Python虚拟环境(pyvenv、virtualenv)

我们为什么需要使用虚拟环境?

Python的包(或模块)的下载保存非常独特;有时候可能会带来问题。

不同系统,Python模块的安装位置也不一样。例如,大多数系统模块安装在 sys.prefix 环境变量指定的目录中,以Mac OS X为例:

Python虚拟环境(virtualenv)

使用pip或easy_install安装的第三方模块通常安装在 site packages 目录:

Python虚拟环境(virtualenv)

下面举一个实际的例子来说明使用虚拟环境的好处。

假设你有两个Python项目-A和B,这两个项目都需要使用同一个第三方模块-tensorflow。如果这两个项目使用相同的tensorflow版本,也许不会有什么问题。

但是,当A和B项目使用不同的tensorflow版本时-A使用tensorflow 0.70版本;B使用tensorflow 0.80版本。由于Python导入模块不能区分模块版本,导致A、B不能使用tensorflow的不同版本,这在很多情况下是不能接受的。

使用虚拟环境的另一个好处是:保持开发环境的简洁、有序。

什么是Python虚拟环境?

Python虚拟环境可以为项目创建相互独立的开发环境,也就是你可以为每个项目安装各自使用依赖模块。

使用虚拟环境可以很好的解决上面A、B项目遇到的问题:为A、B项目分别创建虚拟环境,然后在各自的虚拟环境中安装不同的tensorflow版本。

使用虚拟环境需要借助virtualenv或pyvenv,它们的使用非常简单。

安装virtualenv、pyvenv

如果你使用Python 2,你可以使用pip安装virtualenv:

如果你使用Python 3,它默认安装了pyvenv。

virtualenv和pyvenv的使用方法类似。由于pyvenv是较新的工具,本帖以它为例。

创建一个存放虚拟环境的目录:

创建一个虚拟环境:

上面命令在当前目录创建了env_A目录,目录结构:

使用创建的虚拟环境env_A:

提示符中包含:

现在你通过pip安装的包都会安装这个虚拟环境中;导入(import)模块时也只能使用这个虚拟环境中的模块。

如果要退出env_A虚拟环境,执行:

虚拟环境的工作原理

主要就是操作环境变量。

Python在非虚拟环境下的路径:

激活虚拟环境再次查看Python路径:

$PATH 环境变量在激活前后不一样了:

你可以看看 sys.prefix 和其他Python系统环境变量。

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