python——virtualenv

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 391 阅读

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本文介绍如何使用virtualenv创建和管理Python项目的虚拟环境。包括安装virtualenv、为项目创建虚拟环境及激活与停用的方法。

virtualenv：用来建立一个虚拟的python环境，一个专属于项目的python环境。对于保持一个干净的环境非常有用。

测试环境：linux

1、安装：pip install virtualenv

测试安装：virtualenv --version

2、为一个工程搭建一个虚拟环境

cd my_project

virtualenv my_project_env

存在多个python解释器时，可指定：virtualenv -p /usr/bin/python2.7 my_project_env

3、使用前激活虚拟环境

source my_project_env/bin/activate

停用：deactivate

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python-virtualenv-15.1.0-7.el7-9.x64-86.rpm.tar.gz

02-02

在本文中，我们将详细探讨一个具体的rpm包安装文件——python-virtualenv-15.1.0-7.el7-9.x64-86.rpm.tar.gz，包括其内容、安装步骤、以及相关依赖的介绍。通过这个文件的介绍，我们可以获得关于如何安装和使用...

Python——virtualenv/virtualenvwrapper

hxxjxw的博客

04-23

213

virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具，不像Anaconda大小达上百M，virtualenv大小只有10M左右，通过pip就可以轻松安装

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python——virtualenv虚拟环境搭建

摸鱼同学的博客

07-30

310

本文操作系统基于Mac，Python3.7 参考资料-官方virtualenv 通过pip安装virtualenv pip3 install virtualenv 查看是否安装成功： xxxx@MacBook-Pro peilv % virtualenv --version virtualenv 20.0.28 from /Users/xxxx/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/virtualenv/__init__.py 打印如上信息则

Python虚拟环境——virtualenv

m0_72557783的博客

11-29

671

virtualenv是一个创建隔绝的Python环境的工具。virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用Python工程所需的包。

创建虚拟环境——Virtualenv

Auderiy的博客

06-08

740

执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned。再执行 .\activate。方法： powershell选择管理员身份打开。install时，报错。

python学习——virtualenv

youzhouliu的博客

07-18

645

在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本：3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办？这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的P...

Python项目开发必备神器——virtualenv使用

CoCo_biancheng的博客

03-06

1243

众所周知，Python 的第三方包有成千上万个。在工作或学习时，我们可以灵活的调用这些包，来快速提高工作和学习的效率。但是，我们在同一个 Python 环境下开发时间越久、安装依赖越多，就很容易出现依赖包冲突的问题。为了解决这个问题， virtualenv就顺应而生了，virtualenv可以通过搭建虚拟且独立的 Python 环境，将我们所需的依赖安装进去。这样就可以使每个项目环境与其他项目独立开来，保持环境的干净，同时也解决了包冲突的问题。下面就教大家如何使用virtualenv：一、安装

python的virtualenv虚拟环境安装

m0_46478042的博客

08-08

505

将requirements.txt中的包导入到其他虚拟环境: 导入包： pip install -r requirements.txt(或者pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.doubanio.com/simple)9.pycharm选择虚拟环境：New Project —》existing interpreter——》浏览——>选择虚拟环境路径。7.在使用workon查看是否新建虚拟环境成功，并进入到虚拟环境。linux下的安装虚拟环境安装。

创建虚拟Python环境——virtualenv

weixin_44311711的博客

10-13

246

http://ju.outofmemory.cn/entry/106477

Python——使用virtualenv

cod16xx的博客

07-15

963

解决不同python程序对不同库的需求的问题1.安装virtualenvpip3 install virtualenv2.创建目录mkdir myproject cd myproject3.创建独立的python环境virtualenv --no-sites-packages your_env_name4.进入，退出env环境LINUX:source your_env_name/bin/activa

Python学习过程遇上的问题（1）—— Virtualenv虚拟环境（有疑问）

菲茨的博客

02-23

1332

一、安装虚拟环境运行以下命令，安装virtualenv工具。 pip install virtualenv 显示successful，说明它已成功安装virtualenv工具，默认安装在python库文件lib中。二、创建虚拟环境（遇上问题，未解决） 1.根据我所学习的教学视频，若想创建纯净的虚拟环境，此时应该在对应的目录执行命令 virtualenv --no-site-packages venv 但是当我运行后弹出错误提示：“virtualenv: error: unrecognized ar

Python虚拟环境——virtualenv/virtualenvwrapper的使用

Bryce_Liu的博客

05-18

636

文章目录概述安装virtualenv/virtualenvwrapper管理虚拟环境Python的requirements文件概述当我们在实际开发中，往往涉及多个项目，而不同项目使用的 Python包的种类或版本可能不同，于是就需要将这些项目用到的包区分开来虚拟环境是Python解释器的副本，给 Python 解释器提供了独立、分离的虚拟环境，使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响 v...

Python自动化测试框架开发

2509_93945719的博客

11-26

762

封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

最新发布

视觉算法小趴菜的博客

11-29

141

本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

收藏！软件测试面试题

2401_86705770的博客

11-26

556

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。

人工智能领域博客

11-28

1385

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析

2501_94114213的博客

11-26

671

Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。

遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引

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11-28

370

遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。

python自动化脚本-下载最新最全LPR

zhang_ruiqiang的博客

11-27

620

本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。

linux 更改python——home

03-10

### 修改Linux系统中的Python HOME环境变量或安装路径在Linux操作系统中，修改Python的`HOME`环境变量或者调整其安装路径涉及多个方面。对于环境变量而言，在Unix/Linux环境下设置这类变量通常通过编辑shell配置文件来完成[^1]。当目标是改变Python特定的环境变量如`PYTHONPATH`时，可以通过向`.bashrc`或其他相应的shell初始化文件追加如下行实现： ```bash export PYTHONPATH=/新的/自定义/路径:$PYTHONPATH ``` 这会将指定的新路径加入到现有的`PYTHONPATH`之前，从而影响模块导入行为[^3]。至于更改Python本身的安装位置，则需注意默认情况下大多数Linux发行版自带了Python，并且可能有依赖于该版本的应用程序。强行移动这些预装版本可能导致系统不稳定。如果确实需要定制化安装不同版本的Python至非标准目录，建议采用源码编译的方式并利用`--prefix`选项指明期望的目标地址。例如： ```bash ./configure --prefix=/opt/python-custom-version make && make install ``` 上述命令序列会在构建过程中告知Makefile最终应将Python安置在哪一处；而后续操作则负责实际执行编译与部署过程[^2]。一旦完成了新版本Python的手动安装，为了使终端能够优先识别此实例而非系统内置的那个，默认做法同样是更新用户的`PATH`环境变量，使之包含新安装位置下的`bin`子目录。具体来说就是在个人级别的启动脚本里添加一行类似于下面的内容： ```bash export PATH=/opt/python-custom-version/bin:$PATH ``` 这样不仅改变了调用顺序还间接设置了所谓的“home”概念指向新的安装点[^4]。 #### 注意事项 - 更改全局范围内的环境变量应当谨慎行事，因为这会影响到所有用户及其应用程序的行为。 - 对于仅限当前登录会话生效的小规模改动可以直接在命令行输入对应的`export`语句而不必永久保存到配置文件中。 - 如果计划长期维护多版本共存的情况，考虑使用虚拟环境工具（如`virtualenv` 或 `conda`) 来隔离各个项目的依赖关系更为妥当。