Python虚拟环境创建和使用总结

参考：

venv --- 虚拟环境的创建 — Python 3.12.5 文档

【Python进阶】Python虚拟环境使用全方位指南：从零开始轻松实践 - 知乎 (zhihu.com)

Python 如何删除使用 venv 创建的 Python3 虚拟环境|极客教程 (geek-docs.com)

我们知道，python程序的开发和运行，需要基于python环境。不过，实际开发中我们常常会使用虚拟环境。那这个虚拟环境是什么呢？

在进行Python开发时，你可能遇到这样的问题：一个项目需要Python库A的1.0版本，而另一个项目则依赖于A的2.0版本。如果直接在全局环境中安装这些包，就可能出现版本冲突，影响项目的正常运行。这时，Python虚拟环境就能发挥它的作用，为每个项目提供一个“干净”的Python运行环境。

但是要注意，虚拟环境并不是脱离本地环境而存在的，而是基于本地环境的，虚拟环境的重点是为每个项目管理各种不同类型和版本的库，而并非python解释器的版本。所以，即使使用了虚拟环境，也要先安装了本地的python环境。另一方面，没有本地环境也就压根无法创建虚拟环境。

虚拟环境是在现有的 Python 安装版基础之上创建的，这被称为虚拟环境的“基础”Python，并且还可选择与基础环境中的软件包隔离开来，这样只有在虚拟环境中显式安装的软件包才是可用的。

当在虚拟环境中使用时，常见安装工具如pip将把 Python 软件包安装到虚拟环境而无需显式地指明这一点。

虚拟环境主要特性：

用来包含支持一个项目（库或应用程序）所需的特定 Python 解释器、软件库和二进制文件。它们在默认情况下与其他虚拟环境中的软件以及操作系统中安装的 Python 解释器和库保持隔离。

包含在一个目录中，根据惯例被命名为项目目录下的``venv`` 或 .venv，或是有许多虚拟环境的容器目录下，如 ~/.virtualenvs。

不可签入 Git 等源代码控制系统。

被视为是可丢弃性的 —— 应当能够简单地删除并从头开始重建。你不应在虚拟环境中放置任何项目代码。

不被视为是可移动或可复制的 —— 你只能在目标位置重建相同的环境。

创建虚拟环境

在使用虚拟环境之前，我们需要基于基础的本地python解释器来创建虚拟环境，一般有三种方式。

使用Python内置`venv`模块创建虚拟环境

从Python 3.3版本起，Python标准库自带了venv模块用于创建虚拟环境。

创建虚拟环境：
# 假设您在项目根目录下创建虚拟环境
$ python3 -m venv my_venv
这将在当前目录下生成一个名为my_venv的文件夹，其中包含了独立的Python解释器和pip包管理器。

激活虚拟环境：

Windows系统：
$ .\my_venv\Scripts\activate
Linux或macOS系统：
$ source my_venv/bin/activate
激活后，终端前缀将显示虚拟环境名，表示当前正在使用该环境的Python解释器。

安装和管理包：

在激活的虚拟环境中，您可以安装和管理Python包：
( my_venv ) $ pip install django==3.2
退出虚拟环境：
( my_venv ) $ deactivate

使用`virtualenv`第三方库创建虚拟环境

对于早期Python版本或者希望额外功能的情况，可以使用virtualenv库创建虚拟环境。首先需要全局安装virtualenv：
$ pip install virtualenv
然后创建和激活虚拟环境：
# 创建虚拟环境
$ virtualenv my_virtualenv# 激活虚拟环境（同`venv`激活方式）
$ source my_virtualenv/bin/activate

使用`conda`环境管理器

对于数据科学和机器学习领域，Anaconda发行版的conda环境管理器是另一种广泛使用的虚拟环境工具。

创建conda环境：
# 创建名为my_conda_env的新conda环境，指定Python版本
$ conda create --name my_conda_env python=3.8
激活conda环境：
$ conda activate my_conda_env
安装和管理包：
(my_conda_env) $ conda install numpy pandas scikit-learn
退出conda环境：
(my_conda_env) $ conda deactivate

综合比较

venv模块是Python标准库的一部分，无需额外安装，适用于简单的Python项目开发。
virtualenv提供了更多定制化选项，比如可以指定特定的Python解释器版本，适合复杂项目和跨平台使用。
conda环境不仅限于Python，还可以管理其他语言的库和软件包，尤其适合大数据分析和科学计算场景，因为它预装了许多科学计算相关的库，并且具备出色的包管理和版本管理能力。

虚拟环境与IDE集成

大多数现代集成开发环境（IDEs）都支持对Python虚拟环境的集成，使得在IDE内创建、激活和管理虚拟环境变得十分便捷。

例如，在PyCharm IDE中：

创建虚拟环境：
打开或新建一个项目，进入"Settings/Preferences"。
在"Project Interpreter"选项中点击齿轮图标，选择"Add"，然后选择"New Virtual Environment"。
指定虚拟环境名称、位置以及使用的Python解释器版本，然后点击"Create"。
激活并使用虚拟环境：
PyCharm会自动识别项目根目录下的虚拟环境，并将其作为默认的项目解释器。
通过IDE内的包管理界面，可以直接在此虚拟环境中安装、卸载和升级Python包。

