虚拟环境原理
虚拟环境并不是什么新技术，主要是利用了操作系统中环境变量以及进程间环境隔离的特性
操作系统的环境变量
为程序提供信息和做信息交换介质，进程可以共享操作系统中的环境变量，我们也可以为进程指定环境变量
PATH 就是很重要的环境变量，用于为操作系统和程序提供可执行文件的访问路径
例如写一个程序 a.exe，存放在 D:\MyProgram 中，在命令行中执行 a.exe ，会得到提示“ 无法找到程序 a.exe”，为了让系统找到，可以将 D:\MyProgram 路径加入到 PATH 环境变量中，当输入 a.exe 时，操作系统就会从 PATH 所提供的路径中逐个查找，这时就可以找到了。Linux 和 MacOS 具有相似的特性，甚至比 Windows 的功能更丰富。
Python 虚拟环境
就是利用上述特性构建的，在激活虚拟环境之时，激活脚本会将当前命令行程序的 PATH 修改为虚拟环境的，这样执行命令就会在被修改的 PATH 中查找，从而避免了原本 PATH 可以找到的命令，从而实现了 Python 环境的隔离。
创建Python虚拟环境
virtualenv 工具
在 python3.3 之前，只能通过 virtualenv 创建虚拟环境，首先需要安装 virtualenv
pip install virtualenv
安装完后，在当前目录下创建一个名为 myvenv 的虚拟环境:
virtualenv --no-site-packages myvenv
参数 --no-site-packages ,创建一个 “干净的” 虚拟环境
other参数，用于不同的使用场景，如:
- -p: 用于指定 Python 解析器，就是安装好的 Python 应用程序，默认为当前环境中的 Python
- --no-pip：不需要安装 pip，默认为安装
- --clear：如果创建虚拟环境的目录已经有了其他虚拟环境，清楚重建
venv 模块
Python3.3 之后，可以用模块 venv 代替 virtualenv 工具，好处是不用单独安装，3.3 及之后的版本，都可以通过安装好的 Python 来创建虚拟环境:
python -m venv myvenv
可以在当前目录创建一个名为 myvenv 的虚拟环境
venv 参数：
- --without-pip: 不需要安装 pip，默认为安装
- --clear：如果创建虚拟环境的目录已经有了其他虚拟环境，清楚重建
因为 venv 是依附于一个 Python 解析器创建的，所以不需要指定 Python 解释器版本
激活
虚拟环境创建好后，需要激活才能在当前命令行中使用，可以理解成将当前命令行环境中 PATH 变量的值替换掉
通过 virtualenv 和 模块 venv 创建的虚拟环境，激活方式是一样的，即运行激活脚本
- Windows 系统中，激活脚本路径是
<myvenv>\Scripts\activate.bat，如果是 powershell 命令行，脚本换成Activate.ps1, 注意将<myvenv>换成你自己的虚拟环境目录 - Linux 系统中，激活脚本路径是
<myvenv>/bin/activate，默认脚本没有执行权限，要么设置脚本为可执行，要么用source命令执行，例如\$ source myvenv/bin/activate激活后，可以在命令行中看到虚拟环境标记
打印 PATH，命令如下：
Linux 下：
echo $PATH
Windows 下
echo %PATH%
退出
退出虚拟环境很简单，只需要执行 deactivate 命令就行，这个命令也在虚拟环境的脚本目录下，因为激活时，将脚本目录设置到 PATH 中了，所以可以直接使用。退出虚拟环境相当于将 PATH 恢复成原来的
与开发工具配合
虽然通过激活脚本，很容易切换到虚拟环境，但是在实际开发中，还是不够方便，而且现在很多开发工具，特别是提供 Python 解析环境的开发工具，都可以和虚拟环境配合，在开发过程中几乎无感，对开发工作是很大的帮助
Visual Studio Code
- 按下 Ctrl+Shift+P, 在弹出的命令窗口中输入 "解析器"，
- 然后在下拉列表中选择 "Python:选择解析器"，这里会缓存一些已经创建好的解析器，
- 如果没有想要的，可以选择 "Enter interpreter path" 来选择解析器路径，即已经创建好的虚拟环境脚本文件夹中的 Python 程序，就可以创建一个新的解析器
选择 Python 解析器
如果编辑的是 Python 代码文件，在状态栏中也可以选择和切换解释器，更为方便
Pycharm
创建项目时，在项目创建对话框中，可以创建或者选择已经已有的解析器
选择 Python 解析器
- 选择创建新的解析器时，需要选择创建虚拟环境的工具，如 virtualenv；
- 指定虚拟环境的目录；
- 选择 Python 基础解析器，同 virtualenv 工具的 -p 参数的效果；
- 是否要继承基础解析器的第三方库
- 是否将这个虚拟环境作为默认环境，即创建其他项目时默认选择
如果选择已存在的解析器，和 VS Code 差不多，可以选择已经缓存的或者指定解析器的路径
部署虚拟环境
之所以在开发时选择虚拟环境，除了避免库之间的冲突，还有重要的原因是方便部署，因为虚拟环境是独立的，仅包含了项目相关的依赖库，所以部署的效率更高，风险更小
一般部署流程：
- 开发完成后，使用
pip freeze > requirements.txt命令将项目的库依赖导出，作为代码的一部分 - 将代码上传到服务器
- 在服务器上创建一个虚拟环境
- 激活虚拟环境，执行
pip install -r requirements.txt，安装项目依赖
怎么运行项目，需要看项目的具体情况
Web 项目
一般使用 Django、Flask 的 Web 开发框架提供的项目，部署时需要一个 Web 容器，作为程序的运行环境，容器的配置中都有一个虚拟环境的设置，其实是指定 Python 解析器的路径，将其设置为虚拟环境的目录或者 Python 解析器就可以了，启动时就用使用虚拟环境，并与其他环境隔离。例如 uWSGI 配置文件中 home 参数是用来指定解析器的。
服务类项目
就是需要以服务的形式长时间运行的，例如定时爬虫之类的。
- 对于 Linux 而言，当前主流的服务方式是 Systemd，是一种比 init 更先进的服务管理工具，在服务脚本中，设置 ExecStart 执行命令为全路径的虚拟环境的 Python 解析器，服务启动时使用独立的虚拟环境。
- Windows 服务，对于达成 EXE 包的，不需要配置虚拟环境，因为打包时已经考虑了环境问题了，如果是脚本运行的话，需要指定全路径的 Python 解析器
单次运行项目
对于一些测试或者实验性质的项目，大多数情况下手动执行，只要在激活的虚拟环境下，或者用特定的 Python 解析器运行就好了，和在开发过程中运行区别不大
其他虚拟环境管理工具
- virtualenvwrapper：是对 virtualenv 的一个封装，还有针对 vim 用户和 emacs 用户的扩展，能支持 bash/ksh/zsh
- virtualenvwrapper-win：针对 Windows batch shell 的 virtualenvwrapper
- pyenv：它可以安装、卸载、编译、管理多个 python 版本，并随时将其中一个设置为工作环境
- pyenv-win：针对 Windows 的 pyenv
