在Windows下如何创建虚拟环境(默认情况下)

本文介绍如何在Windows系统中创建Python虚拟环境,包括安装virtualenv库、创建及激活虚拟环境的过程。

很多小伙伴平时在使用Python的时候,有的项目需要使用Python2来进行开发,有的项目则是需要Python3来进行开发。当不清楚怎么分开环境的时候,此时两个环境开始打架,彼此傻傻分不清楚。虚拟环境作为隔离的利器应运而生,其实虚拟环境最大的好处就是将我们的开发环境进行隔离,让彼此相互不受影响。今天,小编给大家简单的介绍一下如何在Windows下创建虚拟环境,具体的教程如下。

1、虚拟环境需要用到的库是virtualenv,需要使用安装命令pip install virtualenv进行安装,如下图所示。当然小编这里之前已经安装好了,所以再次安装的时候提示该库已经存在了。

2、安装完成之后,便可以直接创建虚拟环境了,使用命令“virtualenv test”进行创建,其中test是虚拟环境的名称,可以自定义进行设置。稍等片刻,虚拟环境就会自动创建好,如下图所示。

3、该环境会默认的创建在当前目录下,在这里,当前目录是C:Userslenovo,进入到该目录下,可以看到test虚拟环境已经创建好了,如下图所示。

4、当然也可以通过命令行窗口进行文件查看,如下图所示。

5、继续打开Scripts文件夹,可以看到Python文件,如下图所示。

6、在这里我们可以看到有个activate.bat文件,表示激活虚拟环境。直接在该目录下输入activate.bat命令,即可激活Python虚拟环境了,如下图所示。

此时可以看到test文件夹在最前面,且多了个括号,这个就说明我们已经成功的进入到了虚拟环境。

7、此时输入在虚拟环境中输入python,可以看到Python的版本情况,如下图所示,这个是Python3环境。

8、如果想退出Python,可以使用命令exit()或者快捷键Ctrl+z,进行退出,如下图所示。如果想退出Python虚拟环境,则在当前目录下输入命令deactivate.bat即可,如下图所示,此时前边test已经不见了,而且括号也消失了,表示已经退出虚拟环境。

9、在这里小编的Python环境默认设置成了Python3版本,如果想要创建一个Python2版本的虚拟环境,该如何进行创建呢?敬请期待下一篇文章。

人生苦短,我用Python~~


Windows系统下,使用YOLO(You Only Look Once,一种流行的物体检测算法)需要设置一个Python虚拟环境,这是因为虚拟环境可以帮助管理项目依赖,并避免全局安装可能导致的冲突。以下是创建虚拟环境并配置YOLO的基本步骤: 1. **安装Python**: 确保已经安装了最新版本Python(建议使用Python 3.x)。如果没有,你可以从Python官网下载并安装。 2. **创建虚拟环境**: 使用`venv`模块(默认Python一起提供)来创建虚拟环境。打开命令提示符或PowerShell,导航到你想要存放项目的目录,然后输入: ``` python -m venv my_yolo_env ``` 这将创建名为`my_yolo_env`的新虚拟环境3. **激活虚拟环境**: 对于命令提示符: ``` .\my_yolo_env\Scripts\activate ``` 或对于PowerShell: ``` .\my_yolo_env\Scripts\Activate.ps1 ``` 激活后,终端显示名称会包含`(my_yolo_env)`表示环境已激活。 4. **安装所需的库**: 使用`pip`在虚拟环境中安装YOLO相关的库,如TensorFlow或PyTorch(取决于YOLO版本),以及darknet(YOLO的核心库): ``` pip install tensorflow opencv-python darknet ``` 5. **克隆YOLO源码**: 下载YOLO的GitHub仓库(如YOLOv3、YOLOv4等): ``` git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet ``` 6. **构建darknet**: 根据教程构建darknet,通常需要编辑Makefile并运行`make`命令。 7. **训练模型**: 配置YOLO的数据集,编写训练脚本并开始训练过程。 8. **验证和测试**: 训练完后,可以使用`test.py`或者其他提供的工具对模型进行验证和实际应用。
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