Python创建虚拟环境的三种方式（venv | pipenv | conda）

Posted 2022-04-19 Xavier Jiezou

文章目录

• • 引言
  • 教程
  • • venv
    • • 安装
      • 用法
    • pipenv
    • • 安装
      • 用法
    • conda
    • • 安装
      • 用法
  • 总结
  • 拓展
  • 参考
  • 插画

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引言

什么是虚拟环境？虚拟环境是一个 Python 环境，其中安装的 Python 解释器、库和脚本与安装在其他虚拟环境中的那些是隔离的，而且（默认情况下）安装在系统 Python 中的任何库（即作为操作系统的一部分安装的库）也是隔离的。

为什么需要虚拟环境？这是由于 pip 的特性决定的，同一个环境下，仅允许安装每个包的一个版本。假设，这里有三个包，分别为：A、B 和 C。A 包依赖于 B 包的 v1.0 版本，而 C 包依赖于 B 包的 v2.0 版本。如果我安装了 v1.0 的 B 包，那么 C 包就无法使用；如果安装了 v2.0 的 B 包，那么 A 包就无法使用。因此，在同一个环境下，由于只能安装一个版本的 B 包，导致 A 包和 C 包无法同时使用。

因此，我们需要创建多个 Python 的虚拟环境来解决上述问题。在环境 1 下安装 v1.0 的 B 包，然后就能使用 A 包，在环境 2 下安装 v2.0 的 B 包，就能使用 C 包。也就说，不同虚拟环境下的包是互不影响的，避免了包冲突问题。

此外，我们推荐每进行一个新的项目开发，就创建一个仅适用于该项目的虚拟 Python 环境。这样有助于包管理，同时还能非常清晰地列出项目开发用到的所有包，生成一键安装清单，方便后期的部署或复现。

本文将介绍三种最常用的创建 Python 虚拟环境的方式，让您轻松掌握创建及使用虚拟环境的方法。

教程

venv

Python2 版本创建虚拟环境常使用一个名为 virtualenv 的第三方包。从 Python3.3 以后，标准库就内置了一个名为 venv 的模块，我们可以用它来创建虚拟环境，完全替换 virtualenv。

安装

不需要安装，Python3.3 及以上版本的内置标准模块。

用法

1. 创建环境

python -m venv ENV_DIR

ENV_DIR 指定存放环境的目录，一般使用 venv，这是一个不成文的规定。

虚拟环境的目录树结构如下（Windows）：

.venv
    ├─pyvenv.cfg
    ├─Include
    ├─Lib
    │  └─site-packages
    │      ├─pip
    │      ├─pip-20.2.3.dist-info
    │      ├─pkg_resources
    │      ├─setuptools-49.2.1.dist-info
    │      ├─easy_install.py
    │      └─__pycache__
    └─Scripts
    │  └─activate
    │  └─activate.bat
    │  └─Activate.ps1
    │  └─deactivate.bat
    │  └─easy_install-3.9.exe
    │  └─easy_install.exe
    │  └─pip.exe
    │  └─pip3.9.exe
    │  └─pip3.exe
    │  └─python.exe
    │  └─pythonw.exe

pyvenv.cfg 是一个配置文件，包含三个参数：

• home：指向运行命令的 Python 安装目录；
• include-system-site-packages：是否使用系统 Python 环境中安装的包。默认是 false，即不使用；
• version：Python 版本号。

2. 激活环境

• Windows

.\\ENV_DIR\\Scripts\\activate

• Unix/macOS

source ENV_DIR/bin/activate

3. 退出环境

deactivate

4. 删除环境

删除整个环境的安装目录即可。

pipenv

pipenv 将包管理工具 pip 和虚拟环境创建工具 virtualenv 有机地结合到了一起，实现了开发环境和生产环境依赖的分离，旨在构建专属于 Python 的开发工作流，达到类似于 npm，yarn 等工具的效果。

安装

pip install pipenv

用法

1. 环境管理

• 创建环境：pipenv install
• 激活环境：pipenv shell
• 退出环境：exit
• 删除环境：pipenv --rm

pipenv install 命令会根据系统默认 Python 版本来创建虚拟环境，并生成用于依赖包管理的 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件。当你将项目分享给他人的时候，执行 pipenv install 命令会创建一个虚拟环境并自动安装 Pipfile 中指定的依赖包。

2. 包管理

• 安装包：
  • 用包名安装并写入 Pipfile 的生产环境：pipenv install requests
  • 用包名安装并写入 Pipfile 的开发环境：pipenv install pytest --dev
  • 安装 Pipfile 中列出的所有生产环境包：pipenv install
  • 安装 Pipfile 中列出的所有开发环境包：pipenv install --dev
• 卸载包：
  • 卸载指定包并从 Pipfile 中移除：pipenv uninstall requests
  • 卸载所有生产环境包(不从Pipfile中移除)：pipenv uninstall --all
  • 卸载所有开发环境包并从 Pipfile 中移除：pipenv uninstall --all-dev

3. 配置 pypi 镜像

将 Pipfile 和 Pipfile.lock 中对应的 pypi 源（https://pypi.org/simple）修改为国内镜像源，可以解决包下载速度慢的问题。

清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

conda

Anaconda 是一个大型的环境管理系统，支持 Python/R 在内的多种语言。安装 Anaconda 或 Miniconda（精简版） 之后就能使用 conda 命令来创建和管理 Python 环境。

安装

Miniconda软件安装教程（Windows）
Miniconda软件安装教程（Linux）

用法

1. 创建环境

conda create -n ENV_NAME python=3.9

2. 激活环境

conda activate ENV_NAME

3. 退出环境

conda deactivate

4. 删除环境

conda env remove -n ENV_NAME

总结

• venv：内置模块，小巧轻便，使用灵活；
• pipenv：Python 开发专属，定义了一套完整的 Python 开发工作流；
• conda：大型的环境管理系统，Python 开发必备软件。

conda 可以创建多个不同版本的 Python 环境，而 venv 和 pipenv 只能根据系统中已有 Python 版本创建。

拓展

在虚拟环境中可通过 pip 命令来进行管理，常用的包管理命令如下（以 requests 包为例）：

• 安装包：pip install requests
• 升级包：pip install --upgrade requests
• 卸载包：pip uninstall requests

此外，安装指定版本的包可通过命令 pip install requests==2.18.4 实现。如果有多个包，可将包名及其对应的版本（中间用==连接，不同包之间换行）写入一个名为 requirements.txt 的文件，然后通过如下命令安装：

pip install -r requirements.txt

同理，因为是在虚拟环境中，所以该环境中的安装的所有包都是开发需要用到的，没有其他项目的包，可以通过如下命令导出所有安装包的清单，方便后续复现或持续开发：

pip freeze > requirements.txt

参考

Python官方文档->venv
Python用户指南->使用 pip 和虚拟环境安装包
pipenv开源地址

插画

【画师】飴玉コン 【P站ID】78140545