Python系列（1）- Python 简介、环境配置、开发/管理工具、Python 虚拟环境
Python 是荷兰人 Guido van Rossum（吉多·范罗苏姆，中国程序员称其为 “龟叔”）在 1990 年初开发的一种解释型编程语言。Python 源代码遵循 GPL(GNU General Public License)协议，现在 Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。
Python 的诞生是极具戏曲性的，据 Guido 自述记载，Python 语言是在圣诞节期间为了打发无聊的时间而开发的，之所以会选择 Python 作为该编程语言的名字，是因为 Guido 是 Monty Python 戏剧团的忠实粉丝。
Python 语言是在 ABC 语言的基础上发展而来，其设计的初衷是成为 ABC 语言的替代品。ABC 语言虽然是一款功能强大的高级语言，遗憾的是，由于 ABC 语言不开放的原因，导致它没有得到普及应用。基于这个考虑，Guido 在开发 Python 之初就决定将其开源。
Python 中不仅添加了许多 ABC 语言没有的功能，同时，还为其设计了各种丰富而强大的库，利用这些 Python 库，程序员可以把使用其它语言制作的各类模块（尤其是 C 语言和 C++）很轻松地“黏连”在一起，因此 Python 又常被称为 “胶水” 语言。
注：这里所说的库和模块，简单地理解就是一个个的源文件，每个文件中都包含可实现各种功能的方法（也可称为函数）。
1. Python 简介
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于 PHP 和 Perl 语言。
Python 是交互式语言：这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着 Python 支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
Python 发展历史：
(1) Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
(2) Python 2.0 于 2000 年 10 月 16 日发布，增加了实现完整的垃圾回收，并且支持 Unicode。
(3) Python 3.0 于 2008 年 12 月 3 日发布，此版不完全兼容之前的 Python 源代码。不过，很多新特性后来也被移植到旧的 Python 2.6/2.7 版本。
(4) Python 3.0 版本，常被称为 Python 3000，或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本，这是一个较大的升级。Python 2.7 被确定为最后一个 Python 2.x 版本，它除了支持 Python 2.x 语法外，还支持部分 Python 3.1 语法。
Python 特点：
(1) 易于学习：Python 有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
(2) 易于阅读：Python 代码定义的更清晰。
(3) 易于维护：Python 的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
(4) 一个广泛的标准库：Python 的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在 UNIX，Windows 和Macintosh 兼容很好。
(5) 互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
(6) 可移植：基于其开放源代码的特性，Python 已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
(7) 可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用 C/C++ 完成那部分程序，然后从你的 Python 程序中调用。
(8) 数据库：Python 提供所有主要的商业数据库的接口。
(9) GUI 编程：Python 支持 GUI 可以创建和移植到许多系统调用。
(10) 可嵌入: 可以将 Python 嵌入到 C/C++ 程序，让你的程序的用户获得 "脚本化" 的能力。
2. Python 环境配置
Python 可应用于多种平台包括 Windows、Linux 和 Mac OS X 等，这里重点关注 Windows 和 Linux 环境下的配置。
Python 官网：https://www.python.org/
Python 文档地址：https://www.python.org/doc/
1) Windows 下安装 Python
在 Windows 上安装 Python 和安装普通软件一样简单，下载地址: https://www.python.org/downloads/windows/ 。
Python 有两个版本的 Python，分别是 Python 3.x 和 Python 2.x，建议初学者直接使用 Python 3.x，本文以 3.8.1 的文件下载列表为例：
Python 3.8.1 - Dec. 18, 2019
Note that Python 3.8.1 cannot be used on Windows XP or earlier.
