virtualenv的认识和使用

最新推荐文章于 2021-11-27 20:02:38 发布
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本文阐述了使用虚拟环境的重要性，特别是在处理多个项目时避免包冲突的问题。介绍了如何创建、删除和切换虚拟环境，以及如何在特定环境中安装和管理包。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

virtualenv的认识和使用

为什么使用虚拟环境？
因为不同项目需要使用不同的虚拟环境，在虚拟环境中安装不同版本的相同的包时存在包的覆盖问题，故而使用不同虚拟环境

创建一个项目提前创建虚拟环境
mkvirtualenv 环境的名字

删除虚拟环境
rmvirtualenv 环境的名字

查看当前的虚拟环境
workon
enter键一次或者tab键两次

使用当前的虚拟环境
workon 虚拟环境的名字

退出当前的虚拟环境
deactivate

查看当前虚拟环境安装的拓展包
pip freeze
pip list

确认当前的环境中是否有可以安装虚拟环境的包
virtualenv --version

六·柒
关注
python虚拟环境使用方法之virtualenv
qq_43308521的博客
03-01 849
认识virtualenv 作用：创建虚拟化python运行环境，将所需依赖安装进去 场景：当前项目依赖某一个版本，另一个项目依赖另外一个版本，会造成依赖冲突的时候,会使用虚拟环境将每个项目的环境给隔离开来. 弊端：virtualenv只是指定创建不同python版本的虚拟环境，前提是你的电脑上已经安装了不同版本的python，不够灵活。 windows中安装使用virtualenv 安装virtualenv pip install virtualenv 打开cmd，输入安装命令 创建虚拟环境
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对Virtualenv的认识
优快云_LYY的专栏
11-23 481
Virtualenv有一个基本的命令：virtualenv ENV这个命令创建了一个ENV目录，用来存放新的虚拟环境。同时，ENV/lib/和ENV/include/目录被创建，它们包括了新的virtualenv python的库文件。这个环境中的包放在ENV/lib/pythonX.X/site-packages/目录中。ENV/bin也被创建，可执行文件就在这个目录中。关键的pip和setupt
virtualenv和virtualenvwrapper总结
翟海飞
06-15 4970
原文：http://colesmith.space/2015/05/19/revise-virtualenv-and-virtualenvwrapper.html 官方文档 virtualenvvirtualenvwrapper 一 virtualenv What: virtualenv 是一个隔离Python环境的工具. Why: virtualenv 可以让你
virtualenv详解
宇宙浪子的专栏
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转自：https://virtualenv-chinese-docs.readthedocs.org/en/latest/# Contents virtualenv 安装用处 命令环境变量和配置文件Windows下注意事项PyPy支持 创建自己的启动脚本 启动脚本范例激活脚本--system-site-packages 参数不使用Virtualenv
Python 虚拟环境 Virtualenv 简易 安装、管理、使用 教程
Benjamin 优快云博客
11-27 9902
Python 虚拟环境 Virtualenv 简易 安装、管理、使用 教程 安装 Virtualenv 使用 安装 Virtualenv 管理 安装 Virtualenv 运行 Virtualenv 调试 Virtualenv pip list pip install
virtualenv使用技巧
Hello World!
04-07 6903
转自：https://virtualenv-chinese-docs.readthedocs.org/en/latest/#wrongway virtualenv 讨论区勘误 Contents virtualenv 安装用处 命令环境变量和配置文件Windows下注意事项PyPy支持 创建自己的启动脚本 启动脚本范例激活脚本--system-si
对Virtualenv命令的认识
优快云_LYY的专栏
11-23 537
使用方法：virtualenv [OPTIONS] ENV_DIR其中，ENV_DIR是创建虚拟环境的绝对或者相对路径。选项：--version显示程序的版本号-h,--help显示帮助信息-p PYTHON_EXE,--python=PYTHON_EXE要使用的python解释器，默认是安装在/usr/bin/python的解释器--system-site-packages给虚拟环境使用全局sit
如何使用 virtualenv 创建 Python 虚拟环境？
王炳明
10-29 1869
1. 什么是虚拟环境？ 虚拟环境的意义，就如同 虚拟机 一样，它可以实现不同环境中Python依赖包相互独立，互不干扰。 举个例子吧。 假设我们的电脑里有两个项目，他们都用到同一个第三方包，本来一切都顺利。但是由于某种原因，项目B由于某些原因要使用这个第三方包的一些新特性（新版本才有），而如果就这样贸然升级了，对项目A的影响我们无法评估，这个时候我们就特别需要有一种解决方案可以让项目A和B，处于两个不同的Python环境中。互不影响。 为了方便大家对虚拟环境有个认识，我列举了下其优点： 使不同应用开发环境
队列分析教程：使用Python和virtualenv构建环境
首先，从给定的标题和描述中我们可以提取出几个关键的IT知识点，接下来会详细阐述。...通过了解这些知识点，我们可以对同类群组分析有一个全面的认识，以及如何在项目中使用相关的开发工具和操作。
【Python 编程基础】环境管理：讲解如何使用pip、virtualenv创建和管理Python虚拟环境。
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Python项目构建示例：使用dh-virtualenv创建发布包
资源摘要信息:"该文档提供了一个使用dh-virtualenv工具构建Python项目的示例。dh-virtualenv是Debian打包工具dh(Debian helper)的扩展，用于创建包含...同时，这些信息也有助于对持续集成和部署流程有一个初步的认识。
vscode 安装virtualenv插件
05-02
要在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 `virtualenv` 或者 Python 的内置模块 `venv` 创建和管理虚拟环境，可以按照以下方法操作： #### 安装 VirtualEnv 和 Venv 支持 为了支持虚拟环境，在本地机器上需要先...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
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