一、什么是python环境

首先要知道什么是python环境？

Python环境主要包括以下内容：

1. 解释器 python.exe (python interpreter，使用的哪个解释看环境配置)

2. Lib目录

3. 标准库

4. 第三方库：site-pakages目录，默认安装第三方库所在的目录

5. Scripts目录，包含一些执行文件

二、什么是虚拟环境

为什么有虚拟环境的说法。思考以下问题：

a,有两个项目A和B，如果A和B都要用到某一模块(库)，但是使用的模块(库)版本不相同怎么办？或者一个要使用python2.X，一个使用python 3.X，怎么办？

为了解决上面的问题，python使用了虚拟环境这个概念，可以认为是python环境的多个副本，只是在不同的副本中安装了不同的包。既然叫虚拟环境，总得有点不一样：虚拟环境中一般不包含标准库；不包含python解释器运行时所需的依赖文件；可执行文件全部放于Scripts目录等。

如项目pyworkspace的python虚拟环境，此项目使用的解释器为项目创建的虚拟环境中，路径D:\Document\Workspace\pywokrspace\venv\Scripts下的解释器，不是python环境变量维护的默认解释器。当然也可以调整和更改。

三、虚拟环境的好处

虚拟环境（Virtual Environment）是 Python 中用于隔离项目依赖和开发环境的一种机制。它的作用如下：

项目隔离: 虚拟环境允许您在同一台计算机上创建多个独立的 Python 环境，每个环境都可以具有自己的包和依赖关系。这样可以避免不同项目之间的依赖冲突问题，确保每个项目都有独立、干净的开发环境。

依赖管理: 在虚拟环境中，您可以安装和管理项目所需的特定版本的 Python 包和依赖项。这使得您可以精确地控制每个项目所使用的包版本，避免由于包升级或变更而导致的兼容性问题。

可移植性: 虚拟环境使您的项目更具可移植性。您可以将项目的虚拟环境打包并与项目一起分发，以确保其他人在不同的计算机上能够轻松地重现和运行项目。

环境隔离: 虚拟环境提供了一种隔离的开发环境，您可以在其中安装和测试新的 Python 包和工具，而不会对系统的全局 Python 环境产生影响。这使得您可以更安全地尝试新的软件库或工具，而不会破坏您的系统环境。

总而言之，虚拟环境使得多个项目可以独立地开发和运行，避免了依赖冲突和环境污染问题，提供了更好的可移植性和灵活性。这是 Python 开发中非常有用的工具之一，推荐在项目中使用虚拟环境来管理依赖和环境。

四、常用虚拟环境工具

知道了什么是虚拟环境，就应该清楚如何去管理虚拟环境，这就离不开虚拟环境管理工具，下面列出了一些常用的工具，并在稍后的内容中对部分工具的使用作简单的介绍。

1. Virtualenv

virtualenv 是非常流行的 python 虚拟环境配置工具。它不仅同时支持 python2 和 python3，还可以为每个虚拟环境指定 python 解释器，并选择不继承基础版本的包。

2. venv

考虑到虚拟环境的重要性，Python 从3.3 版本开始，自带了一个虚拟环境模块 venv，关于该模块的详细介绍，可参考 PEP-405 。它的很多操作都和 virtualenv 类似。如果你使用的是python3.3之前版本或者是python2，则不能使用该功能，依赖需要利用virtualenv进行虚拟环境管理。 虽然自带该模块，我们也可用不使用该虚拟环境，可用通过interpreter解释权指定虚拟环境。

3. conda

支持Python、R、Java、JavaScript、C等多种开发语言的包、依赖和环境管理工具，能运行在Windows、MacOS、Linux多个平台，可以在本地轻松创建、保存、切换环境。当安装anaconda时，会自动安装conda工具。