Download Windows help file
Download Windows x86-64 embeddable zip file
Download Windows x86-64 executable installer
Download Windows x86-64 web-based installer
Download Windows x86 embeddable zip file
Download Windows x86 executable installer
Download Windows x86 web-based installer
前缀说明：
以 Windows x86-64 开头的是 64 位的 Python 安装程序；
以 Windows x86 开头的是 32 位的 Python 安装程序；
后缀说明：
embeddable zip file 表示 .zip 格式的绿色免安装版本，可以直接嵌入（集成）到其它的应用程序中；
executable installer 表示 .exe 格式的可执行程序，这是完整的离线安装包，一般选择这个即可；
web-based installer 表示通过网络安装的，也就是说下载到的是一个安装工具，安装过程中还需要联网下载真正的 Python 安装包。
本文选择的是 “Windows x86-64 executable installer”，也即 64 位的完整的离线安装包。
请尽量勾选 Add Python 3.8 to PATH，这样可以将 Python 命令工具所在目录添加到系统 Path 环境变量中，便于命令行运行 Python 命令。
Python 支持两种安装方式，默认安装和自定义安装：
默认安装会勾选所有组件，并安装在 C 盘；
自定义安装可以手动选择要安装的组件，并安装到其它盘符。
初学者建议选择默认安装。
2) Linux 下安装 Python
绝大多数的 Linux 发行版（Ubuntu、CentOS 等）都默认自带了 Python。有的 Linux 发行版甚至还会自带两个版本的 Python（Python 2.x 和 Python 3.x）。
打开 Linux 终端（Terminal），输入 python 命令就可以检测是否安装了 Python，以及安装了哪个版本，如下所示：
$ python -V
Python 2.7.5
注：当前的 Linux 发行版已经自带了 Python 2.7.5。
大部分的 Linux 发行版会自带 Python 2.x，检测当前 Linux 发行版是否安装了 Python 3.x，可以在终端（Terminal）输入 python3 命令，如下所示：
$ python3 -V
-bash: python3: command not found
注：当前的 Linux 发行版没有带 Python 3.x。如果需要使用 Python 3 (或现有 Python 3 版本不够新)，那么就需要更新 Python 版本，这里以 Ubuntu 为例。
(1) 更新 Python 版本
在 Ubuntu 终端执行以下两条命令即可更新 Python 版本：
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python3.8
命令说明：
第一条命令用来指定更新 /etc/apt/sources.list 和 /etc/apt/sources.list.d 所列出的源地址，这样能够保证获得最新的安装包。
第二条命令用来指定安装 Python 3.8，这是目前最新的 Python 版本。
等待以上两条命令执行完成，再次在终端输入 python3 -V 命令，查看 Python 3.x 版本。
(2) 下载 Python 源码安装
在 apt-get 安装方式不作用时，可以尝试下载源代码，自己编译安装，当然，对 Linux 系统不熟悉的初学者要谨慎操作。
从 Python 官方（https://www.python.org/downloads/）下载页面，选择指定版本的 “Gzipped source tarball” 源码压缩包 (.tgz 格式) 的地址。
运行如下命令：
$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz
$ tar -zxvf Python-3.8.1.tgz
进入 tar 解开的目录，使用 make 工具进行编译：
$ ./configure --prefix=/usr/local
$ make && sudo make install
这里的 --prefix=/usr/local 用于指定安装目录（建议指定）。如果不指定，就会使用默认的安装目录。
在终端输入 python3 -V 命令，查看 Python 3.x 版本。
3) Docker 部署 Python
参考 “Docker基础知识 (6) - 使用 Docker 部署常用的应用程序” 的 “8. 部署 Python”。
3. Python 开发工具
IDE 是 Integrated Development Environment 的缩写，中文称为集成开发环境，用来表示辅助程序员开发的应用软件，是它们的一个总称。
用 Python 语言进行程序开发，既可以用 Python 自带的 IDLE，也可以使用 PyCharm 或 Eclipse+PyDev 等作为 IDE。
1) PyCharm
PyCharm 由 JetBrains 公司开发的一款 Python 开发工具，在 Windows、Mac OS 和 Linux 操作系统中都可以使用。
PyCharm 具有语法高亮显示、Project（项目）管理代码跳转、智能提示、自动完成、调试、单元测试以及版本控制等一般开发工具都具有的功能，除此之外，它还支持 Django（Python 的 Web 开发框架）框架下进行 Web 开发。
PyCharm 开发工具可通过其官方网站下载获取。需要注意的是，该网站提供了 2 个版本，一个是社区版（免费并且提供源代码，适合多数读者），另一个是专业版（免费试用）。
PyCharm 官网：http://www.jetbrains.com/pycharm/
2) Eclipse + PyDev
Eclipse 是一个开源的、基于 Java 的可扩展开发平台，最初主要用于 Java 语言的开发。该平台可通过安装不同的插件，进行不同语言的开发。
PyDev 是一款功能强大的 Eclipse 插件，它可以提供语法高亮、语法分析、语法错误提示，以及大纲视图显示导入的类、库和函数、源代码内部的超链接、运行和调试等功能。
