Python创建虚拟环境的三种方式比较

Python创建虚拟环境的三种方式
- 首先：为什么需要虚拟环境？
Pipenv vs Virtualenv vs Conda
- 1. Virtualenv
- 2. Pipenv
- 3. Conda
参考资料

Python创建虚拟环境的三种方式

首先：为什么需要虚拟环境？

在使用Python语言时，通过pip（pip3）来安装第三方包，但是由于pip的特性，系统中只能安装每个包的一个版本。但是在实际项目开发中，不同项目可能需要第三方包的不同版本，迫使我们需要根据实际需求不断进行更新或卸载相应的包，而如果我们直接使用本地的Python环境，会导致整体的开发环境相当混乱而不易管理，这时候我们就需要开辟一个独立干净的空间进行开发和部署，虚拟环境就孕育而生。

这里，我们以Pycham创建新项目时候环境选择的环境为切入点，如下所示：

Pipenv vs Virtualenv vs Conda

1. Virtualenv

Virtualenv 是目前最流行的 Python 虚拟环境配置工具，同时支持Python2和Python3，也可以为每个虚拟环境指定Python解释器。

请预先安装pip或者pip3（安装pip的三种方式），以pip3为例，一旦正常安装pip后，可使用以下命令安装Virtualenv：

pip3 install virtualenv

在终端或命令提示符下进入（cd）选择的目录搭建一个虚拟环境

virtualenv venv

如果存在多个python解释器，可以选择指定一个Python解释器（比如python3.6），没有指定则由系统默认的解释器来搭建（变更默认的python版本可以看看 {% post_link Python/使用update-alternatives管理多个版本的Python %})：

virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv

将会在当前的目录中创建一个名venv的文件夹，这是一个独立的python运行环境，包含了Python可执行文件，以及 pip库的一份拷贝，但第三方包需要重新安装。
要开始使用虚拟环境，其需要被激活：

source env/bin/activate

停用虚拟环境：

deactivate

virtualenv 的一个最大的缺点就是，每次开启虚拟环境之前要去虚拟环境所在目录下的 bin 目录下 source 一下 activate。这时候virtualenvwrapper出现了，它对不同的虚拟环境使用不同的目录进行管理，并且还省去了每次开启虚拟环境时候的 source 操作，使得虚拟环境更加好用。

pip3 install virtualenvwrapper

vim ~/.bashrc开始配置virtualenvwrapper:

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

接着执行 source ~/.bashrc(或./zshrc)。

注意：修改.bashrc还是.zshrc取决于你使用的那种 shell。

Virtualenv相关命令总结：

workon: 打印所有的虚拟环境；
mkvirtualenv xxx: 创建 xxx 虚拟环境，可以–python=/usr/bin/python3.6 指定python版本;
workon xxx: 使用 xxx 虚拟环境;
deactivate: 退出 xxx 虚拟环境；
rmvirtualenv xxx: 删除 xxx 虚拟环境。
lsvirtualenv : 列举所有的环境。
cdvirtualenv: 导航到当前激活的虚拟环境的目录中，比如说这样您就能够浏览它的 site-packages。
cdsitepackages: 和上面的类似，但是是直接进入到 site-packages 目录中。
lssitepackages : 显示 site-packages 目录中的内容。

总结：Virtualenv的优点：

使得不同Python应用的开发环境相互独立
开发环境升级不影响其他应用的开发环境，也不会影响全局的环境（默认开发环境是全局开发环境）,因为虚拟环境是将全局环境进行私有的复制，当我在虚拟环境进行 pip install 时，只会安装到选择的虚拟环境中。
它可以防止系统中出现包管理混乱和版本的冲突

2. Pipenv

pipenv 是 Pipfile 主要倡导者、requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具，主要包含了Pipfile、pip、click、requests和virtualenv，能够有效管理Python多个环境，各种第三方包及模块。

pipenv所解决的问题:

requirements.txt 依赖管理的局限
多个项目依赖不同第三方库、包版本问题
依赖分析

pipenv的特性：

pipenv集成了pip，virtualenv两者的功能，且完善了两者的一些缺陷。
过去用virtualenv管理requirements.txt文件可能会有问题，Pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock，后者存放将包的依赖关系，查看依赖关系是十分方便。
各个地方使用了哈希校验，无论安装还是卸载包都十分安全，且会自动公开安全漏洞。
通过加载.env文件简化开发工作流程。
支持Python2 和 Python3，在各个平台的命令都是一样的。

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

可使用以下命令安装pipenv:

pip3 install pipenv

接下来，通过使用以下命令创建一个新环境，在指定目录下创建虚拟环境, 会使用本地默认版本的python:

pipenv install

如果要指定版本创建环境，可以使用如下命令:

pipenv --two  # 使用当前系统中的Python2 创建环境
pipenv --three  # 使用当前系统中的Python3 创建环境
pipenv --python 3  # 指定使用Python3创建环境
pipenv --python 3.6  # 指定使用Python3.6创建环境
pipenv --python 2.7.14  # 指定使用Python2.7.14创建环境

激活虚拟环境:

pipenv shell

删除虚拟环境:

pipenv --rm

使用exit退出当前虚拟环境。

3. Conda

Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。Anaconda也有自己的虚拟环境系统，称为conda。conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。
适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
适用平台：Windows, macOS, Linux
用途：

快速安装、运行和升级包及其依赖项。
在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

可以通过以下命令创建虚拟环境：

conda create --name environment_name python=3.6

激活虚拟环境：

conda activate

conda环境的卸载：

conda remove -n environment_name --all

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/163023998
https://blog.csdn.net/zxbylx1120471286/article/details/107187517
https://blog.csdn.net/weixin_40922744/article/details/103721870?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.control
https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/86292354

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