Virtualenv是一个用于创建隔离的Python环境的工具。它允许您在同一台机器上管理多个独立的Python项目，每个项目都有自己的依赖关系和软件包版本。
项目开发的时候，总是要搭建和部署环境，这时，就需要一个python第三方包的list，一般叫做requirements.txt。如果项目使用virtualenv环境，直接使用pip freeze即可，但是如果项目的依赖没有维护，就会很麻烦，这时我们就需要一个叫pipreqs的工具，可以帮助我们自动生成requirements.txt文件。但是如果我们直接使用pip的下面命令生成对应的该文件$ pip freeze > requirements.txt,就会出现把开发机中全部的安装的库都引入进去。
最近在用python做一个文本的情感分析的项目，用到tensorflow，需要用python3的版本，之前因为《机器学习实战》那本书的缘故，用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存，之前看到身边有人为了解决这个问题，居然装了两款软件，pycharm用来做python2.7的开发，另一款用来做python3.6的开发，估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的，同时也讲一下，如何在pycharm中使用virtualenv.
最近在用python做一个文本的情感分析的项目，用到tensorflow，需要用python3的版本，之前因为《机器学习实战》那本书的缘故，用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存，之前看到身边有人为了解决这个问题，居然装了两款软件，pycharm用来做python2.7的开发，另一款用来做python3.6的开发，估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的，同时也讲一下，如何在pycharm中使用virtualenv. 1. v
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
virtualenv用来部署独立Python的一个工具，用来解决版本依赖，及不兼容的项目。
大家好，今天为大家分享一个超级厉害的 Python 库 - virtualenv。
你很可能想在开发中用上 virtualenv，如果你有生产环境的 shell 权限，你同样会乐于在生产环境中使用它。 virtualenv 解决了什么问题？ 如果你像我一样喜欢 Python，不仅会在采用 Flask 的Web 应用中用上 virtualenv，在别的项目中你也会想用上它。 你拥有的项目越多，同时使用不同版本的 Python 工作的可能性也就越大，或者起码需要不同版本的 Python 库。 悲惨现实是：常常会有库破坏向后兼容性，然而正经应用不采用外部库的可能微乎其微。当在你的项目中，出现两个或更多依赖性冲突时， 你会怎么做？ virtualenv 拯救你的系统环境 virtualenv 为每个不同项目提供一份 Python 安装。它并没有真正安装多个 Python 副本，但是它确实提供了一种巧妙的方式来让各项目环境保持独立。virtualenv就像一个隔离的沙盒,你在其中干啥都不影响物理python环境! 让我们来安装配置并简单使用virtualenv 是怎么工作的。
各位读者大大们大家好，今天学习python的virtualenv，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
在Python开发中，模块和包管理是至关重要的，它们使得代码的组织、重用和共享变得更加简单和高效。本文将介绍两个Python生态系统中最常用的工具：pip和virtualenv。通过这些工具，你可以轻松地安装、管理和隔离Python包，使得项目开发更加清晰、可靠。
pip install virtualenvwrapper-win #虚拟环境管理包，virtualenv 的扩展工具。
virtualenvwrapper: 基于 virtualenv 之上的一个工具，通过它可以方便的创建/激活/管理/销毁虚拟环境，没它的话进行上面的操作将会相当麻烦。
这篇文章解释了如何在Mac OS X中安装Python 3，包括Mavericks和Yosemite。如果要清理安装Python 2.7，请查看此帖子。你也可以同时安装！? 它还展示了如何在Pytho
使用jenkins管理我的python代码，因为使用的是python3.5的版本，先在ubuntu上使用virtualenv生成一个python3.5的虚拟运行环境
Python的第一个主流打包格式是.egg文件，现在大家庭中又有了一个叫做Wheel(*.whl)的新成员。wheel“被设计成包含PEP 376兼容安装（一种非常接近于磁盘上的格式）的所有文件”。在本文中，我们将学习如何创建一个wheel以及如何在virtualenv中安装wheel。
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学，可能已经猜到了一半，virtual，即：虚拟的。那env是什么鬼？environment吗？所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢？顾名思义，它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲，可以借助虚拟机，docker来理解虚拟环境，就是把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，而且各个容器之间互相隔离，互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快，也比较频繁，所以有一些过时的东西需要丢弃掉，一些新的东西需要加进来，从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说，以Python的版本举例，现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发，使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护，而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3，项目B使用的是django1.4，而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了，如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护？ 正常的模式可能是这样：现在在A项目上有一个BUG需要修复，于是，先执行下面的命令，删除掉原来的版本：
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
最近在使用pycharm开发新项目的时候,每次打开新的工程都显示没有解释器,要不加了解释器就是代码一堆没有红色错误提示没有模块问题,找到了解决办法做一个记录.
