对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过，比如VMware,virtualbox，或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样，其实就是一个假的空间，在Python这里，虚拟环境就是虚拟的开发环境，你可以在里面做任何正常的操作，并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
在cmd里面输入 pip install virtualenv 或 pip3 install virtualenv
我们在开发django项目时，都需要搭建python的开发环境，如果项目越来越多的话，并且每个项目使用的库版本不一样，这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用，比如django有很多个版本，1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
在Ubuntu14.04中安装Python相对比较容易些，最简单的安装方法就是apt-get安装了，具体的教程可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中如何安装Python3和切换py2和py3环境。今天小编给大家分享一下，如何在Ubuntu14.04创建Python虚拟环境，具体的教程如下。
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。
前几天给大家分享了如何在默认的情况下创建虚拟环境，没来得及上车的伙伴，可以戳这篇文章：在Windows下如何创建虚拟环境（默认情况下）。今天小编给大家分享一下，如何创建的指定的Python环境。
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。
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如果是Ubuntu Linux自带的Python3，标准库不会安装venv，需要执行命令安装
在python项目开发中，保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。本文旨在为python初学者提供一个关于虚拟环境的简明指南，帮助你理解其概念、重要性以及如何高效使用它们。
我们进行开发的时候虚拟环境搭建尤为重要，我们如果需要的python解释器模块版本不一样可以采用这个办法
（python3.4以上自带直接使用 ，pip install virtualenv）
很多小伙伴平时在使用Python的时候，有的项目需要使用Python2来进行开发，有的项目则是需要Python3来进行开发。当不清楚怎么分开环境的时候，此时两个环境开始打架，彼此傻傻分不清楚。虚拟环境作为隔离的利器应运而生，其实虚拟环境最大的好处就是将我们的开发环境进行隔离，让彼此相互不受影响。今天，小编给大家简单的介绍一下如何在Windows下创建虚拟环境，具体的教程如下。
在实际的工作中，我们同时做的项目通常不止一个，比如说，新项目是主要开发的项目，同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。
如果不配置环境变量,创建后的虚拟环境默认存储在当前用户(C:/Users/xxx)下Env文件夹下，如果你想要把虚拟环境存储在你指定的存储路径，那么就修改环境变量
-p PYTHON_EXE, --python=PYTHON_EXE 指定生成的虚拟环境使用的Python解释器：
在Python开发中，环境管理是至关重要的一环。通过正确的环境管理，我们可以确保项目的稳定性、可维护性和可移植性。本文将介绍Python中环境管理的重要性，并详细讨论如何使用虚拟环境来隔离项目所需的依赖。
virtualenvwrapper 是virtualenv的扩展管理包，可以将所有的虚拟环境整合在一个目录下。
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。
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：
提示：如果不指定python版本，默认安装的是python2的虚拟环境 在python2中，创建虚拟环境
Github地址：https://github.com/astral-sh/rye
当我们在使用Python的时候，经常会使用pip来安装第三方包，那么我们会遇到这样两个问题：
Python 作为一门成熟的编程语言，拥有无数优秀的第三方包以方便开发者能够快速地构建应用。一般来说，如果你开发了一个 Python 软件包想供其他人使用，你可以将它上传至 PyPI (Python Package Index) 上，然后其他人就可以通过 pip 或者 easy_install等命令轻松地下载和管理各种包。
由于python2和python3在部分语法上不兼容, 导致有人打趣道:"Python2和Python3是两门语言" 对于初学者而言, 如果同时安装了python2和python3, 那运行pytho
在软件和系统架构领域，尤其是作为运维开发工程师，掌握如何在Python项目中创建和管理虚拟环境是一项重要的技能。本文将详细介绍如何在Python 3中创建和使用虚拟环境，这对于隔离项目依赖、维护清洁的开发环境以及促进团队合作至关重要。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
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：
python 的虚拟环境可以为一个 python 项目提供独立的解释环境、依赖包等资源，既能够很好的隔离不同项目使用不同 python 版本带来的冲突，而且还能方便项目的发布。
virtualenv是一个可以在同一计算机中隔离多个python版本的工具。有时，两个不同的项目可能需要不同版本的python，如 python2.7 / python3.6 ，但是如果都装到一起，经常会导致问题。virtualenv能够用于创建独立的Python虚拟环境，多个Python相互独立，互不影响。 virtualenvwrapper这个软件包可以让我们管理虚拟环境变得更加简单。不用再跑到某个目录下通过virtualenv来创建虚拟环境，并且激活的时候也要跑到具体的目录下去激活。
安装虚拟环境的命令 : sudo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwrapper 安装完虚拟环境后，如果提示找不到mkvirtualenv命令，须配置环境变量： # 1、创建目录用来存放虚拟环境 mkdir $HOME/.virtualenvs # 2、打开~/.bashrc文件，并添加如下： export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwr
1 . 问题：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了.
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
如果你正在进行的两个项目分别基于 Django4 和 Django5，并且你希望能够在同一台电脑上同时运行这两个项目，那么你可以利用 Python 自带的 venv 工具为每个项目创建一个独立的虚拟环境，然后在每个虚拟环境中安装不同版本的库来进行开发。
# 1. 安装 python # 2. 安装virtualenvwrapper # 3. 虚拟环境相关操作 # 4. 进入虚拟环境， 安装django # 5. 安装编辑器 # 6. 安装mysql # 7. 安装pymysql
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作，刚好平时也会涉及到这方面的使用，那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
此时，可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base，就代表退出了虚拟环境
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1.x,而项目Y需要项目4.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。
本文介绍了Python3中venv虚拟环境的使用方法，以及其优点。在Python3.3以上的版本中，通过venv模块可以创建虚拟环境，实现不同项目之间的环境隔离。虚拟环境可以用于创建和修改Python包，防止系统中出现包管理混乱和版本冲突的问题，同时可以用于不同的Python版本的开发环境。
在Windows中，你可以通过设置环境变量 PYTHONUTF8=1 来告诉Python在Windows控制台中使用UTF-8编码
Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter，而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。虚拟环境的好处是避免了不同Python程序间的互相影响（共同使用global library 和 interpreter），例如程序A需要某个库的1.0版本，而程序B需要同样这个库的2.0版本，如果程序B执行则A就不能执行了。 安装virtualenv包： pip install virtualenv
安装python虚拟环境核心目的就是为了复制一个python环境,这样新项目下载的所有包,都会存放在虚拟环境下的python site-package 中
写python代码的人都知道，一个项目写下下来，不可避免的都需要使用很多第三方包，通常我们都是通过pip install ，然而当我们需要上线的时候问题来了，如果中间你自己不记得自己安装了多少个包，这个时候你就面临着需要导出包名字，这个时候你可能想到了 pip freeze > requirements.txt,但是实际开发中你可能会开发很多个项目，每个项目可能都是pip安装了一堆包，如果每次都是这样，导出的包会越来越多。并且多个项目之间并不能很好的隔离，并且可能你每个项目中用的python环境不同，包的版
pip install virtualenv // 记得不要sudo ，因为会安装到系统目录下
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