• 概述
• 2.2.1 虚拟环境工具安装
  • 使用 pip 安装 virtualenv
  • 使用 Python 内置 venv
  • 使用 conda
• 2.2.2 创建虚拟环境
  • 使用 virtualenv
  • 使用 venv
  • 使用 conda
• 2.2.3 激活和退出环境
  • virtualenv/venv
  • conda
• 2.2.4 管理虚拟环境
  • 包管理
  • 删除环境
• 最佳实践

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概述

Python 虚拟环境可以为每个项目创建独立的 Python 运行环境，避免包版本冲突。本章介绍：

• virtualenv 的安装和使用
• venv 模块（Python 3.3+）
• conda 环境管理

2.2.1 虚拟环境工具安装

使用 pip 安装 virtualenv

# 全局安装
pip3 install virtualenv

# 指定源安装
pip3 install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用 Python 内置 venv

# Python 3.3+ 自带 venv 模块
python3 -m venv myenv

使用 conda

# 安装 Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.2.2 创建虚拟环境

使用 virtualenv

# 创建虚拟环境
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.7 bbs_python37

# 不指定 Python 版本
virtualenv myenv

参数说明：

• -p: 指定 Python 解释器路径
• bbs_python37: 环境名称（建议包含项目名和 Python 版本）

使用 venv

# 创建环境
python3 -m venv myenv

使用 conda

# 创建环境
conda create -n myenv python=3.7

# 创建环境并安装包
conda create -n django_env python=3.7 django

2.2.3 激活和退出环境

virtualenv/venv

# 激活环境
# Windows
.\myenv\Scripts\activate

# Linux/macOS
source myenv/bin/activate

# 退出环境
deactivate

conda

# 激活环境
conda activate myenv

# 退出环境
conda deactivate

2.2.4 管理虚拟环境

包管理

# 安装包
pip install django

# 导出依赖
pip freeze > requirements.txt

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

删除环境

# virtualenv/venv - 直接删除目录
rm -rf myenv

# conda
conda remove --name myenv --all

最佳实践

1. 环境隔离

   • 每个项目使用独立环境
   • 明确指定 Python 版本
   • 及时更新依赖包

2. 依赖管理

   • 使用 requirements.txt
   • 指定包版本号
   • 定期检查更新

3. 命名规范

   • 包含项目名称
   • 标注 Python 版本
   • 保持命名一致性

注意：

• 不同虚拟环境工具不能混用
• 定期清理不用的环境
• 注意权限问题
• 保持依赖列表更新

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