virtualenvwrapper
的安装:
*nix:pip install virtualenvwrapper
windows:pip install virtualenvwrapper-win
virtualenvwrapper
基本使用:
- 创建虚拟环境:
mkvirtualenv 虚拟环境
- 激活虚拟环境:
workon 虚拟环境
- 退出虚拟环境:
deactivate
- 删除虚拟环境:
rmvirtualenv 虚拟环境
- 列出所有虚拟环境:
lsvirtualenv
- 进入虚拟环境所在目录:
cdvirtualenv 虚拟环境
修改 mkvirtualenv
的默认路径:
- 默认创建的虚拟环境位于:
计算机 -- C盘 -- 用户 -- 用户名 -- Envs
- 在
我的电脑->右键->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量
中添加WORKON_HOME
,设置为新路径。
创建虚拟环境的时候指定 Python
版本:
mkvirtualenv --python==C:Python36\python.exe 虚拟环境名称
虚拟环境迁移
考虑以下场景:
- 在开发环境完成了一个爬虫项目,现在想把项目部署到生产环境,让其不间断爬取。
- 如果还要在生产环境依次手动安装该爬虫项目需要的库(
requests
、lxml
等等),那实在是太麻烦了。 - 我们可以使用
pip
包管理工具进行虚拟环境的迁移。
虚拟环境迁移
- 在开发环境中激活虚拟环境
- 使用包管理工具冻结依赖到
requirements
文件:pip freeze > requirements.txt
- 把
requirements.txt
文件移动到生产环境 - 在生产环境中激活新安装的虚拟环境
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
更新下载源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --remove channels defaults #删除了默认源,不然总是从官网下载然后超时
conda config --show-sources #查看下载源
常用命令
conda --version #查看当前版本
conda list #列出当前安装库
conda upgrade --all #升级所有库
conda upgrade pip #升级某个库,以pip为例,会卸载旧版本
conda update pip #更新某个库,以pip为例,不会卸载老版本
conda config --add
pip install tensorflow #安装tensorflow包
conda install tensorflow #安装tensorflow以及其依赖包
使用conda管理python虚拟环境
1.创建虚拟环境
$ conda create -n environment_name python=3.7.3
linux/mac:
$ source activate environment_name
(environment_name) $
windows:
> activate environment_name
3.退出虚拟环境
linux/mac:
(environment_name) $ source deactivate
windows:
(environment_name) > deactivate
4.删除虚拟环境
$ conda remove -n environment_name --all
5.列出所有的虚拟环境及其所在路径
$ conda env list
或
$ conda info --envs
(转)Python 虚拟环境管理工具介绍(virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv)
https://blog.youkuaiyun.com/jpch89/article/details/89478614#2_virtualenv__27