Python虚拟环境

一、为什么使用虚拟环境

• 不同项目可能使用的python版本不一样

• 不同项目使用的第三方包的版本可能也不一样

二、虚拟环境配置和使用

2.1、 使用conda管理

1. 安装

conda update -n base -c defaults conda

2. 创建虚拟环境

conda create -n envname   # 可能会创建空的环境（没有python，没有其他包）
conda create -n envname python=3.9.0   # 指定python版本
conda create -n envname python=3.9.0 -c conda-forge   # -c标志用于指定要使用的Conda通道。conda-forge是一个常用的第三方通道，提供了大量的开源软件包。
# arm64的mac不能安装3.8之前的python虚拟环境（镜像源中没有3.7之前的python包，换其他源也没有）

# -c conda-forge的意思是新增以下两个路径去搜索python包
- https://conda.anaconda.org/conda-forge/osx-arm64
- https://conda.anaconda.org/conda-forge/noarch
# 原路径是
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main/osx-arm64
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r/osx-arm64
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch

# 有时候创建的虚拟环境没有 pip 等基础工具，这时我们在创建虚拟环境的时候可以直接指定我们需要的工具和版本，等环境创建好之后就直接安装好了。
conda create -n autoOffice pip=22.3.1

3. 激活虚拟环境

conda activate envname

4. 退出虚拟环境

# 不用加虚拟环境名字
conda deactivate

5. 删除虚拟环境

# 删除一个已有环境
conda remove -n envname --all

6. 其他有用指令

# 列出系统存在虚拟环境
conda info -e
conda env list

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n envname

# 查找package信息
conda search numpy

# 克隆一个不同名字、但包相同的环境
conda create --name <NewName> --clone <OldName>

# 安装package
conda install -n venv numpy   # 指定虚拟环境name安装numpy，如果是进入到虚拟环境内部可以不指定name，也可以通过-c指定通过某个channel安装
conda install --yes --file requirements.txt   # 批量安装；--yes选项表示在安装过程中自动回答"yes"，无需用户确认。--file选项后面指定了一个文件名，文件包含了软件包的列表，每个软件包一行。
conda install langchain -c conda-forge   # -c标志用于指定要使用的Conda通道。conda-forge是一个常用的第三方通道，提供了大量的开源软件包。

# 下面这几个命令没试过，
# 安装txt文件中的包；如果requirements.txt中的包不可用，则会抛出“无包错误”
while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt   # 
while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt
# 在conda命令无效时使用pip命令来代替
pip install -r requirements.txt

# 更新package
conda update -n venv numpy

# 删除package
conda remove -n venv numpy

# 重命名
conda create -n new_name --clone old_name   # 先克隆一份原环境
conda remove -n old_name                    # 删除原环境

2.2、使用virtualenv

1. 使用pip

pip install virtualenv

2. 创建运行环境

virtualenv [虚拟环境名称]
virtualenv venv

#如果不想使用系统的包,加上–no-site-packeages参数
virtualenv  --no-site-packages 创建路径名

3. 激活环境

$ cd venv
$ source ./bin/activate

> cd venv
> .\Scripts\activate.bat

4. 退出环境

5. 删除环境

6. 使用环境

2.3、使用Virtualenvwrapper

1. 安装

# on Windows
pip install virtualenvwrapper-win
# on macOS / Linux
pip install --user virtualenvwrapper
# then make Bash load virtualenvwrapper automatically
echo "source virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 创建虚拟环境

# on macOS/Linux:
mkvirtualenv --python=python3.6 venv
# on Windows
mkvirtualenv --python=python3 venv

3. 激活环境

workon #列出虚拟环境列表
workon [venv] #切换环境

4. 退出环境

deactivate

5. 删除环境

rmvirtualenv venv

6. 其他有用指令

pip freeze #查看当前安装库版本
#创建 requirements.txt 文件，其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表
#保持部署相同，一键安装所有包
pip install -r requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
lsvirtualenv    #列举所有的环境
cdvirtualenv    #导航到当前激活的虚拟环境的目录中，相当于pushd 目录
cdsitepackages   # 和上面的类似，直接进入到 site-packages 目录
lssitepackages     #显示 site-packages 目录中的内容

2.4、 使用pipenv管理

pipenv是Python官方推荐的包管理工具。 它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。能够自动为项目创建和管理虚拟环境。如果你使用过requests库，就一定会爱上这个库，因为是同一个大神出品。 pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

1. 安装

pip install pipenv

2. 创建虚拟环境

$ cd myproject
$ pipenv install # 创建环境
$ pipenv install requests # 或者直接安装库

3. 激活Pipenv Shell

$ pipenv shell
$ python --version

三、vscode相关的虚拟环境问题

3.1、在 vscode 中如何选择虚拟环境

• command + shift + P

• python:select interpreter

• 选择特定虚拟环境

3.2、在 vscode 中显示双层虚拟环境

# 关闭 conda 的自动激活
conda config --set auto_activate_base False

四、虚拟环境的包转移

4.1、使用.txt文件转移

4.1.1、导出

# 安装
pip install pipreqs
# 导出
pipreqs ./ --encoding='utf-8' --force --scan-notebooks
"""
./：表示扫描当前目录（默认只会扫描.py文件），
--encoding：生成文件的编码方式
--force 强制执行，目录下已经存在requirements.txt时覆盖
--scan-notebooks：扫描 .ipynb 文件
"""

pip freeze > requirements.txt

pip list --format=freeze > requirements.txt

4.1.2、安装

pip install -r requirements.txt

conda install --yes --file requirements.txt

4.2、使用.yml文件方式转移

conda env export > freeze.yml

conda env create -n spider1 -f freeze.yml