【python】使用虚拟环境详解

为什么需要使用虚拟环境

在Python开发中，使用虚拟环境（virtual environment）是非常常见且推荐的做法。这主要是因为虚拟环境可以为不同的项目提供独立的运行环境，从而解决多个项目之间的依赖冲突问题。以下是使用虚拟环境的一些主要原因：

1. 依赖管理：每个项目可能需要不同版本的库或包。如果所有项目都共享同一套全局安装的包，那么可能会出现版本冲突的问题，导致某些项目无法正常运行。通过创建独立的虚拟环境，每个项目都可以拥有自己的一套依赖包，互不影响。
2. 环境隔离：虚拟环境可以帮助开发者避免修改系统级别的Python配置，减少对其他应用的影响。这对于维护系统的稳定性和安全性非常重要。
3. 方便部署：使用虚拟环境可以轻松地复制和迁移项目所需的全部依赖，使得项目的部署更加简单和可靠。只需要将虚拟环境中安装的包列表导出，然后在新的环境中重新安装这些包即可。
4. 测试和开发：在开发新功能或尝试新的库时，可以在不干扰现有生产环境的情况下进行。这样即使实验失败也不会影响到主要的应用程序。
5. 简化协作：当团队成员之间共享代码时，确保每个人都在相同的环境中工作是非常重要的。虚拟环境可以确保所有团队成员都使用相同版本的库，从而减少因环境差异引起的错误。

总之，虚拟环境是Python开发中的一个重要工具，它有助于提高开发效率，减少环境相关的问题，是每个Python开发者都应该掌握的基本技能之一。

虚拟环境管理工具汇总

Python 虚拟环境管理器是帮助开发者管理和隔离不同项目依赖的有效工具。通过创建独立的虚拟环境，可以避免不同项目之间的依赖冲突，确保每个项目的环境配置独立且一致。以下是常用的 Python 虚拟环境管理器：

1. venv

   • 简介：venv 是 Python 3.3+ 自带的虚拟环境管理工具。
   • 特点：无需额外安装，直接使用标准库中的模块。
   • 使用：python3 -m venv myenv 创建虚拟环境；source myenv/bin/activate 激活虚拟环境。

2. virtualenv

   • 简介：virtualenv 是最早的 Python 虚拟环境管理工具之一。
   • 特点：简单易用，支持 Python 2 和 Python 3。
   • 安装：pip install virtualenv
   • 使用：virtualenv myenv 创建虚拟环境；source myenv/bin/activate 激活虚拟环境。

3. conda

   • 简介：conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，支持多种语言，但常用于 Python。
   • 特点：强大的包管理功能，支持多平台（Windows, macOS, Linux）。
   • 安装：下载并安装 Anaconda 或 Miniconda。
   • 使用：conda create --name myenv python=3.8 创建虚拟环境；conda activate myenv 激活虚拟环境。

4. pipenv

   • 简介：pipenv 是一个高级的虚拟环境管理工具，旨在简化依赖管理和环境创建。
   • 特点：自动生成 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件，支持自动激活虚拟环境。
   • 安装：pip install pipenv
   • 使用：pipenv install 创建虚拟环境并安装依赖；pipenv shell 激活虚拟环境。

5. poetry

   • 简介：poetry 是一个现代的包管理和环境管理工具，强调项目管理和依赖解析。
   • 特点：生成 pyproject.toml 文件，支持依赖锁定和版本管理。
   • 安装：curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
   • 使用：poetry new myproject 创建新项目；poetry install 安装依赖；poetry shell 激活虚拟环境。

6. pyenv

   • 简介：pyenv 是一个多版本 Python 管理工具，允许在同一个系统上安装多个 Python 版本。
   • 特点：支持多版本 Python 的切换，与 virtualenv 结合使用效果更佳。
   • 安装：参考官方文档进行安装。
   • 使用：pyenv install 3.8.5 安装 Python 3.8.5；pyenv local 3.8.5 设置当前目录下的 Python 版本。

7. tox

   • 简介：tox 是一个通用的虚拟环境管理和测试工具，主要用于自动化测试。
   • 特点：支持多环境测试，适用于 CI/CD 流程。
   • 安装：pip install tox
   • 使用：编写 tox.ini 配置文件；tox 运行测试。

8. hatch

   • 简介：hatch 是一个现代的 Python 包管理和环境管理工具，旨在简化开发流程。
   • 特点：支持项目初始化、依赖管理、构建和发布。
   • 安装：pip install hatch
   • 使用：hatch new myproject 创建新项目；hatch env create 创建虚拟环境；hatch env shell 激活虚拟环境。

