virtual Enviroment,system interpreter的区别

本文介绍了PyCharm中虚拟环境的概念及使用方法,包括如何创建、激活和管理虚拟环境等,帮助理解虚拟环境如何避免不同Python项目间的相互影响。

刚开始用Pycharm的时候,选择project interpreter,add local的时候有virtual Enviroment,system interpreter,conda Enviroment,选项不知道什么意思,百度学习了后过了一段时间忘了,一个项目用的是以前的一个项目的virtual Enviroment一直导包出错,还卸了重新装了一边==,写下区别以后学习

system interpreter表示本地的解释器

而Virtual Environment---Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter,而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。虚拟环境的好处是避免了不同Python程序间的互相影响(共同使用global library 和 interpreter),例如程序A需要某个库的1.0版本,而程序B需要同样这个库的2.0版本,如果程序B执行则A就不能执行了

一个是本地环境一个把环境打包隔离了

Virtual Environment是一款工具,Pycharm中集成了,用以创建独立的虚拟环境。Virtual Environment主要解决的库依赖和版本依赖、以及间接授权等问题。

virtualenv,是一款Python工具,用以创建独立的Python虚拟环境。在一个Python虚拟环境中,持有Python所必须的依赖库,形成Python的虚拟运行空间。
virtualenv的使用方法如下:

1.通过pip安装virtualenv的命令:
pip install virtualenv


2.创建虚拟环境my_venv的命令:
virtualenv my_venv
virtualenv会创建一个目录my_venv,其中包含:
  • 所有Python的可执行文件,以使用Python项目所需的软件包;
  • pip类库的副本,以在必要的时候用以安装其他软件包。
my_venv目录结构:
  • lib/,包含虚拟环境中后续安装的软件包
  • include/,包含支持Python的类库
  • bin/,可执行文件
python,可执行python的命令文件
pip,辅助安装其他软件包的命令文件
setuptools

3.创建虚拟环境my_venv,指定要使用的Python版本,命令:
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 my_venv
或者在~/.bashrc文件中设置环境变量VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7


4.创建虚拟环境my_venv,使用已有的全局软件包,即虚拟环境中不包含全局软件包,命令:
virtualenv --no-site-packages my_venv
从virtualenv 1.7开始,默认不包含全局软件包;
全局软件包默认位于/usr/lib/python_version/site-packages


5.创建虚拟环境my_venv,继承全局软件包,即虚拟环境中包含全局软件包,命令:
virtualenv --system-site-packages my_venv


6.进入虚拟环境my_venv所在的目录,首先激活该运行环境:
source my_venv/bin/activate
成功激活虚拟环境,可以看到命令行提示符发生变化。这样,后续的操作都是针对当前的虚拟环境进行的,不会影响其他运行环境。

7.在激活的虚拟环境中,通过pip安装其他必要的软件包:
pip install other_package


8.最后,注销当前已经被激活的虚拟环境:
deactivate

9.删除虚拟环境,只要删除其目录即可:
rm -rf my_venv

10.为了保留虚拟环境中的安装配置,可以将其输出到备份文件中,命令如下:
pip freeze > requirements.txt
11.在需要的时候,可以将其还原到虚拟环境中,命令如下:
pip install -r requirements.txt
### 解决PyCharm创建虚拟环境失败的方法 当遇到PyCharm无法成功创建虚拟环境的情况时,可能的原因涉及多个方面。通常情况下,这可能是由于Python解释器配置不当、依赖库缺失或是版本兼容性问题引起的。 #### 1. 检查Python解释器设置 确认项目使用的Python解释器是否正确无误。如果选择了错误的路径或不存在的解释器文件,则可能导致创建虚拟环境失败。建议通过`File -> Settings -> Project: <project_name> -> Python Interpreter`来验证当前项目的解释器配置[^2]。 #### 2. 更新PyCharm插件 确保所使用的IDE及其相关插件均为最新版。旧版本可能存在已知缺陷,更新至最新稳定版本有助于解决问题并获得更好的用户体验支持。 #### 3. 清理缓存与重启服务 有时临时性的系统资源冲突也会引发此类异常现象。尝试清理本地缓存(`File -> Invalidate Caches / Restart`)后再重新启动应用程序,观察是否有改善效果。 #### 4. 手动指定基础解释器位置 对于某些特定场景下(如多版本共存),可以考虑手动指明用于构建新虚拟环境的基础解释器的具体路径。操作方式是在创建虚拟环境对话框中取消勾选“inherit global site-packages”,并将Base interpreter指向目标Python可执行文件的位置。 #### 5. 安装必要的编译工具链 部分操作系统上,默认并未预装完整的C/C++编译环境,在这种环境下安装扩展模块可能会遭遇困难。针对Windows平台而言,可以通过Microsoft Visual Studio Build Tools来进行补充;而对于Linux/Unix类系统来说,则需依据具体发行版文档指导完成相应开发包的获取与部署。 ```bash sudo apt-get install build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ libncurses5-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \ libffi-dev liblzma-dev python-tk ``` 以上命令适用于Debian系Linux发行版,其他类型的系统应参照官方说明进行调整。 #### 6. 尝试使用Conda管理环境 考虑到Anaconda自带完善的包管理隔离机制,切换到基于Conda的方式或许能绕过原生pip/virtualenv带来的麻烦。先按照正常流程建立一个新的Conda环境,再将其作为外部解释器引入到PyCharm当中即可正常使用。 ```shell # 创建名为myenv的新环境,并激活它 conda create --name myenv python=3.x anaconda conda activate myenv # 添加此环境为PyCharm中的可用解释器之一 ```
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