Python虚拟环境的安装和配置之设置快捷进入虚拟环境方式(windows)

本文介绍了如何在Windows上安装和配置Python虚拟环境,包括使用virtualenvwrapper-win创建和管理虚拟环境,更改虚拟环境存储路径,以及常用命令如workon、mkvirtualenv、deactivate的使用。

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注意!!!

每次创建的虚拟环境是干净的,你需要什么包,随后再安装即可
虚拟环境是以文件夹的形式存在的,给虚拟环境起名字时切记不能重复

1.下载virtualenvwrapper-win 包

 

如果使用豆瓣源安装失败,可以采用下面的方法

2.输入workon命令查看是否可用

 

 3.使用virtualenvwrapper创建虚拟环境

 

默认放在C:\Users\Administrator\Envs目录中

 

可以修改存放的路径:
找到系统环境变量,点击"新建",添加WORKON_HOME为指定路径即可

 

运行workon,目录中没有虚拟环境了,因为默认目录已经改变,可以将之前的虚拟环境拷贝到新目录下

拷贝后

 

新建一个虚拟环境,完成后自动进入该虚拟环境

 

创建指定版本的虚拟环境

可以正常使用安装库

 以后再进入虚拟环境,就不需要记住安装路径了直接使用以下命令:

列出虚拟环境列表:workon

新建虚拟环境:mkvirtualenv [虚拟环境名称]

启动/切换虚拟环境:workon [虚拟环境名称]

离开虚拟环境:deactivate

 

 

### 配置 Python 虚拟环境 #### 使用 Conda 创建管理虚拟环境 Conda 是一个跨平台的包管理环境管理系统,能够轻松创建、保存、加载以及切换不同版本的软件栈。通过 Conda 可以为每个项目建立独立的工作空间,在此工作区内安装所需的库而不会干扰系统的默认设置或其他项目的依赖。 要使用 Conda 来配置 Python虚拟环境: - 安装 Miniconda 或 Anaconda 发行版; - 打开命令提示符 (Windows) / 终端 (macOS Linux),执行如下指令来创建新的虚拟环境 `myenv` 并指定 Python 版本: ```bash conda create --name myenv python=3.x ``` - 激活新创建的虚拟环境以便在其内部操作: ```bash conda activate myenv ``` 此时即进入了名为 `myenv` 的虚拟环境中[^1]。 #### 利用内置模块 venv 构建 Windows 下的 Python 虚拟环境 对于不希望引入额外工具链如 Conda 的开发者来说,可以直接借助 Python 自带的标准库 `venv` 实现相同目的。具体做法是在目标目录下运行下面这条语句以生成一个新的虚拟环境文件夹 `env` : ```bash python -m venv env ``` 这一步骤会复制一份基础的 Python 解释器及相关资源至本地路径下的 `.venv/` 文件夹内;之后可通过调用相应批处理脚本来启动这个自定义的空间——在 Windows 上通常是 `.\env\Scripts\activate.bat` ,而在 Unix 类系统上则是 `source ./env/bin/activate` 。一旦完成上述过程,则意味着已经成功启用了基于 `venv` 的隔离开发区域[^2]。 #### VSCode 中集成 Python 虚拟环境支持 Visual Studio Code 编辑器提供了良好的扩展性插件生态,使得其成为许多程序员喜爱的选择之一。为了更好地配合 Python 开发者的需求,VSCode 支持直接读取并应用由前述两种方式产生的虚拟环境设定。当打开含有 `.venv/` 或其他形式虚拟环境结构的工程时,IDE 将自动检测到这些特殊文件夹,并给出选项让用户选择对应的解释器作为当前工作的首选项。此外,还可以手动调整这一偏好设置,方法是从菜单栏依次点击 "View -> Command Palette..." 输入 “Python Select Interpreter”,然后挑选期望使用的那个虚拟环境实例[^3]。 综上所述,无论是采用 Conda 还是原生 `venv` 方案构建 Python 应用程序专属的沙盒化执行上下文都十分简便快捷,而且两者均能在很大程度上简化多版本共存场景下的维护成本技术难度。与此同时,现代 IDEs 像 VSCode 更进一步增强了用户体验,让整个流程变得更加直观友好。
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