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和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在 相同的路径下 。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。 简介 Python学习交流群：1004391443，这里有资源共享，技术解答，还有小编从最基础的Python资料到项目实战的学习资料都有整理，希望能帮助你更了解python，学习python 本文会从 virtualenvwrapper（virtualenv的进阶版，其提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变得便利。） pipenv anaconda 三个常用的Python虚拟环境配置来汇总，如有不适之处，还望各位大佬指正。 另：
virtualenvwrapper 安装 pip install virtualenvwrapper
pip install virtualenvwrapper-win #Windows使用该命令
复制代码
路径 详见下图指引（从左至右，依次操作） 使用 mkvirtualenv test_env workon workon test_env deactivate rmvirtualenv test_env pipenv 一个好的程序员，果断必须熟练 阅读各种文档，源码 。追根溯源方能获取真知！ 强烈推荐： pipenv文档 特性
安装 pip install pipenv 使用 常用命令大全： pipenv --where 列出本地工程路径
pipenv --venv 列出虚拟环境路径
pipenv --py 列出虚拟环境的Python可执行文件
pipenv install 创建虚拟环境
pipenv isntall [moduel] 安装包
pipenv install [moduel] --dev 安装包到开发环境
pipenv uninstall[module] 卸载包
pipenv uninstall --all 卸载所有包
pipenv graph 查看包依赖
pipenv lock 生成lockfile
pipenv run python [pyfile] 运行py文件
pipenv --rm 删除虚拟环境
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备注：直接在项目根目录下，使用 pipenv install xxx 即可创建项目环境，并安装xxx包 anaconda Anaconda 是一个包含数据科学常用包的 Python 发行版本。其使用 conda 创建环境，以便分隔使用不同 Python 版本和不同程序包的项目。 特性
安装 此处跳过安装anaconda，如有需要可参考 anaconda安装、介绍、使用 使用 conda --version conda create --name <env_name> <package_names> #示例： conda create --n test_conda_env 复制代码 注意： <env_name> 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。 如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以=和版本号的形式执行。如：conda create --name python2 python=2.7，即创建一个名为“python2”的环境，环境中安装版本为2.7的python。 如果要在新创建的环境中创建多个包，则直接在<package_names>后以空格隔开，添加多个包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。 conda info --env
activate test_conda_env
deactivate
conda remove -n test_conda_env --all
ok，这篇关于如何创建Python项目环境的文章就暂时先告一段落。 初写博客，当然会有很多不足之处，如有错误遗漏的地方呢，还请各位老少爷们儿多多指教。 |
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