9. pip-tools

   • 简介：pip-tools 是一组命令行工具，用于管理 requirements.txt 文件。
   • 特点：支持依赖解析和锁定，确保依赖的一致性。
   • 安装：pip install pip-tools
   • 使用：pip-compile requirements.in 生成 requirements.txt；pip-sync 同步环境。

10. Huak

    • 简介：Huak 是一个新兴的 Python 包管理和环境管理工具，设计目标是提供更简洁、高效的开发体验。它集成了项目创建、依赖管理、构建和发布的功能，旨在简化开发者的工作流程。

    • 特点：

      • 支持项目初始化，可以快速创建新的 Python 项目。
      • 管理项目的依赖关系，确保开发、测试和生产环境的一致性。
      • 提供构建和发布功能，方便将包上传到 PyPI 或其他仓库。
      • 支持多平台，包括 Windows、macOS 和 Linux。

    • 安装：pip install huak

    • 使用：

      • 创建新项目：huak new myproject
      • 创建虚拟环境：huak env create
      • 激活虚拟环境：huak env shell

11. Pixi

    • 简介：Pixi 是一个轻量级的 Python 虚拟环境管理工具，专注于简单性和易用性。它可以帮助开发者轻松地创建和管理多个虚拟环境，而无需担心环境冲突。

    • 特点：

      • 快速创建和切换虚拟环境。
      • 支持自动激活和去激活虚拟环境。
      • 集成 pip 和 venv，提供一致的用户体验。
      • 支持多种配置选项，满足不同开发需求。

    • 安装：pip install pixi

    • 使用：

      • 创建新项目：pixi new myproject
      • 创建虚拟环境：pixi env create
      • 激活虚拟环境：pixi env activate

12. Rye

    • 简介：Rye 是一个现代化的 Python 包管理和环境管理工具，旨在提高开发效率。它不仅提供了虚拟环境管理功能，还集成了依赖管理和项目构建工具，使开发过程更加流畅。

    • 特点：

      • 支持项目初始化，可以快速创建新的 Python 项目。
      • 管理项目的依赖关系，确保环境的一致性。
      • 提供构建和发布功能，方便将包上传到 PyPI 或其他仓库。
      • 支持多平台，包括 Windows、macOS 和 Linux。

    • 安装：pip install rye

    • 使用：

      • 创建新项目：rye new myproject
      • 创建虚拟环境：rye env create
      • 激活虚拟环境：rye env shell

13. uv

    • 简介：uv（Universal Virtualenv）是一个跨平台的 Python 虚拟环境管理工具，旨在简化虚拟环境的创建和管理。它支持多种环境管理方式，包括 venv、virtualenv 和 conda，为开发者提供了灵活的选择。

    • 特点：

      • 支持多种虚拟环境管理方式，如 venv、virtualenv 和 conda。
      • 创建虚拟环境的速度比 venv 快 80 倍，比 virtualenv 快 7 倍，并且不依赖于 Python。

    • 安装：pip install uv

    • 使用：

      • 创建新项目：uv new myproject
      • 创建虚拟环境：uv env create
      • 激活虚拟环境：uv env activate

下面将介绍一下 Python 3.3+ 自带的虚拟环境管理工具 venv 的使用，后面会单独写一篇文章介绍最新的最快的虚拟环境管理器的 UV 的使用。

虚拟环境管理器venv的使用

创建虚拟环境

venv是 Python 3.3 及以上版本自带的模块，用于创建轻量级的虚拟环境。

python3 -m venv myenv

这将在当前目录下创建一个名为myenv的虚拟环境。激活这个环境后，就可以在这个环境中安装和管理项目所需的所有包了。

激活虚拟环境

激活虚拟环境的命令根据操作系统有所不同：

• 在Windows上：

myenv\Scripts\activate

• 在Unix或MacOS上：

source myenv/bin/activate

在Python中激活虚拟环境后，使用该环境中安装的python和pip非常直接。以下是具体步骤：

1. 使用虚拟环境中的Python

一旦虚拟环境被激活，你可以通过直接调用 python 来使用虚拟环境中的Python解释器。例如：

python --version

这将显示虚拟环境中Python的版本信息。

2. 使用虚拟环境中的Pip

同样，你可以通过直接调用 pip 来使用虚拟环境中的包管理工具。例如：

• 安装包:

pip install requests

• 查看已安装的包:

pip list

• 卸载包:

pip uninstall requests -y

3. 验证是否在虚拟环境中

你可以通过以下命令来验证当前是否在虚拟环境中：

which python  # macOS/Linux
where python  # Windows

这些命令会显示当前使用的Python解释器的路径。如果路径指向你的虚拟环境目录（如 venv/bin/python 或 venv\Scripts\python.exe），则说明你确实在虚拟环境中。

