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和其他大多數現代編程語言一樣，Python對包和 模塊的下載、存儲以及管理有其自己的一套方法。但是當我們同時開發多個項目工程的時候，不同的項目會將第三方的包存放在 相同的路徑下 。這就意味著，如果有兩個工程依賴同一個包，但是所需要的版本卻不一樣，比如項目A依賴v1.0.0，而項目B依賴v2.0.0。由于Python無法根據版本來區分包的安裝路徑，那么此時，就會發生版本沖突。

簡介

Python學習交流群：1004391443，這里有資源共享，技術解答，還有小編從最基礎的Python資料到項目實戰的學習資料都有整理，希望能幫助你更了解python，學習python

本文會從

virtualenvwrapper（virtualenv的進階版，其提供了一系列命令使得和虛擬環境工作變得便利。）

pipenv

anaconda

三個常用的Python虛擬環境配置來匯總，如有不適之處，還望各位大佬指正。 另：

• 博客撰寫以 windows操作系統 為基礎（囊中羞澀），后續有Money后，會更新其他系統的操作。
• 項目使用Python版本為3.7.3

virtualenvwrapper

安裝

路徑

詳見下圖指引（從左至右，依次操作）

使用

mkvirtualenv test_envworkonworkon test_envdeactivatermvirtualenv test_env

pipenv

一個好的程序員，果斷必須熟練 閱讀各種文檔，源碼 。追根溯源方能獲取真知！

強烈推薦： pipenv文檔

特性

1. pipenv集成了pip，virtualenv兩者的功能，且完善了兩者的一些缺陷。
2. pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock，查看包的依賴關系十分方便。
3. Pipfile 文件是 TOML 格式而不是 requirements.txt 這樣的純文本。一個項目對應一個 Pipfile，支持開發環境與正式環境區分。

安裝

pip install pipenv

使用

常用命令大全：

備注：直接在項目根目錄下，使用 pipenv install xxx 即可創建項目環境，并安裝xxx包

anaconda

Anaconda 是一個包含數據科學常用包的 Python 發行版本。其使用 conda 創建環境，以便分隔使用不同 Python 版本和不同程序包的項目。

特性

1. pip僅適用于Python，conda適用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C 等語言
2. conda結合了pip和virtualenv的功能。
3. pip在系統自帶Python中，包的**更新/回退版本/卸載將影響其他程序；而conda不會影響系統自帶Python。

安裝

此處跳過安裝anaconda，如有需要可參考 anaconda安裝、介紹、使用

使用

conda --versionconda create --name <env_name> <package_names>#示例：conda create --n test_conda_env復制代碼

注意：

<env_name> 即創建的環境名。建議以英文命名，且不加空格，名稱兩邊不加尖括號“<>”。

如果要安裝指定的版本號，則只需要在包名后面以=和版本號的形式執行。如：conda create --name python2 python=2.7，即創建一個名為“python2”的環境，環境中安裝版本為2.7的python。

如果要在新創建的環境中創建多個包，則直接在<package_names>后以空格隔開，添加多個包名即可。如：conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas，即創建一個名為“python3”的環境，環境中安裝版本為3.5的python，同時也安裝了numpy和pandas。

ok，這篇關于如何創建Python項目環境的文章就暫時先告一段落。 初寫博客，當然會有很多不足之處，如有錯誤遺漏的地方呢，還請各位老少爺們兒多多指教。