Python 虚拟环境创建指南：简单 高效 有示例

Python 虚拟环境创建指南：简单 高效 有示例

创建时间：20241213

一、背景

1. 隔离项目依赖
   • 在开发不同的 Python 项目时，各个项目可能依赖于不同版本的库。例如，项目 A 可能依赖于numpy库的 1.19 版本，而项目 B 需要numpy库的 1.21 版本。如果没有虚拟环境，在全局 Python 环境中安装不同版本的numpy会导致冲突。使用虚拟环境，可以为项目 A 创建一个独立的环境，在其中安装numpy1.19 版本，为项目 B 创建另一个环境并安装numpy1.21 版本，这样两个项目的依赖就相互隔离，不会相互干扰。
2. 保持全局环境整洁
   • 当开发人员尝试各种新的库或者不同版本的库时，如果直接在全局环境中安装和卸载，会使全局环境变得混乱。而虚拟环境允许开发人员在一个独立的小环境中进行实验。例如，在开发一个机器学习项目时，可能需要安装多个深度学习框架及其相关的依赖库。如果这些实验性的安装都在全局环境中进行，会导致全局 Python 环境臃肿且难以管理。通过虚拟环境，可以在不影响全局环境的情况下进行各种尝试，并且在完成实验后，直接删除虚拟环境即可，不会在全局环境中留下任何 “垃圾”。
3. 方便项目移植和部署
   • 虚拟环境可以将项目及其依赖的所有库打包在一起。当需要将项目部署到其他服务器或者与其他开发人员共享项目时，只需要将虚拟环境和项目代码一起拷贝过去。例如，一个 Web 应用开发完成后，连同其虚拟环境（包含了 Flask 框架以及相关插件等依赖库）一起打包，在新的服务器上可以快速地通过激活虚拟环境并运行应用，而不用担心新服务器上的全局 Python 环境是否已经安装了正确的依赖。
4. 提高项目的可重复性
   • 虚拟环境可以记录项目所依赖的所有库及其精确版本。通过创建一个requirements.txt文件（可以使用pip freeze > requirements.txt命令），可以轻松地记录虚拟环境中的所有依赖。当其他开发人员需要重新构建项目环境时，只要根据requirements.txt文件中的内容，在新的虚拟环境中安装这些依赖，就可以得到和原始开发环境完全一样的环境，确保项目在不同的机器上都能以相同的方式运行。

二、创建步骤

2.1 首先安装虚拟环境库

随便那个地方打开cmd 都想。

①win + r ②输入cmd ③回车 ---》 下面的复制回车，如果不行那就是你的python 环境没配好

安装使用pip install xxx 镜像  复制下面即可 ↓

pip install virtualenv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 

2.2 创建虚拟环境

2.2.1 在cmd中切换到需要创建虚拟环境的⽬录下

如下

2.2.2 创建虚拟环境

virtualenv env_name

例如： 

virtualenv falsk_env 

2.3 激活虚拟环境

在cmd中进⼊到 创建的 env_name/Scripts ⽬录下，执⾏：

如下：


cd falsk_env/Scripts

activate


执⾏成功后，在cmd中，当前输⼊⾏前⾯会有 (env_name) 的前缀，现在的例子是 falsk_env
在当前状态下，使⽤ pip 就是在虚拟环境中安装第三⽅库了

2.4 退出虚拟环境

cmd中输⼊：

deactivate


或者简单除暴的 叉掉 命令行

2.5 使用虚拟环境

选择安装的虚拟环境位置的解释器即可

2.6 生成环境安装的包

pip freeze > requirements.txt

结果如下

2.7 删除虚拟环境

直接将整个文件夹删除即可