4. 退出虚拟环境

当你完成工作并希望退出虚拟环境时，可以使用以下命令：

deactivate

这将关闭虚拟环境，并恢复到系统默认的Python环境。

总结

• 激活虚拟环境：source venv/bin/activate (macOS/Linux) 或 .\venv\Scripts\activate (Windows)
• 使用虚拟环境中的Python：python
• 使用虚拟环境中的Pip：pip
• 验证是否在虚拟环境中：which python (macOS/Linux) 或 where python (Windows)
• 退出虚拟环境：deactivate

删除虚拟环境

在 Python 中删除一个虚拟环境其实非常简单，只需删除该虚拟环境所在的文件夹即可。这里有一个步骤指南来帮助你完成这个过程：

1. 确定虚拟环境的位置

首先，你需要知道你的虚拟环境位于哪个目录下。通常，当你创建一个虚拟环境时，你会指定一个目标目录来存放它。例如，如果你使用 venv 模块创建了一个名为 myenv 的虚拟环境，那么这个环境可能位于你的项目根目录下的 myenv 文件夹中。

2. 退出虚拟环境（可选）

虽然这一步不是必须的，但有时候确认当前没有激活需要删除的虚拟环境是个好习惯。你可以通过以下命令来激活或检查当前激活的虚拟环境：

• Windows:

myenv\Scripts\activate

• macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

如果当前激活的是你想要删除的虚拟环境，请先将其停用：

• 所有平台:

deactivate

3. 删除虚拟环境

一旦确定了虚拟环境的位置并且已经停用了它，你就可以直接删除对应的文件夹了。根据你的操作系统，可以使用以下命令：

• Windows:

rmdir /s /q path\to\myenv

• macOS/Linux:

rm -rf path/to/myenv

这里，path\to\myenv 或 path/to/myenv 应替换为你的虚拟环境实际所在的路径。

4. 验证删除

为了确保虚拟环境已经被成功删除，你可以尝试再次激活它。如果系统提示找不到该虚拟环境，则说明删除成功。

激活虚拟环境的原理

使用 source venv/bin/activate 激活虚拟环境的原理主要涉及 shell 环境变量和路径的修改。下面详细解释这一过程：

1. 虚拟环境的创建

首先，当你使用 python -m venv venv 命令创建一个虚拟环境时，Python 会生成一个名为 venv 的目录（你可以自定义这个目录名），这个目录中包含了一个独立的 Python 解释器副本及其相关库文件。

2. activate 脚本的作用

在 venv/bin 目录下，有一个 activate 脚本（对于 Windows 系统，是 venv\Scripts\activate.bat）。这个脚本的主要作用是修改当前 shell 会话的环境变量，以便将虚拟环境的路径添加到系统的 PATH 变量的最前面。

3. 修改 PATH 变量

当你运行 source venv/bin/activate 命令时，activate 脚本会被执行。它会做以下几件事情：

• 修改 PATH 变量：将虚拟环境的 bin 目录（即 venv/bin）添加到 PATH 变量的最前面。这样，当你在命令行中输入 python 或 pip 时，系统会优先使用虚拟环境中的 Python 解释器和 pip 工具，而不是全局安装的版本。

PATH="venv/bin:$PATH"

• 设置 VIRTUAL_ENV 环境变量：记录当前激活的虚拟环境的路径，方便后续操作。

VIRTUAL_ENV="/path/to/your/venv"

• 修改提示符：通常情况下，activate 脚本还会修改 shell 提示符，显示当前激活的虚拟环境的名称。例如，如果你的虚拟环境名为 venv，那么提示符可能会变成 (venv) your_username@hostname:~$。

if [ -z "$VIRTUAL_ENV_DISABLE_PROMPT" ]; then
  _OLD_VIRTUAL_PROMPT="$PS1"
  PS1="(`basename \"$VIRTUAL_ENV\"`) $PS1"
fi

可以通过下面的命令查看修改后的 PATH 环境变量：

echo $PATH

4. 退出虚拟环境

当你不再需要使用虚拟环境时，可以运行 deactivate 命令来退出虚拟环境。deactivate 命令会恢复 PATH 和 PS1 环境变量到激活虚拟环境前的状态。

deactivate

通过 source venv/bin/activate 命令，你可以在当前 shell 会话中临时修改环境变量，使虚拟环境中的 Python 和其他工具成为默认使用的版本。

