virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境,保持一个干净的环境。只需要通过命令创建一个虚拟环境,不用的时候通过命令退出,删除。

下面介绍一下安装方法:

  • 安装 virtualenv
  • 安装 virtualenvwrapper
  • 安装 Numpy,Scipy,Matplotlib 等

安装 virtualenv

$ sudo pip install virtualenv

然后建立一个测试目录:

$ mkdir testvirtual
$ cd testvirtual

就可以成功创建一个虚拟环境 env1:

$ virtualenv env1

安装 virtualenvwrapper

Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包,可以更方便地新增,删除,复制,切换虚拟环境。

运行下面命令就安装成功了,默认安装在 /usr/local/bin下面:

$ sudo easy_install virtualenvwrapper

接下来创建一个文件夹,用来存放所有的虚拟环境:

$ mkdir ~/workspaces
$ cd ~/workspaces

但是在使用virtualenvwrapper之前,要运行virtualenvwrapper.sh文件,需要设置环境变量,也就是把下面两行代码写进 ~/.bashrc里,但是我的电脑里并没有~/.bashrc,查了一下解决办法,比如自己创建个bashrc写进去两行代码,也不管用。

export WORKON_HOME=~/workspaces
source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh

最后的办法就是,直接在命令行写,成功了:

$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

接下来,创建一个或者多个虚拟环境 env1,env2:

$ mkvirtualenv env1

成功后,当前路径前面就会有 (env1)

$ mkvirtualenv env2

下面是一些基本操作命令

  1. 列出虚拟环境:

    $ lsvirtualenv -b
    env1
    env2
  2. 切换虚拟环境:

    $ workon env1
  3. 查看环境里安装了哪些包:

    $ lssitepackages
  4. 进入当前环境:

    $ cdvirtualenv
  5. 进入当前环境的site-packages:

    $ cdsitepackages
    $ cdsitepackages pip
  6. 复制虚拟环境:

    $ cpvirtualenv env1 env3
    Copying env1 as env3...
  7. 退出虚拟环境:

    $ deactivate
  8. 删除虚拟环境:

    $ rmvirtualenv env2
    Removing env2...

安装 Numpy,Scipy,Matplotlib 等

接下来安装Python的各种包,就比较顺畅了,比如安在env1上:

$ workon env1

安装numpy
pip install numpy

安装scipy
$ pip install scipy

安装matplotlib
$ pip install matplotlib

安装ipython
$ pip install ipython[all]

安装pandas
$ pip install pandas

安装Statsmodel
$ pip install statsmodel

安装scikit-learn
$ pip install scikit-learn

按照顺序全部安装成功,后续就可以在虚拟环境上做分析了。


以后每次进入虚拟环境就执行如下代码即可,
不过因为我的环境变量没有写进bashrc里,所以都要多执行两行:

$ cd ~/workspaces
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ workon env1

退出虚拟环境就用

$ deactivate
文/不会停的蜗牛(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/51140800e8b4
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。

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