美(cao)好(dan)的venv安装

ubuntu16.04 无论如何都装不上 venv, 一开始是 pip 错, 然后是各种乱入*~@##!#!#!.

最后是把python3.7安装上后接着安装 对应都 venv.

sudo apt-get install python3.7-env

注意是 python3.7-env 而不是 python-env 或者python3-env

### 如何安装和配置 `venv` `venv` 是 Python 自带的一个标准库模块,因此无需单独安装。只要系统中已正确安装Python,就可以直接使用该模块来创建虚拟环境。 #### 验证 Python 是否已安装 为了确认 Python 已经安装到系统上,并且可以正常使用,可以通过运行以下命令验证其版本号: ```bash python --version ``` 或者对于某些操作系统可能需要使用 `python3` 命令[^2]。 如果返回了一个有效的 Python 版本号(例如 `Python 3.9.7`),则说明 Python 已成功安装并可用。 #### 使用 venv 创建虚拟环境 一旦确认 Python 可用,可以直接通过内置的 `venv` 模块创建一个新的虚拟环境。以下是具体方法: 假设当前目录下有一个名为 `my_project` 的文件夹,在其中执行如下命令即可创建一个名为 `venv` 的新虚拟环境: ```bash python -m venv my_project/venv/ ``` 这里 `-m` 参数表示以模块模式运行指定脚本;而后面的路径指定了目标位置以及名称[^1]。 #### 删除已有同名环境重新初始化 如果有需求希望清除掉现有的某个特定名字下的旧版设置再重建的话,则可以在上述基础上增加额外选项实现强制覆盖功能: ```bash python -m venv my_project/venv/ --clear ``` 这一步骤会先清空之前存在的相同路径中的数据后再继续正常流程建立新的实例出来。 #### 查看激活后的包列表 进入刚生成好的隔离空间之后,通常还会进一步加载必要的第三方扩展组件进去测试一下效果如何。比如我们尝试引入著名的网络请求处理工具箱 Requests 库作为例子演示整个过程的工作状态变化情况对比分析。 ```bash source my_project/venv/bin/activate pip install requests pip list ``` 此时应该能够看到除了默认自带的基础管理类插件之外新增加上的外部依赖项记录表单详情信息展示出来了。 ```python def check_installed_packages(): import subprocess result = subprocess.run(['pip', 'list'], stdout=subprocess.PIPE) packages = result.stdout.decode('utf-8').splitlines() for package in packages: print(package) check_installed_packages() ``` 以上代码片段可用于动态获取当前环境下所安装的所有软件包及其对应版本号。
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