除此之外，还有 PythonWin（只针对 Win32 平台）、MacPython IDE（PythonWin 对应的 Mac 版本）、Emacs 和 Vim（功能强大的文本编辑器，可以用来编写 Python 程序）等，都可以作为执行 Python 程序的 IDE。
Eclipse+PyDev 的安装要比 PyCharm 复杂，大致分为以下 3 个步骤：
(1) 安装 JRE（Java 运行环境）或 JDK（Java 开发工具包），Eclipse 是基于 Java 的开发工具，必须有 Java 运行环境才能运行；
(2) 下载和安装 Eclipse；
(3) 安装 PyDev 插件，运行 Eclipse 后，在菜单 “Help->Install New Software”，在对话框的 Location 文本框中，输出 PyDev 插件的下载地址（http://pydev.org/updates）。
JDK: https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
Eclipse: https://www.eclipse.org/downloads/
PyDev 插件安装成功后，还需要设置 Python 解释器，具体步骤为：
(1) 打开 Eclipse，选择菜单 “Window -> Preferences”，弹回设置对话框；
(2) 选择 “PyDev -> Interpreters -> Python Interpreter”，这里可以通过点击 "Config first in PATH" 按钮，通过在 Path 路径中找到 Python 解释器，也可以点击 “Browse for Python/pypy exe” 按钮，手动找到 Python 解释器。添加完成后，点击 “Apply and Close” 按钮即可。
3) Visual Studio Code
Visual Studio Code，简称 VS Code，是微软公司开发的一款轻量级 IDE。和 PyCharm 一样，它也支持在 Windows、Linux 和 macOS 平台上运行。
VS Code：https://code.visualstudio.com/Download
VS Code 支持几乎所有主流开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配等功能，支持使用插件进行功能扩展，还针对网页开发和云端应用开发做了优化。
值得一提的是，使用 VS Code 编写 Python 代码，无需向其它编译器那样，通过创建项目来管理源代码文件，在 VS Code 中可以直接创建 Python 源代码文件。
VS Code 安装 Python 扩展的方法：
(1) 在 Welcome 界面中选择 "Python"，下方会弹出一个对话框，选择 "OK"，即可完成 Python 扩展的安装；
(2) 点击 “扩展” 按钮，并搜索 Python 扩展插件，找到合适的扩展（这里选择的是第一个，这是 Python 的调试工具），选择 “Install” 即可安装成功。
4）Sublime Text
Sublime Text 是一款流行的文本编辑器，它体积小、运行速度快、文本功能强大、可以运行在 Windows、Linux 和 Mac OS X 平台上。
在程序员眼里，Sublime Text 还是一款非常好用的代码编辑器，它支持运行 C/C++、Python、Java 等多种语言编写的程序。
Sublime Text: https://www.sublimetext.com/
4. Pip 管理工具
pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。第三方包也可以在 https://pypi.org/ 中查找。
Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。本文使用 Windows 10 下的 Python 3.8.5 演示 pip 命令的使用方式。
C:\> pip --version
pip 24.2 from c:\users\admin\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\pip (python 3.8)
可以使用如下命令，指定 pip 版本：
C:\> python -m pip install --force-reinstall pip==19.1
1) 配置 pip 源
下载安装 python 第三方库会较慢，所以需要设置 pip 源以便快速下载，常用的国内源如下。
阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
命令行中使用，以 numpy 为例，在后面加 -i 源链接。
pip install numpy -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
在 C:\Users\tkuang\AppData\Roaming\pip 目录下创建 pip.ini，内容如下。
[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
注：Linux/Mac OS 环境中，配置文件位置在 ~/.pip/pip.conf（如果不存在创建该目录和文件）
使用 pip config list 命令查看：
C:\> pip config list
global.index-url='https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'
install.trusted-host='mirrors.aliyun.com'
2) pip 命令
# 查看本地已安装的包
C:\> pip list
Package Version
------------------- -----------
bcrypt 4.1.3
beautifulsoup4 4.12.3
certifi 2024.2.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
contourpy 1.1.1
cryptography 42.0.7
cycler 0.12.1
distlib 0.3.8
...
