Linux 搭建python虚拟环境virtualenv,实现多版本共存

本文详细介绍了Python虚拟环境的重要性,包括解决项目间依赖冲突的方法,虚拟环境的搭建、使用及管理流程,以及如何在虚拟环境中安装和管理工具包。

 

虚拟环境

为什么要搭建虚拟环境?

  • 在开发过程中, 当需要使用python的某些工具包/框架时需要联网安装
    • 比如联网安装Flask框架flask-0.10.1版本
sudo pip install flask==0.10.1
  • 提示:使用如上命令, 会将flask-0.10.1安装到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages路径下
  • 问题:如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了.
  • 解决方案 : 虚拟环境
    • 作用 : 虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响.
    • 所有的虚拟环境都位于/home/下的隐藏目录.virtualenvs

如何搭建虚拟环境?

  • 安装虚拟环境的命令 :

 
  1. sudo pip install virtualenv

  2. sudo pip install virtualenvwrapper

安装完虚拟环境后,如果提示找不到mkvirtualenv命令,须配置环境变量:


 
  1. # 1、创建目录用来存放虚拟环境

  2. mkdir

  3. $HOME/.virtualenvs

  4. # 2、打开~/.bashrc文件,并添加如下:

  5. export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

  6. source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

  7. # 3、运行

  8. source ~/.bashrc

  • 创建虚拟环境的命令 :

    • 提示:如果不指定python版本,默认安装的是python2的虚拟环境
    • 在python2中,创建虚拟环境

      
       
      1. mkvirtualenv 虚拟环境名称

      2. 例 :mkvirtualenv py_flask

    • 在python3中,创建虚拟环境

      
       
      1. mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称

      2. 例 :mkvirtualenv -p python3 py3_flask

  • 提示 :

    • 创建虚拟环境需要联网
    • 创建成功后, 会自动工作在这个虚拟环境上
    • 工作在虚拟环境上, 提示符最前面会出现 “虚拟环境名称”

如何使用虚拟环境?

  • 查看虚拟环境的命令 :
workon 两次tab键

  • 使用虚拟环境的命令 :

 
  1. workon 虚拟环境名称

  2. 例 :使用python2的虚拟环境

  3. workon py_flask

  4. 例 :使用python3的虚拟环境

  5. workon py3_flask

  • 退出虚拟环境的命令 :
deactivate

  • 删除虚拟环境的命令 :

 
  1. rmvirtualenv 虚拟环境名称

  2. 例 :删除虚拟环境py3_flask

  3. 先退出:deactivate

  4. 再删除:rmvirtualenv py3_flask

如何在虚拟环境中安装工具包?

  • 提示 : 工具包安装的位置 :

    • python2版本下:
      • ~/.virtualenvs/py_flask/lib/python2.7/site-packages/
    • python3版本下:
      • ~/.virtualenvs/py3_flask/lib/python3.5/site-packages
  • python3版本下安装flask-0.10.1的包 :


 
  1. pip install 包名称

  2. 例 : 安装flask-0.10.1的包

  3. pip install flask==0.10.1

  • 查看虚拟环境中安装的包 :
pip freeze
### 如何搭建Python开发环境 #### 1. Python 解释器的选择与安装 为了构建一个完整的 Python 开发环境,首先需要选择合适的 Python 版本并进行安装。通常情况下,推荐使用最新稳定版本的 CPython(官方实现),因为它具有广泛的兼容性和社区支持[^1]。 如果项目需求涉及特定版本(如 Python 2 或其他替代解释器),可以根据实际场景选择 PyPy 等高性能解释器。需要注意的是,尽管 PyPy 提供更快的执行速度,但它可能不完全支持某些第三方库[^3]。 对于 Windows 用户,在安装过程中可以勾选 “Add Python to PATH”,以便于后续通过命令行调用 Python 可执行文件[^2]。 --- #### 2. 配置多个 Python 版本共存 当需要在同一台机器上管理不同版本Python 时,可以通过以下方法实现: - **Windows 平台** 将不同版本Python 安装到独立目录中,并分别命名可执行文件。例如,将 Python 3 的 `python.exe` 改名为 `python3.exe`,而保留 Python 2 的默认名称为 `python.exe`[^2]。 - **Linux/MacOS 平台** 使用虚拟环境工具(如 `pyenv` 或 `virtualenv`)来隔离不同的 Python 版本及其依赖项。这种方式能够有效避免全局冲突,同时保持项目的独立性。 --- #### 3. 编辑器/IDE 的选择与配置 除了核心解释器外,还需要搭配适合自己的代码编辑器或集成开发环境 (IDE) 来提升效率。以下是几种常见选项: - **轻量级编辑器** - Visual Studio Code (VSCode): 支持丰富的插件扩展功能,内置调试器以及 Git 集成能力[^1]。 - Sublime Text / Atom: 对初学者友好,界面简洁直观。 - **全功能 IDE** - PyCharm Professional/Educational Editions: 提供强大的智能提示、单元测试框架集成功能,特别适用于大型复杂工程项目[^1]。 无论选用哪种工具,都建议启用自动补全、语法高亮等功能以提高编码体验。 --- #### 4. 测试简单程序验证环境有效性 完成以上步骤之后,可通过运行一段基础代码片段检验整个流程是否正常工作: ```python print("Hello, World!") ``` 假如一切设置无误,则终端应显示对应输出结果;反之则需回溯排查潜在错误源位置所在之处[^1]。 --- #### 总结 综上所述,建立良好的 Python 开发环境不仅限于单纯下载软件包这么简单,还需综合考虑目标平台特性、个人偏好习惯等因素做出合理决策。最终目的是营造出既高效又灵活的工作空间,从而助力开发者顺利完成各项任务挑战。
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