以下内容为本人的学习笔记    
    
    
    
，如需要转载 


     


     


     


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本文大概 1667 个字

 




 




 




 ，阅读需花 4 分钟 内容不多   

   

   

   
，但也花了一些精力 如要交流  

     

     

     

，欢迎评论区留言 谢谢你的点赞收藏分享

Python 开发环境非常灵活


  




  




  




 ，得益于可以创建虚拟环境
    
    
    
。

难道全局地安装完 python 支持包然后直接 pip 再安装一波依赖包就不可以开发 python 程序了吗？

明显是可以的  


  


  


  
，而且可以运行的非常好     


     


     


     。不过   
     
     
     
，如果你接手了别人的代码工程



   




   




   




 ，却发现对方使用的 python 版本或者依赖库都和你的环境不兼容时 



 



 



 
，怎么办？打算卸掉自己原来的那一套环境再重来吗？真麻烦！

其实                   ，虚拟环境就能完美解决这个苦恼 




 




 




 



。

创建

创建虚拟环境时




    




    




    




 ，使用对于 python2 和 python3 的配置细节不一样















，但是思路是一样的

   

   

   

。

python2 需要通过第三方包 virtualenv 来创建虚拟环境     

     

     

    。

先通过 pip 模块安装第三方包

pip install virtualenv

然后在自己的工程目录里启动执行指令

virtualenv venv

上面的指令会自动创建文件夹 venv                    ，该文件夹内就存储着虚拟环境的所有内容  




  




  




  


。

而python3 仅需要通过语言自带的模块 venv 来创建虚拟环境



     



     



     



 ，python2 是没有这个模块的


  


  


  


。

由于 python3 是目前 python 的主流版本















，所以下面的介绍只适用于 python3    
    
    
    
，并且适用版本是 Python 3.8.10     
     
     
   。

在自己的工程目录里启动执行指令

// windows cmd

python -m venv venv

启动

创建好虚拟环境后 


     


     


     


，开发和维护这个工程时

 




 




 




 ，希望工程依赖的 python 版本和依赖包等能独立被管理起来   

   

   

   
，并且不需和全局环境兼容  

     

     

     

，那么这个工程的 python 版本和所有的依赖包都需要只在这个虚拟的环境下安装和储存   




   




   




   

。

启动开发调试或者安装第三方依赖包之前


  




  




  




 ，启动环境仅需要执行在创建环境时自动生成的脚本



 



 



 



。

// windows cmd

.\venv\Scripts\activate.bat

// windows powershell

.\venv\Scripts\Activate.ps1

// linux bash

source .\venv\Scripts\activate

然后你会看到命令窗口的命令行前面多了个(venv)  


  


  


  
，表示虚拟环境已启动

(venv) D:\prj\venv>

而一旦你需要转移工程时   
     
     
     
，你也就仅需要把存放虚拟环境的文件夹 venv 一起拷贝即可                 。

安装依赖包

创建完虚拟环境后



   




   




   




 ，来看看有哪些包已经被安装了

(venv) D:\prj\venv>pip list Package Version ---------- ------- pip 21.1.1 setuptools 56.0.0 WARNING: You are using pip version 21.1.1; however, version 22.3.1 is available. You should consider upgrading via the d:\prj\venv\venv\scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip command.

出警告了 



 



 



 
，说是建议升级当前的模块 pip 版本    




    




    




    
。估计是当前的版本出了一些比较严重的bug                   ，为了减少不必要的麻烦




    




    




    




 ，升吧



















。

(venv) D:\prj\venv>python -m pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in d:\prj\venv\venv\lib\site-packages (21.1.1) Collecting pip Using cached pip-22.3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB) Installing collected packages: pip Attempting uninstall: pip Found existing installation: pip 21.1.1 Uninstalling pip-21.1.1: Successfully uninstalled pip-21.1.1 Successfully installed pip-22.3.1

假如因为工程实际需要开发GUI















，那么可以引入第三方包 wxPython                    ，使用前还是需要安装的                。

有时候吧



     



     



     



 ，你会发现很不幸















，安装 wxPython 失败了     



     



     



     。因为第三方包的维护其实是各自独立的    
    
    
    
，和 python 各个版本模块有一定的兼容性问题



















。建议还是换一个 python 版本再试试 


     


     


     


，不过我这版本目前是没问题的
    
    
    
。

(venv) D:\prj\venv>pip install wxpython Collecting wxpython Using cached wxPython-4.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (18.0 MB) Collecting six Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) Collecting numpy Using cached numpy-1.23.5-cp38-cp38-win_amd64.whl (14.7 MB) Collecting pillow Using cached Pillow-9.3.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (2.5 MB) Installing collected packages: six, pillow, numpy, wxpython Successfully installed numpy-1.23.5 pillow-9.3.0 six-1.16.0 wxpython-4.2.0

再看看当前的环境

(venv) D:\prj\venv>pip list Package Version ---------- ------- numpy 1.23.5 Pillow 9.3.0 pip 22.3.1 setuptools 56.0.0 six 1.16.0 wxPython 4.2.0

重复利用环境依赖配置信息

问题来了

 




 




 




 ，上面的示例只是安装了一个依赖包就有了这么长的配置   

   

   

   
，如果我安装的依赖包非常多  

     

     

     

，多到自己都不记得了


  




  




  




 ，然后万一我把文件夹 venv 的内容全删掉了  


  


  


  
，也就是说我需要重新配置环境   
     
     
     
，这时是不是得疯掉？

不用担心



   




   




   




 ，有个很好的方法保存当前的环境依赖包信息到本地文件     


     


     


     。

pip list > requirements.txt

上面的指令将当前的依赖包关系转存到了文件 requirements.txt 中 



 



 



 
，至于为什么要用这个名字呢？这里其实没有特殊要求                   ，只是为了兼容某些开发平台的习惯




    




    




    




 ，比如著名的 Pycharm 




 




 




 



。

好了















，配置保存到了本地                    ，那么在依赖包缺失的环境中怎么重复利用这个配置信息呢？

pip install -r requirements.txt

这样子就一键恢复了原来保存的安装配置

   

   

   

。在 Pycharm 平台会自动识别工程根目录下面的 requirements.txt 这个文件名的配置     

     

     

    。

退出

有些情况下



     



     



     



 ，需要临时退出虚拟环境的配置















，调用对应的脚本

// windows cmd

.\venv\Scripts\deactivate.bat