Linux配置虚拟环境

linux系统下配置Django虚拟环境遇到的坑 在Web开发中使用Django框架,运用MVT模型具有高可扩展性、向后兼容、低耦合高内聚的优点。此次配置Django虚拟环境使用的是linux系统。1.首先,确保已经安装了Django框架python3的Django安装方法:在linuw终端下键入以下内容即可下载Djangopip3 install Djangopython2的Django安装方法:pip install Django2.安装好D... 阅读详情

安装虚拟环境

输入命令:

sudo pip install virtualenv
sudo pip install virtualenvwrapper
  • virtualenv是虚拟环境的软件工具,可以在系统中建立多个互不干扰的虚拟环境
  • virtualenvwrapper对virtualenv进行封装,更加方便管理虚拟环境

virtualenv的使用

  • 新建虚拟环境

    mkdir Myproject
    cd Myproject
    virtualenv --python=python3 venv
    virtualenv --no-site-packages --python=python3.7 venv
    
    • --python=python3指定python环境
    • --no-site-packages指定获取独立第三方包的环境
    • venv为虚拟环境名称
  • 激活虚拟环境

    source venv/bin/activate
    
  • 退出虚拟环境

    deactivate
    

配置一致的开发环境

  • 导出当前python环境的包

    pip freeze > requirements.txt
    

    当前环境所有依赖的包及其版本都会收集到requiements.txt中

  • 在新环境中安装项目所需的包

    pip install -r requirements.txt
    

使用virtualenvwrapper管理虚拟环境

设置Linux环境变量

  • 将virtualenvwrapper添加到当前的环境变量中,先打开bashrc文件(针对当前用户)

    sudo vim ~/.bashrc
    
  • 写入以下代码

    export WORKON_HOME=~/Envs #设置virtualenv的统一管理目录
    export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV_ARGS='--no-site-packages'   
    export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/home/admin/anaconda3/bin/python3 #指定python解释器
    
  • 执行virtualenvwrapper安装脚本

    source /home/admin/anaconda3/bin/virtualenvwrapper.sh
    
  • 激活设置

    source ~/.bashrc
    

virtualenvwrapper的使用

virtualenvwrapper能够将所有的虚拟环境目录集中起来,能够对所有的虚拟环境进行统一管理,不需要自己去找对应的虚拟环境目录去激活。

  • 创建虚拟环境

    mkvirtualenv [-a project_path] [-i package] [-r requirements_file] [virtualenv options] ENVNAME
    mkvirtualenv dataadmin
    
  • 激活虚拟环境

    worken dataadmin
    
  • 退出当前虚拟环境

    deactivate
    

    也可以直接切换到另外的环境

    worken anothervenv
    
  • 删除虚拟环境(需要先退出)

    rmvirtualenv dataadmin
    
  • 所有虚拟环境列表

    lsvirtualenv
    
  • 导航到当前环境的目录

    cdvirtualenv
    
  • 导航到当前环境的site-packages目录

    cdsitepackages
    
  • site-packages列表

    lssitepackages
    

更多操作见官网

Linux-Anaconda安装和虚拟环境配置 导出Python 包及其版本,写入 requirement.txt 中,仅包含使用 pip 安装的 Python 包及其版本,它不包括通过 Conda 安装的包。使用 “conda info -e”或者“conda env list” 查看已经存在的环境,前方带有*的为正在使用的虚拟环境。*.yaml文件文件包含了使用 Conda 安装的所有包及其版本信息,同时也包括了环境的名称和 Conda 特定的依赖信息。使用“conda create -n [new环境名称] --clone [old环境名称]” 阅读详情

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