# 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
## 1. 安装virtualenv
由于 virtualenvwrapper 是 virtualenv 的一组扩展,所以如果要使用 virtualenvwrapper,就必须先安装 virtualenv。
**基本使用**
由于virtualenv创建虚拟环境是在当前环境下创建的。所以我们要准备一个专门存放虚拟环境的目录。(以下操作在Linux在完成,windows相对简单,请自行完成,有不明白的请微信与我联系。)
**创建**
```bash
# 准备目录并进入
$ mkdir -p /home/wangbm/Envs
$ cd !$
# 创建虚拟环境(按默认的Python版本)
# 执行完,当前目录下会有一个my_env01的目录
$ virtualenv my_env01
# 你也可以指定版本
$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 my_env01
$ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 my_env02
# 你肯定觉得每次都要指定版本,相当麻烦吧?
# 在Linux下,你可以把这个选项写进入环境变量中
$ echo "export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python2.7" >> ~/.bashrc
```
**进入/退出**
```bash
$ cd /home/wangbm/Envs
# 进入
$ source my_env01/bin/activate
# 退出
$ deactivate
```
**删除**
删除虚拟环境,只需删除对应的文件夹就行了。并不会影响全局的Python和其他环境。
```bash
$ cd /home/wangbm/Envs
$ rm -rf my_env01
```
>注意:
>创建的虚拟环境,不会包含原生全局环境的第三方包,其会保证新建虚拟环境的干净。
如果你需要和全局环境使用相同的第三方包。可以使用如下方法:
```bash
# 导出依赖包
$ pip freeze > requirements.txt
# 安装依赖包
$ pip install -r requirements.txt
```
## 2. 使用 virtualenvwrapper
virtualenv 虽然已经相当好用了,可是功能还是不够完善。
你可能也发现了,要进入虚拟环境,必须得牢记之前设置的虚拟环境目录,如果你每次按规矩来,都将环境安装在固定目录下也没啥事。但是很多情况下,人是会懒惰的,到时可能会有很多个虚拟环境散落在系统各处,你将有可能忘记它们的名字或者位置。
还有一点,virtualenv 切换环境需要两步,退出 -> 进入。不够简便。
为了解决这两个问题,virtualenvwrapper就诞生了。
**安装**
```python
# 安装 - Linux
pip install virtualenvwrapper
# 安装 - Windows
pip install virtualenvwrapper-win
```
**配置**
先find一下`virtualenvwrapper.sh`文件的位置
```powershell
find / -name virtualenvwrapper.sh
# /usr/bin/virtualenvwrapper.sh
```
若是 windows 则使用everything 查找 virtualenvwrapper.bat 脚本
```
D:\Program Files (x86)\Python38-32\Scripts\virtualenvwrapper.bat
```
在~/.bashrc 文件新增配置
```
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export PROJECT_HOME=$HOME/workspace
export VIRTUALENVWRAPPER_SCRIPT=/usr/bin/virtualenvwrapper.sh
source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh
```
若是 windows 则新增环境变量:`WORKON_HOME`
![](http://image.iswbm.com/20200209161935.png)
**基本语法**:
mkvirtualenv [-a project_path] [-i package] [-r requirements_file] [virtualenv options] ENVNAME
**常用方法**
```bash
# 创建
$ mkvirtualenv my_env01
# 进入
$ workon my_env01
# 退出
$ deactivate
# 列出所有的虚拟环境,两种方法
$ workon
$ lsvirtualenv
# 在虚拟环境内直接切换到其他环境
$ workon my_env02
# 删除虚拟环境
$ rmvirtualenv my_env01
```
**其他命令**
```bash
# 列出帮助文档
$ virtualenvwrapper
# 拷贝虚拟环境
$ cpvirtualenv ENVNAME [TARGETENVNAME]
