Python虚拟环境之Anaconda&virtualenv

本文介绍了Python虚拟环境管理工具Anaconda和virtualenv的安装与使用方法。Anaconda集成了Python及常用包,便于环境搭建;virtualenv则轻量灵活,适合特定项目需求。两者均可有效隔离不同项目的依赖。

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Python虚拟环境之Anaconda&virtualenv

Python好用易学,但想用好Python却不容易,特别是不同Python版本和包管理着实让人头疼。为了解决这些问题,不少Python发行版,比如WinPython、Anaconda等,将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用。此外,还有virtualenv、pyenv等第三方包可以用于创建管理虚拟环境。本人最近刚好接触了Anaconda和virtualenv,所以在此做一个简要介绍。

1、Anaconda

Anaconda作为Python的一个发行版,因此下载安装非常简单,点击此处即可进入官网下载对应操作系统的版本,然后直接安装即可。本人下载安装了windows版本的Anaconda。Anaconda提供了一个导航页面(Anaconda Navigator)和管理控制台(Anaconda Prompt)方便用户操作。

Anaconda Navigator
Anaconda Prompt

我们可以通过图形化界面方便简单的完成虚拟环境创建和包管理,也可以通过控制台命令完成。Anaconda提供了一个强大的conda工具,用以包管理和环境管理,包管理与pip类似;环境管理则与许多第三方虚拟环境管理包工具类似。这里主要介绍利用控制台conda工具管理虚拟环境。

# 创建虚拟环境
conda create --name test python=3.6 

通过以上命令就成功创建了名为test的python3.6虚拟环境,这里python版本可以随意指定,不需要是本机安装了的python版本,因为Anaconda会自动联网下载对应的python版本。这个环境完全与本机已经安装的python环境隔离,接下来我们就可以激活进入这个环境,进行第三方包的安装等。

# 激活环境
activate test    # windows

退出当前环境也同样简单

# 退出当前环境
deactivate   # windows

删除创建的虚拟环境

# 删除虚拟环境
conda remove --name test --all

2、virtualenv

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。下面介绍virtualenv的安装使用。

# 安装virtualenv
pip install virtualenv

创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
virtualenv test

这里写图片描述

这里有几点需要注意的地方
1、virtualenv创建出来的虚拟环境在当前目录下,例如上面的E:\virtualenv
2、不指定python版本将使用path路径中的python版本,指定python版本使用如下命令,

# 指定python版本
virtualenv -p python安装路径 虚拟环境名

因此virtualenv只能使用本机存在的python版本创建虚拟环境,这一点与Anaconda不同。
3、不需要加–no-site-packages,在网上百度说在创建命令中加入–no-site-packages将不会读取系统包。经过实验,发现最新的virtualenv不加–no-site-packages也不会读取系统包。
接下来进入虚拟环境

# 进入虚拟环境
E:\virtualenv\test\Scripts\activate.bat    # windows
~\virtualenv\test\bin\source activate      # linux

windows需要进入虚拟环境目录下的Scripts目录,然后运行activate.bat。linux进入虚拟环境下的bin目录,然后source activate。之后就可以安装各种第三方包了。

# 退出虚拟环境
deactivate.bat    # windows
deactivate        # linux

使用virtualenv创建虚拟环境后,每次进入虚拟环境都要进入虚拟环境目录,非常的繁琐,因此就有人开发了virtualenvwrapper对virtualenv进行了封装,方便操作。

# 安装virtualenvwrapper
pip install virtualenvwrapper-win     # wiondows
pip install virtualenvwrapper         # linux

windows上安装virtualenvwrapper时一定要加上-win后缀,否则下载安装的是.sh脚本,不是.bat格式,输入workon命令时出现“workon不是内部命令”错误。
接下来配置WORKON_HOME环境变量,指定虚拟环境创建目录。

这里写图片描述

然后重启控制台,使环境变量生效。
在linux下需要配置环境变量,首先找到virtualenvwrapper.sh文件

# linux查找virtualenvwrapper.sh文件
find / -name virtualenvwrapper.sh

找到该文件后,记住路径。然后修改当前用户的bash shell的环境变量。打开vim ~/.bashrc

export WORKON_HOME=虚拟环境存放目录
source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh

然后让环境变量生效source ~/.bashrc

# virtualenvwrapper创建虚拟环境
mkvirtualenv test2

这时创建的虚拟环境就会自动存放到WORKON_HOME对应的目录中,并且自动进入创建好的虚拟环境。

# 进入虚拟环境
workon test2

同样可以指定python版本

# 指定Python版本
mkvirtualenv --python=python版本的python.exe路径 虚拟环境名称
# 退出虚拟环境
deactivate

参考文献

Anaconda使用总结

PyCharm 配置 Python 环境而不依赖 Anaconda 主要是通过手动安装 Python 解释器以及必要的库文件完成的。下面详细介绍具体的步骤: ### 1. 安装独立版Python解释器 首先,您需要从 [Python官方网站](https://www.python.org/downloads/) 下载并安装对应操作系统的最新版本Python(例如 Windows、macOS 或 Linux)。这将提供最基本的 Python 运行环境。 #### 步骤: - 访问上述链接选择合适的发行包下载; - 按照提示完成本地计算机上的安装过程,在Windows上建议勾选“Add to Path”选项以便后续可以在命令行直接调用 python 命令; ### 2. PyCharm中添加自定义Python解释器 打开 PyCharm 后,您可以按照以下流程设置项目所使用的 Python 版本: #### 步骤: - 打开 `File` -> `Settings`(对于 macOS 用户,则是 `Preferences`); - 寻找左侧菜单栏中的 "Project: <project_name>" > `Python Interpreter`; - 在右上角点击齿轮图标然后选择 `Add...` - 接下来会出现一个新的窗口允许用户指定路径指向刚刚安装好的那个独立 Python.exe 文件 (在Windows系统下通常是 C:\Users\<Your Username>\AppData\Local\Programs\Python\Python<version>) ,或是其他非Anaconda相关的虚拟环境中已经存在的python解释器位置; - 最后确认即可让当前工程使用该解释器运行了。 ### 3. 使用pip工具管理软件包 既然我们选择了不借助 Conda 来创建隔离的工作区及控制依赖项,那么接下来就轮到 pip 发挥作用啦! 每当想要向工程项目里引入第三方模块时,只需启动终端(Terminal),接着输入类似如下的指令即可在线获取所需资源: ```bash pip install requests # 示例:安装requests库用于HTTP请求处理 ``` 此外,为了保证各个任务之间的相互独立性避免冲突发生,强烈推荐养成习惯每次新建应用之前都先建立全新的 virtualenv 虚拟空间,并把所有改动限定在此范围内——这一特性同样可以通过简单的 shell 命令达成目的。 以上就是在 PyCharm 中脱离 Anaconda 单独配置 Python 开发环境的基本教程,希望对大家有所帮助。
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