Python虚拟环境搭建指南
有志者,事竟成!如果你在学习文章,那么本文《Python虚拟环境创建教程》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~
创建Python虚拟环境需用venv模块执行python -m venv env_name,激活后通过pip管理项目依赖,避免版本冲突。
创建一个Python虚拟环境,核心步骤其实非常直接:利用Python自带的venv
模块,通过一条简单的命令就能完成。这能帮助我们隔离项目依赖,避免不同项目间的库版本冲突,让开发工作变得整洁有序。
解决方案
要创建一个Python虚拟环境,你需要打开你的终端或命令行工具,然后导航到你希望创建环境的项目根目录。
在项目目录下,执行以下命令:
python -m venv env_name
这里,env_name
是你为这个虚拟环境自定义的名字,通常大家习惯用venv
、.venv
或env
。我个人比较喜欢用.venv
,因为它在文件浏览器里默认是隐藏的,让项目目录看起来更清爽。
命令执行完毕后,你会发现项目目录下多了一个名为env_name
(或者你指定的名字)的文件夹。这个文件夹里包含了Python解释器的一个副本,以及pip
等工具。
接下来,你需要“激活”这个虚拟环境。激活虚拟环境的命令会根据你使用的操作系统和终端类型有所不同。
在macOS/Linux系统上(使用Bash或Zsh):
source env_name/bin/activate
在Windows系统上(使用CMD命令提示符):
env_name\Scripts\activate.bat
在Windows系统上(使用PowerShell):
env_name\Scripts\Activate.ps1
激活成功后,你的终端提示符前面会显示虚拟环境的名字,比如(env_name) C:\my_project>
,这表明你当前的操作都在这个独立的Python环境中进行。
为什么我需要Python虚拟环境?它真的那么重要吗?
说实话,刚开始接触Python的时候,我真的觉得虚拟环境有点多余,甚至有些麻烦。为什么不能直接pip install
到全局呢?但随着参与的项目越来越多,我开始频繁遇到各种“依赖地狱”问题。比如,一个老项目需要Django 2.2
,而新项目却要用Django 4.0
。如果都安装在全局Python环境里,那简直是一场灾难:要不就是旧项目跑不起来,要不就是新项目报错。
虚拟环境的价值就在于此,它就像给每个项目提供了一个独立的、干净的“沙盒”环境。每个沙盒里都有自己一套独立的Python解释器和安装的库。这意味着,你可以在项目A的虚拟环境里安装Django 2.2
,同时在项目B的虚拟环境里安装Django 4.0
,它们之间互不干扰。这不仅避免了版本冲突,也让项目依赖管理变得异常清晰。你不再需要担心全局环境被不相关的库污染,或者因为一个项目的依赖升级而影响到其他项目。对我来说,它从一个“可选项”迅速变成了“必选项”,大大提升了开发效率和项目的稳定性。
如何在不同操作系统下激活和退出虚拟环境?
激活虚拟环境是将其“带入工作状态”的关键一步,而退出则是在你完成当前项目工作后,回到全局Python环境或切换到其他项目环境。
激活虚拟环境:
macOS / Linux (Bash / Zsh): 在你的项目目录下,如果虚拟环境名为
venv
:source venv/bin/activate
这条命令会执行虚拟环境目录下的activate
脚本,它会修改你的PATH
环境变量,让系统优先找到虚拟环境中的Python和pip。Windows (Command Prompt / CMD): 如果虚拟环境名为
venv
:venv\Scripts\activate.bat
在Windows的CMD中,activate.bat
脚本会完成类似的环境变量设置。Windows (PowerShell): 如果虚拟环境名为
venv
:venv\Scripts\Activate.ps1
PowerShell用户需要运行.ps1
脚本。有时,你可能会遇到执行策略的限制,提示无法运行未签名的脚本。这时,你可能需要临时修改执行策略:Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
(使用后建议改回:Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Restricted -Scope CurrentUser
)。
退出虚拟环境:
无论你是在哪个操作系统或终端,退出虚拟环境的命令都是一样的:
deactivate
执行这条命令后,你的终端提示符会恢复到激活前的状态,表示你已经离开了当前的虚拟环境,回到了系统全局Python环境。这时,你再运行python
或pip
,调用的就是全局安装的版本了。
虚拟环境创建后,我该如何安装和管理包?
一旦你的虚拟环境被激活,接下来的包安装和管理就变得非常直观了。所有通过pip
安装的包,都会被隔离在这个特定的虚拟环境中,不会影响到你的全局Python安装或其他项目的虚拟环境。
安装包:
当虚拟环境激活后,你可以像往常一样使用pip install
命令来安装任何你需要的Python包。例如:
(venv) $ pip install requests (venv) $ pip install pandas numpy
这些包会被安装到当前激活的venv
目录下的lib/pythonX.Y/site-packages
中。你可以通过pip list
命令查看当前虚拟环境中所有已安装的包及其版本。
管理项目依赖:
在一个真实的项目中,你通常会需要一个文件来记录项目的所有依赖,这样其他人(或者未来的你)在克隆项目后,可以轻松地复现相同的开发环境。这个文件通常叫做requirements.txt
。
生成
requirements.txt
文件: 当你的项目开发到一定阶段,或者你安装了所有必需的包之后,可以运行以下命令来生成这个文件:(venv) $ pip freeze > requirements.txt
pip freeze
会列出当前虚拟环境中所有已安装的包及其精确版本号,然后通过>
重定向到requirements.txt
文件中。这个文件应该被纳入你的版本控制系统(如Git)。从
requirements.txt
安装依赖: 当你在新的机器上设置项目,或者团队成员克隆了你的项目后,他们只需要先创建并激活一个虚拟环境,然后执行:(venv) $ pip install -r requirements.txt
pip
就会读取requirements.txt
中列出的所有包和版本,并自动安装它们。这保证了所有开发人员都在一个统一且可复现的环境中工作,极大地减少了“在我机器上没问题”的问题。
通过这种方式,虚拟环境不仅提供了隔离,还为团队协作和项目部署奠定了坚实的基础。
今天关于《Python虚拟环境搭建指南》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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