# 安装包，但是包已经存在
C:\> pip install numpy
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Requirement already satisfied: numpy in c:\applications\python-3.8.1\lib\site-packages (1.23.3)
# 卸载包
C:\> pip uninstall numpy
Found existing installation: numpy 1.23.3
Uninstalling numpy-1.23.3:
Would remove:
c:\applications\python-3.8.1\lib\site-packages\numpy-1.23.3.dist-info\*
c:\applications\python-3.8.1\lib\site-packages\numpy\*
c:\applications\python-3.8.1\scripts\f2py.exe
Proceed (Y/n)? y
Successfully uninstalled numpy-1.23.3
# 查看包的可安装版本
C:\> pip install requests==
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement requests== (from versions: 0.2.0, 0.2.1, 0.2.2, 0.2.3,
0.2.4, 0.3.0, 0.3.1, 0.3.2, 0.3.3, 0.3.4, 0.4.0, 0.4.1, 0.5.0, 0.5.1, 0.6.0, 0.6.1, 0.6.2, 0.6.3, 0.6.4, 0.6.5, 0.6.6,
0.7.0, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.3, 0.7.4, 0.7.5, 0.7.6, 0.8.0, 0.8.1, 0.8.2, 0.8.3, 0.8.4, 0.8.5, 0.8.6, 0.8.7, 0.8.8, 0.8.9,
0.9.0, 0.9.1, 0.9.2, 0.9.3, 0.10.0, 0.10.1, 0.10.2, 0.10.3, 0.10.4, 0.10.6, 0.10.7, 0.10.8, 0.11.1, 0.11.2, 0.12.0,
0.12.1, 0.13.0, 0.13.1, 0.13.2, 0.13.3, 0.13.4, 0.13.5, 0.13.6, 0.13.7, 0.13.8, 0.13.9, 0.14.0, 0.14.1, 0.14.2, 1.0.0,
1.0.1, 1.0.2, 1.0.3, 1.0.4, 1.1.0, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 2.0.0, 2.0.1, 2.1.0, 2.2.0, 2.2.1, 2.3.0, 2.4.0, 2.4.1,
2.4.2, 2.4.3, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.7.0, 2.8.0, 2.8.1, 2.9.0, 2.9.1, 2.9.2, 2.10.0, 2.11.0,
2.11.1, 2.12.0, 2.12.1, 2.12.2, 2.12.3, 2.12.4, 2.12.5, 2.13.0, 2.14.0, 2.14.1, 2.14.2, 2.15.1, 2.16.0, 2.16.1, 2.16.2,
2.16.3, 2.16.4, 2.16.5, 2.17.0, 2.17.1, 2.17.2, 2.17.3, 2.18.0, 2.18.1, 2.18.2, 2.18.3, 2.18.4, 2.19.0, 2.19.1, 2.20.0,
2.20.1, 2.21.0, 2.22.0, 2.23.0, 2.24.0, 2.25.0, 2.25.1, 2.26.0, 2.27.0, 2.27.1, 2.28.0, 2.28.1)
ERROR: No matching distribution found for requests==
5. Python 虚拟环境
1) Python 环境
在搞清楚什么是 Python 虚拟环境，首先要清楚 Python 环境指的是什么。Python 环境主要包括以下内容：
(1) 解释器 python.exe
C:\Users\admin> python
Python 3.8.5 (tags/v3.8.5:580fbb0, Jul 20 2020, 15:57:54) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
注：在 Windows 的命令行窗口内，运行 python 命令 进入 Python 交互模式，可以在 >>> 符后输入 Python 代码交互运行。
(2) Lib 目录
> 标准库
> site-pakages目录，默认安装第三方库所在的目录
(3) Scripts目录，包含一些执行文件
包管理工具 pip.exe
打包工具 pyinstaller.exe（需要自己安装）
...