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 python 的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
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Python2和Python3之间存在较大的差异，并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候，可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv，pyenv用于管理不同的Python版本，virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
Pipenv是一种工具，旨在将所有包装领域（捆扎机，作曲家，npm，货物，纱线等）中的最佳产品引入Python世界。Windows是我们世界上的头等公民。
D:\Develop\Python27\Scripts D:\Develop\Python27\
你需要设置和配置一些工具来学习此书。有可能你已经有了很多这些东西，但让我们确认一下。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具，它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本2.x，而项目Y需要项目3.x”的两难问题，而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。 virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具，virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用Python工程所需的包。
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库，虚拟环境能够独立于真实环境存在，并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境，每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境，对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
在流水线中使用Pyenv Pipeline插件提供的withPythonEnv方法
virtulenv 是一个创建独立 python 运行环境的工具。 在标准的 python 环境中，所有的库都是唯一存在的，不会有两个或以上版本的相同库。 但在日常的开发工作中常常会遇到此类问题，比如： 目前使用 django1.9 版本，但 django1.10 版本支持一些新特性，想去尝试一下，在不破坏 1.9 版本的前提下如何使用 django1.10。 做一个临时的项目，需要安装大量的第三方库，不希望把这些临时使用的库安装到标准环境中。 遇到以上情况时，使用 virtulenv 工具创建一个单独运
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目，每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境，你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本，避免它们之间的冲突。
Flask 依赖两个外部库：Werkzeug 和 Jinja2 。 Werkzeug 是一个 WSGI（在 Web 应用和多种服务器之间的标准 Python 接口) 工具集。Jinja2 负责渲染模板。
今天，一朋友发布的版本被拒了，收到的苹果 邮件如下： 被拒原因 查看邮件内容，因为用到了私有API被拒，到底哪里用到了私有API呢，百度一下，发现有个很好用的私有API检查工具。本文将带你搭建一个we
分布执行和分布结果的可视化是我喜欢使用Jupyter Notebook的主要原因。为了让不同的项目环境隔离，如何在virtualenv中使用Jupyter Notebook呢？ 1. 安装virtualenv pip install virtualenv 2. 创建虚拟环境 virtualenv --system-site-packages dzy_venv 3. 进入新创建的虚拟环境 source ./dzy_venv/bin/activate # sh, bash, ksh, or zsh 4.
近日，苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示，这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发，降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下： Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家，即可为你的程序添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似度识别或活动分类。 易于使用：让你聚焦于任务而不是算法 可视化：内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活：支持文本，图像，音频，视频和传感器数据 快速和可扩展性：可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
在CentOS中使用yum安装python3时，总是安装不到需要的版本，在一些特定的环境下又需要特定版本的Python。然而网上的各种教程又良莠不齐(在此特别diss某某DN)，故本篇将详细整理一遍在CentOS7上编译安装Python3的过程。
Python 提供虚拟环境，虚拟环境是 Python 解释器的一个私有副本，在虚拟环境中可以安装私有包，而且不会影响到系统中安装的全局 Python 解释器，同时使用虚拟环境不需要管理员权限。
对于Python这种自带电池的语言来说，避免项目开发、部署的导致的系统混乱，为每个项目定制一个自己的环境十分重要。这三个工具都有详细的文档，建议大家有时间就阅读文档学习吧。本文只是根据自己的使用对其中常用的做简要说明。
网上看到一篇博文，我突然也想写一下自己正在使用的Python环境设置，以及对应的工具链。众众众所周知，Python环境管理是个很大很大的坑，坑里面有无数新人or老司机的尸体。而Python环境管理的工具又五花八门，所以可能每个人的设置都不尽相同。我列出的我使用的工具链，至少最大地满足了自己的需求，但不一定满足所有人的需求。但我自认为在Python环境管理方面颇有心得，所以有一定的参考价值。
传统的成熟方案中，我们为了避免包版本的管理混乱，通常我们是依赖于当前的Python版本创建一个虚拟环境，并在虚拟环境中使用pip进行包管理。现在有一个好用的工具叫pipenv来帮助我们更方便的管理包。
如何创建一个简单但是比较规范的python工程目录，本文是学习了Learn Python the Hard Way相关内容后做的一些笔记。
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器，在通常情况下编译执行文件都是没问题的，但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题，无法下载一直报错
翻译自：https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者：taopanpantao 链接：http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁，但如果你想要跳过这篇文章，并得到讨论的要点，你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话＃1：Conda是一个发行版，不是一个软件包管理器 现实：Conda是一个包管理器；Anacond
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
pip是Python的软件包管理工具，可以用来安装、升级与卸载Python的软件包。从Python3.4版本开始，系统已经自带pip工具了。
学习使用python语言及其相关的库进行接口测试，首先搭建学习过程中使用的测试环境。为了保证环境的独立性，学习过程中相关的库都下载在对应的虚拟环境中。 ---- 【环境信息】 Windows 7_x6
原因：2017年2月17日 星期六 学习Django加深python理解 说明：自主学习，兴趣爱好，操作系统为mac 状态：updating 2.17
要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
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