Windows下快速配置virtualenv和virtualenvwrapper

本文详细介绍如何使用virtualenv和virtualenvwrapper来安装和配置Python虚拟环境,包括环境变量的设置,确保虚拟环境文件夹存放位置的自定义。

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

一、安装virtualenv和virtualenvwrapper

安装virtualenv

安装virtualenvwrapper

二、配置环境变量

进入系统属性设置系统变量,添加WORKON_HOME环境变量到你指定的文件夹,不设置的话创建的虚拟环境文件夹会放到C盘用户目录下的Envs文件夹下,这里新建的文件夹。

手动创建文件夹

编辑系统环境变量

选择系统环境变量

完成配置,之后可以正常使用了

重启cmd后就可以正常使用了

### 配置Virtualenv在VSCode中的使用 为了在Ubuntu上的Visual Studio Code (VSCode) 中配置Python虚拟环境(Virtualenv),需遵循一系列特定操作。 #### 安装并设置VirtualenvVirtualenvwrapper 确保已安装`virtualenv` `virtualenvwrapper`,之后更新用户的`~/.bashrc`文件来加载这些工具。具体来说,在该文件中加入如下几行以定义工作目录位置以及初始化`virtualenvwrapper`脚本[^1]: ```shell export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh ``` #### 创建新的虚拟环境 创建一个新的虚拟环境可以指定使用的Python解释器版本。例如,如果想要基于Python 3创建名为`firstdjango`的项目,则可执行命令[^2]: ```shell virtualenv --python=python3 firstdjango ``` #### 查看可用Python版本(可选) 对于那些希望通过`pyenv`管理多个Python版本的人来说,可以通过运行下面这条指令获取当前系统所支持的所有Python版本列表[^3]: ```shell pyenv install --list ``` #### 在VSCode内选择正确的解释器 打开目标项目的根文件夹于VSCode之中;接着利用快捷键`Ctrl+Shift+P`(Windows/Linux) 或者 `Cmd+Shift+P`(MacOS),输入“Python Select Interpreter”,从中挑选之前建立好的那个虚拟环境中对应的解释器路径作为开发期间默认采用的那个。 #### CUDA与cuDNN集成(针对GPU加速需求的情况) 如果有计划部署深度学习模型并且计算机配备有NVIDIA GPU的话,那么还需要额外安装CUDA Toolkit连同匹配版次的cuDNN库。比如当cuDNN版本号为8的时候,应当按照下列步骤完成软件包的安装过程[^4]: ```shell sudo apt update sudo apt install libcudnn8 sudo apt install libcudnn8-dev sudo apt install libcudnn8-samples ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值