(4) 其它
主要包括 Python 解释器运行时需要的相关依赖文件，文档说明等
Python 环境主要由运行 Python 解释器和它所处的环境决定。
2) 什么是 Python 虚拟环境
搞清楚了什么是 Python 环境，思考下为什么有 Python 虚拟环境的说法。思考以下问题：
(1) 有两个项目 A 和 B，如果 A 和 B 都要用到某一模块，但版本不相同怎么办？
(2) 在使用 Pip 安装包时，比如安装 C 包，C 包如果依赖 D 包，Pip 会自动安装 D 包。但当我们用 Pip 移除 C 包时，却只移除了 C 包，不会移除 D 包。此时 D 包变成了无主或无用的包（浪费电脑存储空间）。
为了解决上面的问题，Python 使用了虚拟环境这个概念，可以认为是 Python 环境的多个副本，只是在不同的副本中安装了不同的包。虚拟环境中一般不包含标准库，不包含 Python 解释器运行时所需的依赖文件。
当然，管理虚拟环境离不开虚拟环境管理工具，下面列出了一些常用的工具：
(1) virtualenv
virtualenv 是非常流行的 Python 虚拟环境配置工具。它不仅同时支持 Python2 和 Python3，而且可以为每个虚拟环境指定 Python 解释器，并选择不继承基础版本的包。virtualenv 能够很好的完成虚拟环境的搭建和 Python 版本的管理，但是跨平台的使用不太一致，且有时候处理包之间的依赖经常存在问题。
(2) venv
Python 从 3.3 版本开始，自带了一个虚拟环境模块 venv，关于该模块的详细介绍，可参考 PEP-405。它的很多操作都和 virtualenv 类似。如果你使用的是 Python3.3 之前版本或者是 Python2，则不能使用该功能，依赖需要利用 virtualenv 进行虚拟环境管理
(3) pipenv
pipenv 是 Kenneth Reitz (requests 的作者) 的作品。它结合了 Pipfile，pip 和 virtualenv，能够有效管理 Python 多个环境，各种包。Pipfile 是社区拟定的依赖管理文件，用于替代过于简陋的 requirements.txt 文件。Pipfile 文件是 TOML 格式而不是 requirements.txt 这样的纯文本。pipenv 相当于 virtualenv 和 pip 的合体，且功能更多。
(4) conda
支持 Python、R、Java、JavaScript、C 等多种开发语言的包、依赖和环境管理工具，能运行在 Windows、MacOS、Linux 多个平台，可以在本地轻松创建、保存、切换环境。当安装 anaconda 时，会自动安装 conda 工具。
conda 与 pipenv、venv 的区别：conda 虚拟环境是独立于操作系统 Python 环境的，即无论操作系统下 Python 是什么版本（哪怕2.7），也可以指定虚拟环境 Python 版本为 3.6，而 venv 和 pipenv 是依赖操作系统 Python 环境的。
(5) Python Launcher for Windows
Python 从 3.3 版本开始，在 Windows 系统中自带了一个 py.exe 启动工具。如果你是使用 Python.org 官网下载的安装包安装的 Python 3.3（或更新版本）环境，那么可以直接在命令提示符中使用这个工具（ 在 Windows中，py.exe 会安装在 C:\Windows 目录）。
py 可以打开默认的 Python 提示符； py -2.7 和 py -3 打开对应的 Python 版本，py -0 将列出系统中安装了哪些版本的 Python。
注：pipenv 是依赖操作系统 Python 环境的, 使用 pipenv 时如果要支持多个 Python 版本的虚拟环境，我们可以使用 pyenv 或 asdf 等 Python 版本管理工具。pyenv 主要针对 Python 版本管理，是一个专门用于管理Python版本的工具。asdf 是一个更通用的版本管理工具，支持管理多种编程语言的版本，包括 Node.js、Ruby、Elixir、Erlang 等。
3) pipenv
本文以 Windows 环境为例，介绍如何安装 pipenv 和 pipenv 的一些基本的使用方法。当前 Windows 环境，只安装了一个 Python 版本 3.8.5，pipenv 只能创建基于 Python 3.8 的虚拟环境。
(1) 安装 pipenv
可以使用如下命令安装 pipenv:
C:\> pip install pipenv
...
