Python环境。
当你在计算机上安装Python时,它会成为系统环境的一部分。
在系统环境中安装的Python解释器和库对整个计算机可见,所有项目都可以访问它们。
【2】虚拟环境
(1)虚拟环境介绍
- 虚拟环境是一种在项目级别隔离Python依赖的方法。
- 通过创建虚拟环境,你可以为每个项目设置独立的Python环境,从而解决全局安装可能导致的问题。
- 虚拟环境可以包含自己的Python解释器和依赖库,与其他虚拟环境和系统环境隔离开。
(2)虚拟环境的使用场景
- 项目隔离:
- 当您需要在同一台机器上同时开发多个项目时,每个项目都可能依赖不同版本的软件包和库。
- 使用虚拟环境可以为每个项目创建独立的Python运行环境,确保项目之间不会相互干扰并避免版本冲突。
- 版本隔离:
- 在同一个项目中,不同的版本可能需要不同的软件包和库。
- 通过虚拟环境,您可以针对不同的项目版本创建独立的Python环境,并在每个环境中安装所需的软件包和库,从而实现不同版本的隔离管理和控制。
- 快速切换:
- 使用虚拟环境可以方便地进行项目之间的切换。
- 只需激活对应项目的虚拟环境,系统会自动切换到该环境,并加载该环境中安装的软件包和库。
- 这样,您就可以轻松地在不同的项目中切换,并运行适合该项目需求的Python版本和软件包。
- 环境复制:
- 通过虚拟环境,您可以快速生成一份项目的完整环境配置文件。
- 这样,您可以将这个环境配置文件分享给其他开发人员,在其他机器上也能够轻松地创建同样的Python环境,确保项目的开发和部署一致性。
【3】小结
- 虚拟环境提供了一种灵活、隔离和可定制化的方式来管理和控制Python项目所需的运行环境。
- 它能够解决不同项目之间版本依赖的问题,方便多项目并行开发,并且能够提高代码的可移植性和可维护性
【三】创建虚拟环境的方式
【1】venv
(1)介绍
- Python自带的虚拟环境工具,适用于Python 3.3及以上版本。
(2)使用
[1]打开终端
- 打开命令行终端
[2]打开指定目录
- 导航到项目所在的目录
[3]创建虚拟环境
- 运行以下命令创建虚拟环境
python -m venv venv
- 这将在当前目录下创建一个名为
venv
的虚拟环境
[4]激活虚拟环境
- Windows上
venv\Scripts\activate
- macOS/Linux 上
source venv/bin/activate
- 激活后,你将看到命令行提示符前面多了一个
(venv)
标识,表示你正在虚拟环境中工作
[5]在虚拟环境中安装依赖
pip install package_name
[6]退出虚拟环境
- 当项目工作完成后,可以使用以下命令退出虚拟环境
deactivate
【2】virtualenv
(1)介绍
- 第三方库,提供更多功能,兼容Python 2和Python 3。
(2)使用
[1]安装virtualenv
库
pip install virtualenv
- 增加模块,使虚拟环境在win上更好用
virtualenvwrapper-win
是一个增强模块,使得在Windows上使用虚拟环境更方便。- 使用以下命令安装
virtualenvwrapper-win
:
pip install virtualenvwrapper-win
[2]添加环境变量
- 【控制面板】>【系统和安全】>【系统】>【高级系统设置】>【环境变量】>【系统变量】>【点击新建】>【填入变量名与值】>【确定】
- 变量名中填入"WORKON_HOME"
- 变量值中填入自定义的存放虚拟环境的绝对路径,例如"E:\Python310\Virtualenv"
- 例如:WORKON_HOME: E:\Python310\Virtualenv
[3]同步配置信息
- 找到Python3的安装目录,然后进入Scripts文件夹,双击运行virtualenvwrapper.bat文件。
- 例如E:\Python310\Scripts
- 通过运行该脚本,可以同步配置Virtualenv的使用环境和命令。
- 检验是否配置成功
[4]创建虚拟环境
- 创建虚拟环境到配置的WORKON_HOME路径下,一旦进入到虚拟环境,所有安装模块操作,都是操作虚拟环境
[1]选取默认Python环境创建虚拟环境
- 默认以 python 这个解释器来创建虚拟环境
mkvirtualenv 虚拟环境名称
- 基于特定Python版本的虚拟环境(如Python 2或Python 3.8):
- 创建虚拟环境并进入虚拟环境
mkvirtualenv -p python2 虚拟环境名称
mkvirtualenv -p python3.8 虚拟环境名称
[5]查看和使用虚拟环境
- 查看虚拟环境
workon
workon 虚拟环境名称
workon test
[6]在虚拟环境中安装依赖
pip install package_name
[7]退出虚拟环境
- 当项目工作完成后,可以使用以下命令退出虚拟环境
deactivate
[8]删除虚拟环境(删除当前虚拟环境要先退出)
- 直接删文件夹
- 命令删除
rmvirtualenv 虚拟环境名称
rmvirtualenv test
【3】conda
(1)介绍
- 一个跨平台、语言无关、开源的包管理和环境管理系统,适用于多种语言的虚拟环境管理。
(2)使用
[1]安装conda
。
[2]创建虚拟环境
- 在命令行中运行以下命令创建虚拟环境:
conda create --name venv
- 这将创建一个名为
venv
的虚拟环境。
[4]激活虚拟环境:
- 在Windows上:
conda activate venv
- 在 macOS/Linux 上:
source activate venv
- 激活后,你将看到命令行提示符前面多了一个
(venv)
标识,表示你正在虚拟环境中工作。
[5]在虚拟环境中安装依赖:
conda install package_name
[6]退出虚拟环境
- 当项目工作完成后,可以使用以下命令退出虚拟环境:
conda deactivate
【4】Pycharm创建
是很简单的项目创建过程,区别在于创建的时候是将python解释器版本选择选项改为virtualenv的选项,选择自己需要的python版本环境即可
本文来自博客园,作者:Unfool,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/queryH/p/17860340.html
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须在文章页面给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 单线程的Redis速度为什么快?
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 展开说说关于C#中ORM框架的用法!