Python的虚拟环境极大地方便了人们的生活。本指南先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。
注意：本指南在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x。
1. 为什么使用虚拟环境"color: #ff0000">2. 什么是虚拟环境"color: #ff0000">3. 使用虚拟环境
(1) 创造虚拟环境
假设想要为正在处理的项目创建一个名为test-project/的虚拟环境，该项目具有以下目录树：
test-project/ ├── data ├── deliver # Final analysis, code, & presentations ├── develop # Notebooks for exploratory analysis ├── src # Scripts & local project modules └── tests
需要执行venv模块，它是Python标准库的一部分。
% cd test-project/ % python3 -m venv venv/ # Creates an environment called venv/
注意：可使用不同的环境名称替换“venv/”。
瞧!虚拟环境诞生了。现在项目变成：
test-project/ ├── data ├── deliver ├── develop ├── src ├── tests └── venv # There it is!
提醒：虚拟环境本身就是一个目录。
唯一要做的事情是通过运行前面提到的脚本来“激活”环境。
% source venv/bin/activate (venv) % # Fancy new command prompt
现在我们位于活动的虚拟环境中(由命令提示符指示，前缀为活动环境的名称)。
我们会像往常一样处理项目，确保项目与系统的其他部分完全隔离。在虚拟环境中，我们无法访问系统范围的站点包，并且无法在虚拟环境之外访问安装包。
完成项目工作时，可以通过以下代码退出环境：
(venv) % deactivate % # Old familiar command prompt
(2) 安装包
默认情况下，只在新环境中安装pip和setuptools。
(venv) % pip list # Inside an active environmentPackage Version ---------- ------- pip 19.1.1 setuptools 40.8.0
如果想要安装第三方库的特定版本，比如numpyv1.15.3，可像往常一样使用pip。
(venv) % pip install numpy==1.15.3 (venv) % pip listPackage Version ---------- ------- numpy 1.15.3 pip 19.1.1 setuptools 40.8.0
现在可在脚本或活动的Python shell中导入numpy。例如，假设项目包含以下几行脚本tests / imports-test.py。
#!/usr/bin/env python3 import numpy as np
直接从命令行运行这个脚本时，可得到：
(venv) % tests/imports-test.py (venv) % # Look, Ma, no errors!
成功。脚本导入numpy没有故障。
4. 管理环境
(1) 需求文件
使我们的工作成果可被他人重新使用的最简单方法是在项目的根目录(顶层目录)中加入一个需求文件。为此，需要运行pip freeze，以下列出已安装的第三方软件包及其版本号：
(venv) % pip freeze numpy==1.15.3
并将输出写入文件，我们称之为requirements.txt。
(venv) % pip freeze > requirements.txt
更新软件包或安装新软件包时，都可使用相同的命令重写需求文件。
现在，任何共享项目的人都可以使用requirements.txt文件，通过复制环境以在系统上运行项目。
(2) 复制环境
等等——究竟是怎么做到的"htmlcode">
test-project/ ├── data ├── deliver ├── develop ├── requirements.txt ├── src └── tests
注意到有点不寻常的东西了吗"htmlcode">
Sara% cd test-project/ Sara% python3 -m venv venv/
并使用pip install -r requirements.txt将项目的依赖项安装在活动的虚拟环境中。
Sara% source venv/bin/activate (venv) Sara% pip install -r requirements.txt Collecting numpy==1.15.3 (from -r i (line 1)) Installing collected packages: numpy Successfully installed numpy-1.15.3
现在，Sara系统上的项目环境与我们的系统完全相同。很整洁，不是吗"htmlcode">
% rm -r venv/ # Nukes the old environment % python3 -m venv venv/ # Makes a blank new one % pip install -r requirements.txt # Re-installs
大功告成，多亏了requirements.txt文件，又恢复了正常。然而另一个原因是始终要在项目中列入需求文件。
5. 虚拟环境如何做到这一点"htmlcode">
调用Python解释器或运行.py脚本时，shell会按顺序搜索PATH中列出的目录，直到遇到Python实例。要查看PATH首先找到的Python实例，请运行which python3。 通过站点模块(这是Python标准库的一部分)查找此Python实例查找站点包的位置也很容易。 运行脚本venv / bin / activate修改PATH，以便shell在搜索系统的全局二进制文件之前搜索项目的本地二进制文件。 现在shell知道如何使用项目的本地Python实例： 在哪里可以找到项目的本地站点包"htmlcode">
(2) 理智检查 还记得以前的tests / imports-test.py脚本吗"htmlcode">
我们能够在活动环境中运行此脚本，不出现任何问题，是因为环境中的Python实例能够访问项目的本地站点包。 如果运行从项目的虚拟环境外部而来的相同脚本会发生什么"htmlcode">
是的，出现了一个错误，但我们应该这样做。如果我们不这样做，那就意味着我们能够从项目外部访问项目的本地站点包，从而破坏了拥有虚拟环境的整个目的。出现错误的事实证明我们的项目与系统的其他部分完全隔离。 (3) 环境的目录树 有一件事可以帮助整理所有这些信息，即清楚地了解环境目录树的外观。 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
% echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin
% which python3
/usr/local/bin/python3 # Your output may differ
% python3 # Activates a Python shell
> import site
> site.getsitepackages() # Points to site-packages folder['/usr/local/Cellar/python/3.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages']
% cd ~/test-project/
% source venv/bin/activate
(ven) % echo $PATH~/test-project/venv/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin
(venv) % which python3
~/test-project/venv/bin/python3
(venv) % python3
> import site
> site.getsitepackages()['~/test-project/venv/lib/python3.7/site-packages'] # Ka-ching
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
% tests/imports-test.py # Look, no active environmentTraceback (most recent call last):
File "tests/imports-test.py", line 3, in <module>
import numpy as npModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
test-project/venv/ # Our environment's root directory
├── bin
│ ├── activate # Scripts to activate
│ ├── activate.csh # our project's
│ ├── activate.fish # virtual environment.
│ ├── easy_install
│ ├── easy_install-3.7
│ ├── pip
│ ├── pip3
│ ├── pip3.7
│ ├── python -> /usr/local/bin/python # Symlinks to system-wide
│ └── python3 -> python3.7 # Python instances.
├── include
├── lib
│ └── python3.7
│ └── site-packages # Stores local site packages
└── pyvenv.cfg
Python,虚拟环境
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com