C:\> pipenv --version
pipenv, version 2024.0.1
C:\> pipenv -h
Usage: pipenv [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
--where Output project home information.
--venv Output virtualenv information.
--py Output Python interpreter information.
...
(2) 创建虚拟环境
新建 C:\pipenv_demo 目录，并进入目录:
C:\pipenv_demo>
创建 Python 3.8 虚拟环境，运行如下命令：
C:\pipenv_demo> pipenv install --python 3.8
Virtualenv already exists!
Removing existing virtualenv...
Creating a virtualenv for this project...
Pipfile: C:\pipenv_demo\Pipfile
Using c:/users/admin/appdata/local/programs/python/python38/python.exe (3.8.5) to create virtualenv...
[ =] Creating virtual environment...created virtual environment CPython3.8.5.final.0-64 in 389ms
creator CPython3Windows(dest=C:\pipenv_demo\.venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False)
seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\admin\AppData\Local\pypa\virtualenv)
added seed packages: pip==24.1.2, setuptools==71.0.4, wheel==0.43.0
activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator
Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: C:\pipenv_demo\.venv
Pipfile.lock not found, creating...
Locking [dev-packages] dependencies...
Locking [packages] dependencies...
Updated Pipfile.lock (db4242)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (db4242)...
================================ 0/0 - 00:00:00
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
注：pipenv install 不带参数，安装系统的默认 Python 版本。--python 后面跟的参数可以不是版本号，而是已安装的 python.exe 的路径。
C:\pipenv_demo> ls
目录: C:\pipenv_demo
Mode LastWriteTime Length Name
---- ------------- ------ ----
d----- 2024/8/17 9:29 .venv
-a---- 2024/8/17 8:18 138 Pipfile
-a---- 2024/8/17 9:29 453 Pipfile.lock
注：pipenv install --python 命令运行后自动创建了 Pipfile、Pipfile.lock 和 .venv 文件夹，.venv 就是虚拟环境所在目录。Pipfile 里的 source.url 默认是 https://pypi.org/simple，最好把它改成国内的 pip 源，这里改成了阿里源 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 。
查看虚拟环境相关信息：
# 工程根目录信息
C:\pipenv_demo> pipenv --where
C:\pipenv_demo
# 当前虚拟环境的信息
C:\pipenv_demo> pipenv --venv
C:\pipenv_demo\.venv
# Python 解释器的信息
C:\pipenv_demo> pipenv --py
C:\pipenv_demo\.venv\Scripts\python.exe
# 环境变量选项
C:\pipenv_demo> pipenv --envs
...