# 在所有的虚拟环境上执行命令
$ allvirtualenv pip install -U pip
# 删除当前环境的所有第三方包
$ wipeenv
# 进入到当前虚拟环境的目录
$ cdsitepackages
# 进入到当前虚拟环境的site-packages目录
$ cdvirtualenv
# 显示 site-packages 目录中的内容
$ lssitepackages
```
更多内容,可查看 官方文档
https://virtualenvwrapper.readthedocs.io/en/latest/command_ref.html
## 3. 实战演示
以上内容,是一份使用指南。接下来,一起来看看,如何在项目中使用虚拟环境。
如何使用在我们的开发中使用我们的虚拟环境呢
通常我们使用的场景有如下几种
- 交互式中
- PyCharm中
- 工程中
接下来,我将一一展示。
### 3.1 交互式中
先对比下,全局环境和虚拟环境的区别,全局环境中有requests包,而虚拟环境中并未安装。
当我们敲入 `workon my_env01`,前面有`my_env01`的标识,说明我们已经处在虚拟环境中。后面所有的操作,都将在虚拟环境下执行。
![](https://i.loli.net/2018/06/11/5b1e7d36ce8ad.png)
### 3.2 工程项目中
我们的工程项目,都有一个入口文件,仔细观察,其首行可以指定Python解释器。
倘若我们要在虚拟环境中运行这个项目,只要更改这个文件头部即可。
现在我还是以,`import requests` 为例,来说明,是否是在虚拟环境下运行的,如果是,则和上面一样,会报错。
文件内容:
```python
#!/root/.virtualenvs/my_env01/bin/python
import requests
print "ok"
```
运行前,注意添加执行权限。
```bash
$ chmod +x ming.py
```
好了。来执行一下
```bash
$ ./ming.py
```
发现和预期一样,真的报错了。说明我们指定的虚拟环境有效果。
![](https://i.loli.net/2018/06/11/5b1e7f140be6a.png)
### 3.3 PyCharm中
点击 File - Settings - Project - Interpreter
![](https://i.loli.net/2018/06/11/5b1e805c996c8.png)
点击小齿轮。如图点击添加,按提示添加一个虚拟环境。然后点 OK 就可以使用这个虚拟环境,之后的项目都会在这个虚拟环境下运行。
![](https://i.loli.net/2018/06/11/5b1e812db603f.png)
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
- 第三章:数据结构
- 3.1 【基础】列表
- 3.2 【基础】元组
- 3.3 【基础】字典
- 3.4 【基础】集合
- 3.5 【基础】迭代器
- 3.6 【基础】生成器
- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
- 5.2 【基础】匿名函数
- 5.3 【基础】高阶函数
- 5.4 【基础】反射函数
- 5.5 【基础】偏函数
- 5.6 【进阶】泛型函数
- 5.7 【基础】变量的作用域
- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
- 第六章:错误异常
- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
- 7.4 【基础】类的封装(Encapsulation)
- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
- 7.11 【进阶】深藏不露的描述符(Descriptor)
- 第八章:包与模块
- 8.1 【基础】什么是包、模块和库?
- 8.2 【基础】安装第三方包的八种方法
- 8.3 【基础】导入单元的构成
- 8.4 【基础】导入包的标准写法
- 8.5 【进阶】常规包与空间命名包
- 8.6 【进阶】花式导包的八种方法
- 8.7 【进阶】包导入的三个冷门知识点
- 8.8 【基础】pip 的超全使用指南
- 8.9 【进阶】理解模块的缓存
- 8.10 【进阶】理解查找器与加载器
- 8.11 【进阶】实现远程导入模块
- 8.12 【基础】分发工具:distutils和setuptools
- 8.13 【基础】源码包与二进制包有什么区别?
- 8.14 【基础】eggs与wheels 有什么区别?
- 8.15 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
- 8.16 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么?
- 8.17 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
- 第九章:调试技巧
- 9.1 【调试技巧】超详细图文教你调试代码
- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express