一、安装前提

明确自己的开发所需的python版本， Python 2.7.x 或者Python 3.6.x 。

安装 Python 2.7.x 或Python 3.6.x 版的virtualenv、virtualenvwrapper皆可

virtualenv 库：创建 python 虚拟环境

virtualenvwrapper 库：管理 python 虚拟环境(统一)

> pip install virtualenv

> pip install virtualenvwrapper

二、配置环境变量

环境变量设置的困难在于，「Mac本身自带python环境」与「后期安装的Anaconda的python环境」有冲突。

查看python可执行文件的路径

查看环境设置，选择输入:

> sudo vim ~/.bash_profile 或者> sudo vim ~/.zshrc

选择系统自带的「python可执行文件的路径」，并选择好相应的版本，可以选择2.7或3.5等。

三、安装和启动新的虚拟环境

# Create a virtual environment named e.g. graphlab-env

在Mac的Terminal中，输入> mkvirtualenv -p *python地址&版本* 虚拟环境名

本文中，输入 > mkvirtualenv -p /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3 scrapy-env，默认不继承系统的第三方包。

可以添加参数:--no-site-packages(不继承)

--system-site-packages(继承)

推荐下方安装虚拟环境

直接安装 python 3.5虚拟环境(或2.7等存在于本机的版本)

> mkvirtualenv venv -p python3.5

...

> which python

Users/bidoli/.virtualenvs/venv/bin/python

执行上述操作，只生成相应版本的「python可执行文件的路径」，如下图所示。

python的可执行文件默认为python3的，且来至于本地纯净的虚拟环境。

python2的可执行文件来至于系统,，同时其包与系统的包通用，输入> pip2 list查询可知。

新环境生成后，默认自动进入。

查看已安装的python环境列表，输入 > workon

# Activate the virtual environment

注意：需进入指定的环境目录下(基于WORKON_HOME的配置，使用virtualenvwrapper库)

1、在Terminal中，任意位置输入> source activate，直接跳转到(root)的虚拟环境。

2、输入> source scrapy-env/bin/activate，才会进入(scrapy-env)虚拟环境；或者在scrapy-env目录下输入> source bin/activate也可进入(scrapy-env)虚拟环境。

3、快速切换

4、退出

5、删除

> rmvirtualenv scrapy-env

四、结果

虚拟环境下，查看「python可执行文件的路径」和「python的包管理」。

1.查看python3的位置；2.查看python的位置；3.查看python安装的包。(仅3个包，十分简洁干净)

可以在虚拟环境中安装你需要的包，例如：pip install "ipython[notebook]"

五、在PyCharm IDE 中使用此Python虚拟环境

属性栏Pycharm > Preferences > Project:项目名 > Project Interpreter

六、其他安装方式

基于Anaconda的python虚拟环境[2]

优点：可视化的包管理界面。

缺点：一次性安装包太多，速度慢。

image.png

七、问题解决

7.1 jupyter kernel error

原因：

1、多次安装和卸载python环境；

2、anaconda&virtualenv&pyenv3者混合使用，并卸载其中某个。

这2个原因会导致jupyter kernel的python内核(python的环境)路径缺失。

解决：

1、jupyter kernelspec list，查看安装的内核和位置

2、cat kernel.json，查看Python编译器的路径

3、如果不正确，编辑路径，使得其与终端中which python所显示的路径相同

4、重启jupyter notebook即可