(3) 不激活虚拟环境
查看虚拟环境的包列表:
C:\pipenv_demo> pipenv run pip -V
pip 24.1.2 from C:\pipenv_demo\.venv\lib\site-packages\pip (python 3.8)
C:\pipenv_demo> pipenv run pip list
Package Version
---------- -------
pip 24.1.2
setuptools 71.0.4
wheel 0.43.0
安装/卸载 numpy 包:
C:\pipenv_demo> pipenv install numpy
Installing numpy...
Resolving numpy...
Added numpy to Pipfile's [packages] ...
Installation Succeeded
Pipfile.lock (8d041a) out of date: run `pipfile lock` to update to (04f6d8)...
Running $ pipenv lock then $ pipenv sync.
Locking [packages] dependencies...
Building requirements...
Resolving dependencies...
Success!
Locking [dev-packages] dependencies...
Updated Pipfile.lock (5a1e43bd1c0b1a49d7de8a7bd4f2d47edb726caac1733023f7d173c88f04f6d8)!
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
Installing dependencies from Pipfile.lock (04f6d8)...
All dependencies are now up-to-date!
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
Installing dependencies from Pipfile.lock (04f6d8)...
注：使用 pipenv install 命令会在 Pipfile 文件的 [packages] 下添加一行 numpy = "*"。使用 pipenv run pip install numpy 命令，则不会将 numpy = "*" 写入 Pipfile。
C:\pipenv_demo> pipenv run pip list
Package Version
---------- -------
numpy 1.24.4
pip 24.1.2
setuptools 71.0.4
wheel 0.43.0
C:\pipenv_demo> pipenv uninstall numpy
Removed numpy from Pipfile.
Uninstalling numpy...
Found existing installation: numpy 1.24.4
Uninstalling numpy-1.24.4:
Successfully uninstalled numpy-1.24.4
(4) 激活虚拟环境
激活虚拟环境，运行如下命令：
C:\pipenv_demo> pipenv shell
Launching subshell in virtual environment...
Windows PowerShell
版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。
尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6
查看虚拟环境的包列表:
C:\pipenv_demo> pip -V
pip 24.1.2 from C:\pipenv_demo\.venv\lib\site-packages\pip (python 3.8)
C:\pipenv_demo> pip list
Package Version
---------- -------
pip 24.1.2
setuptools 71.0.4
wheel 0.43.0
安装/卸载 numpy 包 (在虚拟环境中):
C:\pipenv_demo> pipenv install numpy
Installing numpy...
Resolving numpy...
Added numpy to Pipfile's [packages] ...
Installation Succeeded
Pipfile.lock (8d041a) out of date: run `pipfile lock` to update to (04f6d8)...
Running $ pipenv lock then $ pipenv sync.
Locking [packages] dependencies...
Building requirements...
Resolving dependencies...
Success!
Locking [dev-packages] dependencies...
Updated Pipfile.lock (5a1e43bd1c0b1a49d7de8a7bd4f2d47edb726caac1733023f7d173c88f04f6d8)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (04f6d8)...
All dependencies are now up-to-date!
Installing dependencies from Pipfile.lock (04f6d8)...
注：使用 pipenv install 命令会在 Pipfile 文件的 [packages] 下添加一行 numpy = "*"。 使用 pip install 命令，则不会将 numpy = "*" 写入 Pipfile。
C:\pipenv_demo> pip list
Package Version
---------- -------
numpy 1.24.4
pip 24.1.2
setuptools 71.0.4
wheel 0.43.0
这里不卸载 numpy，在虚拟环境中卸载 numpy 的命令也是 pipenv uninstall numpy。
退出虚拟环境，运行如下命令：
C:\pipenv_demo> exit
(5) 恢复/复制虚拟环境
生成 requirements.txt：
C:\pipenv_demo> pipenv requirements > requirements.txt
...
删除虚拟环境：
C:\pipenv_demo> pipenv --rm
Removing virtualenv (C:\pipenv_demo\.venv)...
注：.venv 目录被删除了，但 Pipfile.lock、 Pipfile、requirements.txt 依然存在。
通过 Pipfile 恢复虚拟环境：
C:\pipenv_demo> pipenv install
Creating a virtualenv for this project...
