python虚拟环境

这个是针对python应用的一个虚拟环境的工具使用篇。
虚拟环境的存在，或者说python虚拟环境的存在，是为了将python项目的依赖和运行环境进行隔离，项目间互不干扰而存在。python是一个第三方库生态异常健全的语言，但是各种库的使用也有着内部结构依赖，难保有时候在各种项目中会有冲突，所以直接使用主机的python环境，会出现问题。
python环境准备

如果已经有了python环境，那么可以跳过这个部分了。笔者早期是在windows进行编程，现在有了第二台电脑，就重装了其中一台为ubuntu系统，原来的windows更多作为笔记记录和工作的远程使用。
ubuntu下python和pip安装

下面先进行的是ubuntu系统下的python安装：

1. # 获取apt最新包信息
2. $ sudo apt update
3. # apt下载安装python3包和对应的pip
4. $ sudo apt install python3 python3-pip
5. # 检查版本号
6. $ python3 -V
7. Python 3.12.7
8. $ pip -V
9. pip 24.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)

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ubuntu中的apt进行安装，不需要特别进行配置，安装好了，就是其路径已经配置好，系统已经知晓其路径，可以直接执行。但windows不一样，自定义的安装，一般都需要将其安装路径告知系统，知会系统安装好了的软件路径的办法，就是配置环境变量。
windows下python安装

windows下的安装，先要从python官网去下载对应安装工具包：

下载完成后便是一阵跟随指引的安装操作，如果是工具包自己的操作，没有自定义介入，那么就会安装在C盘且配置环境变量，直接可用，打开如下cmd窗口：

1. PS C:\Users\Gemini\Desktop> python -V
2. Python 3.12.7
3. PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip -V
4. pip 24.3.1 from D:\software\Python312\Lib\site-packages\pip (python 3.12)

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我这是自定义安装，指定了安装路径在D盘的特定software文件夹，所以路径如上，如果是自定义安装，可以按照这个指引来操作。
virtualenv工具

virtualenv是笔者早期使用的一个工具，很适应，这个工具也是python第三方库的一个，python第三方库的提供，有的是单纯的代码库，有的也会提供可执行文件作为辅助，安装好以后即可使用(不过windows环境需要将D:\software\python312\Scripts路径引入环境变量)。

1. $ sudo pip install virtualenv

复制代码

这是ubuntu环境中的命令，sudo是为了提升当前命令执行的权限为超级管理员，windows里不用加这个前缀，安装即用。ubuntu下如此操作：

1. # 创建虚拟环境
2. $ virtualenv the_project
3. # ls和tree查看the_project
4. $ ls the_project/
5. bin  lib  pyvenv.cfg
6. $ tree -L 2 the_project/
7. the_project/
8. ├── bin
9. │   ├── activate
10. │   ├── activate.csh
11. │   ├── activate.fish
12. │   ├── activate.nu
13. │   ├── activate.ps1
14. │   ├── activate_this.py
15. │   ├── pip
16. │   ├── pip3
17. │   ├── pip-3.12
18. │   ├── pip3.12
19. │   ├── python -> /usr/bin/python3
20. │   ├── python3 -> python
21. │   └── python3.12 -> python
22. ├── lib
23. │   └── python3.12
24. └── pyvenv.cfg
25. # 激活虚拟环境
26. $ source the_project/bin/activate
27. (the_project)$ pip list
28. Package Version
29. ------- -------
30. pip     24.2
31. # 退出虚拟环境
32. (the_project)$ deactivate
33. $ pip list
34. Package                   Version
35. ------------------------- --------------
36. attrs                     23.2.0
37. autocommand               2.2.2
38. Automat                   24.8.1
39. Babel                     2.14.0
40. bcc                       0.30.0
41. bcrypt                    4.2.0
42. blinker                   1.8.2
43. ....
44. $

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windows下的操作大致相同，不过不同的是激活虚拟环境的路径操作：

1. PS C:\Users\Gemini\Desktop> .\the_project\Scripts\activate
2. (the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip list
3. Package Version
4. ------- -------
5. pip     25.0.1
6. (the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> python -V
7. Python 3.12.7
8. (the_project) PS C:\Users\Gemini\Desktop> deactivate
9. PS C:\Users\Gemini\Desktop> pip list
10. Package            Version
11. ------------------ ----------
12. certifi            2024.12.14
13. charset-normalizer 3.4.1
14. distlib            0.3.9
15. filelock           3.18.0
16. idna               3.10
17. pip                24.3.1
18. platformdirs       4.3.7
19. requests           2.32.3
20. urllib3            2.3.0
21. virtualenv         20.29.3
22. PS C:\Users\Gemini\Desktop>

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ok，就这样，从上面可以发现进入虚拟环境后库依赖的不同，这就是笔者配置虚拟环境的需要，环境隔离。嗯，还有一件事，virtualenv进行配置的虚拟环境是依赖于创建的该文件夹的，删了就算完了，而且每一次虚拟环境的依赖配置都是一次对于存储的负担，配置过多，负担很大，所以如果不是长期使用的项目，就给把环境依赖freeze到requirements.txt中，把依赖干掉先吧。
pipenv工具

照常进行，先来安装：

1. $ pip install pipenv

复制代码

然后就可以直接用pipenv工具了.下面列出一些pipenv的简单操作命令：

1. # 切换进入虚拟环境的shell中
2. $ pipenv shell
3. # 安装依赖，也是很多虚拟环境的起始第一步，其实和pipenv shell差不多
4. $ pipenv install
5. # 卸载依赖
6. $ pipenv uninstall
7. $ pipenv uninstall --all
8. # 更新所有依赖
9. $ pipenv update
10. $ pipenv update 某包
11. # 卸载虚拟环境
12. $ pipenv --rm
13. # 创建一个基于python3.7的虚拟环境
14. $ pipenv --python 3.7
15. # 导出当前依赖，类似pip freeze
16. $ pipenv lock -r > requirements.txt
17. # 展示依赖结构
18. $ pipenv graph
19. # 创建python3的虚拟环境
20. $ pipenv --three
21. # 创建python2的虚拟环境
22. $ pipenv --two

复制代码

下面简单操作一下创建一个用于flask项目的虚拟环境：

1. $ mkdir djangoPra && cd djangoPra
2. # 开始创建虚拟环境
3. $ pipenv shell
4. # ok
5. (djangoPra)$ ls
6. Pipfile
7. (djangoPra)$ pip install django
8. (djangoPra)$ pipenv graph
9. Django==5.1.7
10. ├── asgiref
11. └── sqlparse
12. (djangoPra)$ django-admin --version
13. 5.1.7
14. (djangoPra)$ deactivate
15. $ pipenv shell
16. Launching subshell in virtual environment...
17. gemini@gemini:~/tutorial/djangoPra$  source /home/gemini/.local/share/virtualenvs/djangoPra-SPzxzL2W/bin/activate
18. (djangoPra)$

复制代码

可能这里不太需要windows下进行的虚拟环境操作，毕竟有很多可用IDE，提供的生态都很好吧，不一定需要像我这样搞vscode自定义那么多。
终

针对python应用的虚拟环境建立还有着venv和conda等，不过这里没有使用过，且也没有见过使用，所以就这样吧。

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