使用虚拟环境遇到的问题

虚拟环境已经删除PATH环境变量没有修改

当你在Python中删除了一个虚拟环境，但PATH环境变量仍然指向这个已删除的虚拟环境时，可能会遇到一些问题，比如运行python或pip命令时出现错误。为了正确处理这种情况，你可以按照以下步骤操作：

1. 检查当前的PATH环境变量

首先，你需要检查当前的PATH环境变量，看看它是否还包含已删除的虚拟环境路径。在不同的操作系统中，检查方法有所不同：

• Windows:
  打开命令提示符（CMD）或PowerShell，然后输入：

echo %PATH%

• macOS/Linux:
  打开终端，然后输入：

echo $PATH

2. 从PATH中移除已删除的虚拟环境路径

找到并移除已删除的虚拟环境路径。这可以通过编辑环境变量配置文件来实现。

• Windows:
  1. 右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。
  2. 点击“高级系统设置”。
  3. 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。
  4. 在“用户变量”或“系统变量”中找到Path变量，点击“编辑”。
  5. 删除已删除的虚拟环境路径条目，然后保存更改。
• macOS/Linux:
  编辑你的shell配置文件（如.bashrc, .zshrc等），移除已删除的虚拟环境路径。例如，在.bashrc中：

nano ~/.bashrc

找到类似以下的行，并删除或注释掉：

export PATH="/path/to/deleted/venv/bin:$PATH"

保存文件后，重新加载配置文件：

source ~/.bashrc

3. 验证更改

更改环境变量后，重新打开终端或命令提示符，再次检查PATH环境变量，确保已删除的虚拟环境路径已被移除。同时，尝试运行python --version和pip --version命令，确保它们指向正确的Python和pip版本。

4. 重新激活所需的虚拟环境（可选）

如果你有其他正在使用的虚拟环境，可以重新激活它：

source /path/to/new/venv/bin/activate  # macOS/Linux

.\path\to\new\venv\Scripts\activate    # Windows

通过以上步骤，你可以确保PATH环境变量不再指向已删除的虚拟环境，从而避免相关的问题。

如何创建不同python版本的虚拟环境

在Python开发中，使用虚拟环境可以帮助你管理项目的依赖关系，避免不同项目之间的依赖冲突。创建不同Python版本的虚拟环境可以通过多种工具实现，最常用的是venv、virtualenv和conda。下面分别介绍这三种方法：

1. 使用 **venv** 创建虚拟环境

venv 是 Python 3.3 及以上版本自带的模块，用于创建轻量级的虚拟环境。

安装特定版本的 Python

首先，确保你的系统上安装了所需的Python版本。你可以从Python官方网站下载并安装多个版本的Python。

创建虚拟环境

假设你想要基于 Python 3.8 创建一个虚拟环境，可以这样做：

python3.8 -m venv myenv

假设你想要基于 Python 3.10 创建一个虚拟环境，可以这样做：

python3.10 -m venv myenv

虚拟环境中的python版本和创建虚拟环境的python版本一致，这里的 myenv 是你为这个虚拟环境选择的名字，可以根据需要更改。

2. 使用 **virtualenv** 创建虚拟环境

virtualenv 是一个更灵活的工具，支持更多的自定义选项。如果你的系统上没有安装 virtualenv，可以通过 pip 安装它：

pip install virtualenv

然后，你可以指定 Python 解释器来创建虚拟环境：

virtualenv -p /usr/bin/python3.8 myenv

这里 **-p** 参数后面跟的是 Python 解释器的路径，你需要根据实际情况调整这个路径，指定不同的python版本路径则会创建对应的python版本的虚拟环境。

3. 使用 **conda** 创建虚拟环境

conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，适用于 Windows、macOS 和 Linux。Conda 允许你轻松地安装包和管理环境，而不仅仅是 Python 包。

安装 Miniconda 或 Anaconda

首先，你需要安装 Miniconda 或 Anaconda。访问它们的官方网站进行下载和安装。

创建虚拟环境

使用 conda 创建一个特定版本的 Python 虚拟环境非常简单：

conda create --name myenv python=3.8

这里的 myenv 是你的环境名称，python=3.8 指定了 Python 的版本。

激活和停用虚拟环境

激活虚拟环境：

• 对于 venv 和 virtualenv：

source myenv/bin/activate  # 在 Unix 或 macOS 上
.\myenv\Scripts\activate  # 在 Windows 上

• 对于 conda：

conda activate myenv

停用虚拟环境：

• 对于所有类型：

deactivate

通过这些步骤，你可以轻松地为不同的项目创建和管理多个不同版本的 Python 虚拟环境。

参考文档

11款Python虚拟环境管理器详细攻略，总有一款适合你