Pipfile: C:\pipenv_demo\Pipfile
Using C:/Users/admin/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe (3.8.5) to create virtualenv...
[ ] Creating virtual environment...created virtual environment CPython3.8.5.final.0-64 in 409ms
creator CPython3Windows(dest=C:\pipenv_demo\.venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False)
seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\admin\AppData\Local\pypa\virtualenv)
added seed packages: pip==24.1.2, setuptools==71.0.4, wheel==0.43.0
activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator
Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: C:\pipenv_demo\.venv
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
Installing dependencies from Pipfile.lock (04f6d8)...
通过 requirements.txt 恢复/复制虚拟环境，新建 C:\pipenv_demo2 目录，把 requirements.txt 复制到新目录，并进入该目录:
C:\pipenv_demo2> pipenv run pip install -r requirements.txt
Creating a virtualenv for this project...
Pipfile: C:\pipenv_demo2\Pipfile
Using default python from c:\users\admin\appdata\local\programs\python\python38\python.exe (3.8.5) to create virtualenv...
[ =] Creating virtual environment...created virtual environment CPython3.8.5.final.0-64 in 409ms
creator CPython3Windows(dest=C:\pipenv_demo2\.venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False)
seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\admin\AppData\Local\pypa\virtualenv)
added seed packages: pip==24.1.2, setuptools==71.0.4, wheel==0.43.0
activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator
Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: C:\pipenv_demo2\.venv
requirements.txt found in C:\pipenv_demo2 instead of Pipfile! Converting...
Failed...
Warning: Your Pipfile now contains pinned versions, if your requirements.txt did.
We recommend updating your Pipfile to specify the "*" version, instead.
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting numpy==1.24.4 (from -r requirements.txt (line 2))
Using cached https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/69/65/0d47953afa0ad569d12de5f65d964321c208492064c38fe3b0b9744f8d44/numpy-1.24.4-cp38-cp38-win_amd64.whl (14.9 MB)
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.24.4
以上命令执行后，目录下会自动生成 Pipfile 文件，可以运行 pipenv lock (或 pipenv update) 命令生成 Pipfile.lock 文件。
(6) 运行脚本或命令
在 C:\pipenv_demo 目录下，创建一个 Python 文件 test.py, 代码如下：
#!/usr/bin/python3
print('Hello World - test.py')
进入 C:\pipenv_demo 目录，运行如下命令:
C:\pipenv_demo> pipenv run python test.py
Hello World - test.py
修改 C:\pipenv_demo\Pipfile 文件，在文件末尾添加如下内容：
[scripts]
hello = "python -c \"print('Hello World - hello')\""
piplist = "pip list"
运行如下命令:
C:\pipenv_demo> pipenv run hello
Hello World - hello
C:\pipenv_demo> pipenv run piplist
Package Version
---------- -------
numpy 1.24.4
pip 24.1.2
setuptools 71.0.4
wheel 0.43.0
Python 虚拟环境的本质是修改了 sys.path 的值，可以查看 Python 虚拟环境和 Python 主环境中的 sys.path 值。
C:\pipenv_demo>python
Python 3.8.5 (tags/v3.8.5:580fbb0, Jul 20 2020, 15:57:54) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pprint import pprint
>>> import sys
>>> pprint(sys.path)
['',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\python38.zip',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\DLLs',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\lib',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\lib\\site-packages']
C:\pipenv_demo>pipenv run python
Python 3.8.5 (tags/v3.8.5:580fbb0, Jul 20 2020, 15:57:54) [MSC v.1924 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pprint import pprint
>>> import sys
>>> pprint(sys.path)
['',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\python38.zip',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\DLLs',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\lib',
'C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38',
'C:\\pipenv_demo\\.venv',
'C:\\pipenv_demo\\.venv\\lib\\site-packages']
本系列文章资料参考来源：
1. http://c.biancheng.net/python/
2. https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
3. https://www.python.org/
