创建Python虚拟环境

声明：该文章为作者的学习笔记，敬请批评指正

为什么要创建虚拟环境

不知道你有没有在复现论文的时候遇到这样的情况——作者代码中使用的库与自己的python版本不兼容。这是否意味着我们需要重新下载与之对应的python版本，重新下载以前已经安装好的第三方库？如果不同的项目要求库的版本不同，下载同一个库的不同版本到一个python版本中，会不会发生冲突？
这时候就要引入虚拟环境的概念。一般情况下，不建议将同一个库在两个python版本之间共用，避免发生冲突。创建一个虚拟环境可以很好的项目和本地的python隔离开来，在使用指定版本的同时减小对本地的依赖性，还能加强项目安全性等等。简单来说，在虚拟环境中下载的任何库只存在于该环境中。如此一来，每当我们打开一个项目时为其创建虚拟环境，在其中进行操作；在项目结束之后删除环境，使得对项目的管理更加有条不紊。

如何创建venv虚拟环境

这里以python自带的venv为例讲解虚拟环境的建立。使用venv需要满足一个条件：系统中必须事先下载需要的python版本。这是因为venv是python标准库中的一部分，所以一个python版本只能搭建对应版本的venv。

venv的优点

1.venv 是 Python 3.3 及以上版本的内置模块，无需额外安装。
2.创建的虚拟环境占用资源较少，启动速度快。
3.通过简单的命令即可创建和管理虚拟环境。

venv的缺点

1.不支持多语言环境。
2.使用 pip 管理依赖包,而 pip 检测冲突较麻烦。

如何搭建venv环境

方法一 使用cmd

使用命令行cd进入项目路径，输入语句：
python -m venv 【虚拟环境名称】，即可在项目目录下创建环境变量中默认python版本的虚拟环境。（不确定自己环境变量中python是什么版本可以执行python --version查看）
如果想要创建其他版本的venv，可以执行：py -【python版本】 -m venv 【名称】

若使用python命令则要求该版本在环境变量中，而py -【版本】命令更为通用

接下来，在虚拟环境中安装依赖包：
（1）激活环境：
打开cmd输入：【到虚拟环境的路径】\Scripts\activate （Windows）
source 【到环境的路径】/bin/activate （Linux/MacOS）
（2）安装包：pip install 【库名】
（3）退出环境：【到虚拟环境的路径】\Scripts\deactivate

方法二 使用pycharm

点击pycharm右下角添加本地解释器

可以发现pycharm提供了多种虚拟环境，第一种即是venv环境，第二种conda环境将在后面介绍。选好版本和路径后会发现项目中多出一个venv文件夹，说明创建成功。

优点：Pycharm会自动处理虚拟环境的激活和停用，用户无需手动在命令行中执行这些操作。

其他虚拟环境管理器：conda

conda也是一种虚拟环境管理器，可以单独下载。此外，anaconda中自带conda，anaconda本身是一个集成了很多数据科学、机器学习或科学计算库的python发行版本。其他管理器可以自行了解。

conda较venv的优点：

1.支持多种编程语言的包管理，如Python、R、Ruby、Java、JavaScript等，这使得Conda在需要管理多种语言项目的场景中特别有用。
2.venv安装库依赖pip模块，而conda能确保安装的包版本兼容，减少了版本冲突的风险。
3.conda中有很多库，而venv创建的是一个空的虚拟环境，它本身不包含任何库，venv的优点是轻量级
4.不需要系统中拥有对应的python版本，conda会帮忙下载

使用conda的方法：

（1）创建环境：在指定目录，执行conda create --name 【名称】 python=【版本号】（一般存储路径默认在anaconda的envs/文件夹下，也可以自定义路径conda create --prefix 【yourpath】/env 【名称】）
（2）激活环境：conda activate 【名称】
（3）安装包：conda install 【库名】
（4）删除环境：conda env remove --name 【名称】 （venv可以直接删除文件夹而conda不建议）
（5）退出环境：conda deactivate