Python 虚拟环境

Python 之所以强大，除了语言本身的特性外，更重要的是拥有无所不及的第三方库。强大的软件库，让开发者将精力集中在业务上，而避免重复造轮子的浪费。但众多的软件库，形成了复杂的依赖关系，加上 Python2 和 Python3 旷日持久之争，对采用 Python 开发的项目造成了不少困扰，所以 Python 建议，通过虚拟环境工具为项目创建纯净的依赖环境

Python 应用经常需要使用一些包第三方包或者模块，有时需要依赖特定的包或者库的版本，所以不能有一个能适应所有 Python 应用的软件环境，很多时候不同的 Python 应用所依赖的版本是冲突的，满足了其中一个，另一个则无法运行，解决这一问题的方法是虚拟环境。虚拟环境是一个包含了特定 Python 解析器以及一些软件包的自包含目录，不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境，从而解决了依赖冲突问题，而且虚拟环境中只需要安装应用相关的包或者模块，可以给部署提供便利

构建虚拟环境

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可以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，也可以为进程指定环境变量，其中 PATH 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 虚拟环境就是利用这个特性构建的，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。

为了让开发容易区分当前环境是否虚拟环境以及是那个虚拟环境，命令提示符前会加上特殊标记，例如:

通过virtualenv 工具构建（Python3.3之前）

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，在你需要创建虚拟环境的项目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 的意思是创建虚拟环境时，不复制主环境中安装的第三方包，也就是创建一个 “干净的” 虚拟环境

virtualenv 还有很多参数，用于不同的使用场景，例如:

-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

通过venv模块构建（Python3.3以后）

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 有些参数，不过相比 virtualenv 少了些，这里简单介绍几个：

--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venv

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：

激活方式

1.命令行提示符（<myvenv> 是你自己的虚拟环境目录）
<myvenv>\Scripts\activate.bat
2.powershell 命令行（<myvenv> 是你自己的虚拟环境目录）
<myvenv>\Scripts\activate.ps1
也可以之间进入到activate.bat的目录下直接输入activate.bat激活

powershell下直接输入 .\activate.ps1直接激活

退出venv

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

deactivate

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

VS Code 是个后起之秀，功能强大且具有丰富的插件资源，无疑是这两年发展最快的综合开发工具。现在的版本配置 Python 虚拟环境很简单，只需要选择一个 Python 解释器就好了

同时按下 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

部署虚拟环境流程

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

一般部署流程是：

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 Web 项目一般使用 Django、Flask 的 Web 开发的提供 Web 服务的项目，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。

服务类项目服务类项目就是需要以服务的形式长时间运行的，例如之前介绍的公交闹钟，或者一些定时爬虫之类的，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了。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：用来解决这类问题。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

有兴趣的话可以试用一下

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