同样地，Visual Studio Code也通过插件如"Python Extension"提供了类似的虚拟环境支持：

使用VS Code的命令面板（快捷键Ctrl + Shift + P或Cmd + Shift + P），搜索"Python: Create New Virtual Environment"命令来创建新的虚拟环境。
然后在工作区或用户设置中指定此虚拟环境作为Python的默认解释器。

venv虚拟环境

这里我们重点讲解使用Python内置venv模块创建虚拟环境

在 3.5 版本发生变更: 现在推荐使用 venv 来创建虚拟环境。

注意：pyvenv 是针对 Python 3.3 和 3.4 创建虚拟环境的推荐工具，并在python3.6中被弃用。

venv 模块支持创建轻量的“虚拟环境”，每个虚拟环境将拥有它们自己独立的安装在其 site目录中的 Python 软件包集合。

创建虚拟环境

通过执行 venv 指令来创建一个虚拟环境
python -m venv /path/to/new/virtual/environment
运行此命令将创建目标目录（父目录若不存在也将创建），并放置一个 pyvenv.cfg 文件在其中，文件中有一个 home 键，它的值指向运行此命令的 Python 安装。它还会创建一个 bin 子目录（在 Windows 上是 Scripts），其中包含 Python 二进制文件的副本或符号链接（视创建环境时使用的平台或参数而定）。它还会创建一个（初始为空的） lib/pythonX.Y/site-packages 子目录（在 Windows 上是 Lib\site-packages）。如果指定了一个现有的目录，这个目录就将被重新使用。

pyvenv.cfg

pyvenv.cfg 是虚拟环境的配置文件，这是一个文本文件，打开：
home = C:\Users\StoneWM\AppData\Local\Programs\Python\Python37
include-system-site-packages = false
version = 3.7.2
可以看出，配置文件中记录了 python 的路径和版本，虚拟环境是否使用系统的 site pakages，以及该虚拟环境所基于的本地python版本。

补充：--system-site-packages

Python 虚拟环境继承全局 site-packages 中的指定包|极客教程 (geek-docs.com)

Python 的虚拟环境工具 venv 允许我们创建独立的 Python 环境。默认情况下，虚拟环境是不会继承全局 site-packages 中的包的。然而，我们可以通过在创建虚拟环境时使用 --system-site-packages 参数来使其继承全局的 site-packages。
$ python3 -m venv --system-site-packages myenv
注意，是在创建虚拟环境的同时指定。

实战总结

我在桌面创建了一个工程目录，然后在里面写了个hello.py，然后打开cmd，进入该路径下，创建虚拟环境

于是，在桌面的文件夹里就出现了一个文件夹

这里多出的myvenv就是虚拟环境所在的目录。

打开看看

Include在创建后默认为空；

Lib就是存放虚拟环境依赖库的，里面就是site-packages子目录，再里面就是各种库

Scripts就是虚拟环境所用的解释器、pip等

其中，activate.bat是用来启动虚拟环境的，deactivate.bat是用来关闭虚拟环境的。

再就是pyvenv.cfg，打开看看

home表示本地python所在的安装目录；

include-system-site-packages表示是否包含本地python的库；

version表示该虚拟环境所基于的本地python的版本；

executable表示解释器所在路径；

command表示生成虚拟环境时所执行的命令，都是以绝对路径的形式展示。

注意，以上都是自动生成的，一般无需修改，但是，如果路径做了更改，就需要进行对应的修改。

创建好之后，在IDE中比如vscode中就会列出这个创建的虚拟环境，vscode可以实现自动管理，无需我们手动执行activate.bat。

删除虚拟环境

有时候，我们可能不需要虚拟环境，就可以将其删除，然后直接使用本地的环境

下面我们将详细介绍删除 Python3 虚拟环境的几种方法。

方法一：手动删除虚拟环境

我们可以手动删除虚拟环境的文件夹来删除整个虚拟环境。首先，我们需要知道虚拟环境的位置，这是通过在命令行中运行以下命令得到的：
python3 -m venv ENV_NAME
其中 ENV_NAME 是你创建虚拟环境时指定的名称。通过运行上述命令，我们可以得到虚拟环境的位置。

在知道了虚拟环境的位置之后，我们可以使用以下命令来删除整个虚拟环境：
rm -rf ENV_NAME
这将删除虚拟环境及其包含的文件和文件夹。请注意，删除操作是不可逆的，一旦删除，数据将无法恢复。因此在删除之前，请确保你不再需要该虚拟环境。

方法二：使用 venv 自带的 deactivate 命令

除了手动删除虚拟环境的文件夹，venv 还提供了一个内置命令来退出虚拟环境。这个命令叫做 deactivate。在虚拟环境中运行该命令后，你将会退出虚拟环境并返回到系统默认的 Python 环境。

使用方法很简单，在虚拟环境中运行以下命令即可：
deactivate
这将退出虚拟环境并返回到系统默认的 Python 环境，你可以继续在系统中使用全局安装的 Python 版本。

方法三：使用 PyCharm 删除虚拟环境

如果你使用的是 PyCharm 这样的 Python 集成开发环境，你可以使用它提供的图形界面来删除虚拟环境。在 PyCharm 中，打开你的项目并导航到 File -> Settings -> Project -> Project Interpreter。在项目解释器的下拉列表中，你会看到所有可用的虚拟环境。选择你要删除的虚拟环境，点击右侧的减号图标，并确认删除操作。

PyCharm 将会删除所选虚拟环境的文件和文件夹，并将其从项目中移除。

根据你的实际情况，你可以选择其中的一种方法来删除不再需要的虚拟环境。记住，在删除虚拟环境之前，请务必备份重要的项目数据，以免误删导致不可恢复的损失。