Python虚拟环境（pyvenv、virtualenv）

我们为什么需要使用虚拟环境？

Python的包（或模块）的下载保存非常独特；有时候可能会带来问题。

不同系统，Python模块的安装位置也不一样。例如，大多数系统模块安装在 sys.prefix 环境变量指定的目录中，以Mac OS X为例：

使用pip或easy_install安装的第三方模块通常安装在 site packages 目录：

下面举一个实际的例子来说明使用虚拟环境的好处。

假设你有两个Python项目－A和B，这两个项目都需要使用同一个第三方模块－tensorflow。如果这两个项目使用相同的tensorflow版本，也许不会有什么问题。

但是，当A和B项目使用不同的tensorflow版本时－A使用tensorflow 0.70版本；B使用tensorflow 0.80版本。由于Python导入模块不能区分模块版本，导致A、B不能使用tensorflow的不同版本，这在很多情况下是不能接受的。

使用虚拟环境的另一个好处是：保持开发环境的简洁、有序。

什么是Python虚拟环境？

Python虚拟环境可以为项目创建相互独立的开发环境，也就是你可以为每个项目安装各自使用依赖模块。

使用虚拟环境可以很好的解决上面A、B项目遇到的问题：为A、B项目分别创建虚拟环境，然后在各自的虚拟环境中安装不同的tensorflow版本。

使用虚拟环境需要借助virtualenv或pyvenv，它们的使用非常简单。

安装virtualenv、pyvenv

如果你使用Python 2，你可以使用pip安装virtualenv：

1	$ sudo pip install virtualenv

如果你使用Python 3，它默认安装了pyvenv。

virtualenv和pyvenv的使用方法类似。由于pyvenv是较新的工具，本帖以它为例。

创建一个存放虚拟环境的目录：

1 2	$ mkdir python - env $ cd python - env

创建一个虚拟环境：

 

1	$ pyvenv env_A

上面命令在当前目录创建了env_A目录，目录结构：

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

├── bin │   ├── activate │   ├── activate . csh │   ├── activate . fish │   ├── easy _install │   ├── easy_install - 3.5 │   ├── pip │   ├── pip3 │   ├── pip3 . 5 │   ├── python -> python3 . 5 │   ├── python3 -> python3 . 5 │   └── python3 . 5 -> / opt / local / Library / Frameworks / Python . framework / Versions / 3.5 / bin / python3 . 5 ├── include ├── lib │   └── python3 . 5 │       └── site - packages └── pyvenv . cfg

使用创建的虚拟环境env_A：

 

1	$ source env / bin / activate

提示符中包含：

 

1	( env_A ) $

现在你通过pip安装的包都会安装这个虚拟环境中；导入（import）模块时也只能使用这个虚拟环境中的模块。

如果要退出env_A虚拟环境，执行：

 

1	( env_A ) $ deactivate

虚拟环境的工作原理

主要就是操作环境变量。

Python在非虚拟环境下的路径：

1 2	$ which python / usr / bin / python

激活虚拟环境再次查看Python路径：

1 2 3

$ source env / bin / activate ( env ) $ which python / Users / snail / python - env / env_A / bin / python

$PATH 环境变量在激活前后不一样了：

1 2 3 4 5 6

$ echo $ PATH / usr / local / bin : / usr / bin : / bin : / usr / sbin : / sbin :   $ source env / bin / activate ( env ) $ echo $ PATH / Users / snail / python - env / env_A / bin : / usr / local / bin : / usr / bin : / bin : / usr / sbin : / sbin :

你可以看看 sys.prefix 和其他Python系统环境变量。