[转载]windows下安装Python虚拟环境virtualenvwrapper-win

1 前言

由于Python的版本众多,还有Python2和Python3的争论,因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。

通过 virtualenv 这个工具,就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ,然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用),这一系列的环境是相互隔离的。作为一个独立的环境就不容易出现版本问题,还方便部署。

2 安装

pip install virtualenv

3 virtualenv的基本使用

3.1 创建虚拟环境

virtualenv venv

为环境指定Python解释器:

virtualenv

3.2 激活虚拟环境

activate venv

3.3 停止虚拟环境

deactivate

3.4 删除虚拟环境

直接删除目录即可.

rmvirtualenv venv

4 virtualenvwrapper

为了使用virtualenv更方便,可以借助 virtualenvwrapper

4.1 安装virtualenvwrapper

pip install virtualenvwrapper

4.2 创建虚拟环境

默认创建的虚拟环境位于C:\Users\username\envs,可以通过环境变量 WORKON_HOME 来定制。

通过计算机-->属性-->高级系统设置-->环境变量-->在系统变量中新建“变量名”:WORKON_HOME,变量值:“你自定义的路径”。

创建后,会自动激活环境,注意看Shell提示符的改变:

(venv)c:\>

4.3列出所有虚拟环境

lsvirtualenv

4.4 激活虚拟环境

workon venv

4.5 进入虚拟环境目录

cdvirtualenv

4.6 进入虚拟环境的site-packages目录

cdsitepackages

4.7列出site-packages目录的所有软件包

lssitepackages

4.8 停止虚拟环境

deactivate

4.9 删除虚拟环境

rmvitualenv venv

5 重建Python环境

5.1 冻结环境

所谓 冻结(freeze) 环境,就是将当前环境的软件包等固定下来:

pip freeze >packages.txt  # 安装包列表保存到文件packages.txt中

5.2 重建环境

重建(rebuild) 环境就是在部署的时候,在生产环境安装好对应版本的软件包,不要出现版本兼容等问题:

pip install -r packages.txt

配合pip,可以批量安装对应版本的软件包,快速重建环境,完成部署。

From:http://www.cnblogs.com/suke99/p/5355894.html

部分有注释

时间: 2024-11-16 19:11:05

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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39902327 python拓展包安装 直接安装拓展包默认路径: Unix(Linux)默认路径:/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packagesWindows默认路径:C:\PythonXY\Lib\site-packages 測试和升级python拓展安装包pip 查看pip安装时相应的python版本号 which pip /d/python3.4.2/Scripts

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一.windows上安装python虚拟环境 1.安装pip install virtualenvvirtualenv --version 2.新建一个python虚拟环境virtual_env_01virtualenv virtual_env_01cd virtual_env_01cd Scriptsactivate # 进入虚拟环境deactivate.bat # 退出虚拟环境 3.新建一个python2的虚拟环境virtualenv_py2virtualenv -p D:\bianchen

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在windows下安装python和很多依赖包,安装起来略为痛苦,可以使用python的大整合包——Anaconda Anaconda下载地址: http://continuum.io/downloads 下载好后,直接双击安装就OK了,连环境变量Path都不用自己设,方便快捷.最方便的一点是,它整合了大量的依赖包,下面是它所包含的全部依赖包: http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html 其中比如科学计算的numpy, theano等都应有尽有

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如果要使用python进行科学计算.数据分析等,一定要安装scipy.seaborn.numpy等等包. 但Windows下安装python的第三方库经常会出现问题.此前,已介绍过Windows下如何安装lxml,其实,这种安装方法也适合于其他无法通过pip或者IDE包管理工具进行安装的场景. 如果使用python的主要目的是为了进行科学计算.数据分析.爬虫等项目,强烈推荐使用Anaconda而不是其他IDE. Anaconda在python语言外,还集成了numpy.scipy.matplot

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