前言

　　在开发python的应用程序的时候，有时候会遇到依赖包的版本问题，比如之前开发tensorflow应用的时候需要用到python3.5以下的版本（还是python3），但是日常做其它应用的时候用的是python3.7，有时候还会存在python2于python3.7之间的版本并存的问题，甚至时候后自己安装了一个python版本与anaconda默认安装版本的选择问题....

虚拟环境 Virtualenv

　　主要用于解决上面提到的问题，同时也方便管理环境，在使用vscode编辑代码的时候使用虚拟环境，启动调试代码也会快一些

安装

pip install virtualenv# pip 是一种python的包管理工具，可以很方便的安装、更新、删除python的第三方包，同时也能解决包之间的相互依赖关系 一般安装了python运行环境的电脑(windows)都可以在cmd 输入以上指令安装

新建虚拟环境

virtualenv myenv# 以上指令可以创建并且进入python虚拟环境，默认使用的python环境# 新建的虚拟环境默认在  C:\Users\<userName>\<virtualenvName>目录下

启动

 # 除了以上指令进入，也可以将目录切换到虚拟环境的安装目录 启动activate.bat 文件启动

退出

# 先使用exit()函数退出python，再使用 deactivate.bat 退出虚拟环境

配置

 # 在创建虚拟环境的时候可以添加一些参数，个性化定制虚拟环境 eg: virtualenv myenv1 --python2.7  # 将会使用python2.7版本创建虚拟环境

虚拟环境管理

 #  以上的虚拟环境依然不方便管理 #  可以安装一个 virtualenvwrapper #  安装 pip install virtualenvwrapper-win   # windows pip install virtualenvwrapper       # linux

创建

cmd > mkvirtualenv <venvName># 同样的创建之后自动进入# 创建的目录为   C:\Users\<userName>\Envs\<venvName> 

# 默认的创建目录可以修改   新建以下系统变量   然后重新创建一个虚拟环境   这样就创建到了其他路径了  ，同样的可以使用 --python设置python的版本

查看启用的虚拟环境

使用

原文地址：https://www.cnblogs.com/283383765pw/p/10669572.html