为什么要使用python的虚拟环境呢?: 首先我们来说不实用虚拟环境的情况: 在Python应用程序开发的过程中,系统安装的Python3只有一个版本:3.7.所有第三方的包都会被pip3安装到            Python3的site-packages目录下. 如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3中,如果应用A               需要tkinter 2.3,而应用B需要tkinter 3.0,那该怎么怎么办?…

参考: Anaconda使用总结 Anacodna之conda与 virtualenv对比使用教程,创建虚拟环境 conda设置Python虚拟环境 python的virtualenv环境与使用 有时间再进行修改 # 查看安装了哪些包 conda list 查看有哪些虚拟环境 conda env list conda info -e # 创建虚拟环境 conda create -n py3.6 python=python3.6.4…

如果你在CentOS8下面配置虚拟环境时,遇到如下错误: [root@localhost ~]# mkvirtualenv my_django usage: virtualenv [--version] [--with-traceback] [-v | -q] [--app-data APP_DATA] [--reset-app-data] [--discovery {builtin}] [-p py] [--creator {builtin,cpython3-posix,venv}] [--s…

在python2和python3共存的机器上做开发,要想互不干扰,虚拟环境很重要. Debian7 默认是python2.7.3,装好python3.4.1后怎么建立虚拟环境呢? $ pyvenv myVenv $ source myVenv/bin/activate 然后就可以在虚拟环境中安装程序了.如: $ pip install pymongo 退出虚拟环境: $ deactivate 注意python3自带了pyvenv,用这个就行,以前的 virtualenv myVenv --pyt…

安装帮助文档安装VirtualEnv报错如下 tekiMacBook-Air:workspaces hbai$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh /usr/bin/python: No module named virtualenvwrapper virtualenvwrapper.sh: There was a problem running the initialization hooks. If Python could not impo…

对于Python开发新手,很多人会迷茫那些各种名目的工具和概念,如Python2.7, Python3.3, Distribute, pip, virtualenv,Setuptools, easy_install, 这些东东到底干嘛的,有什么作用,为什么每个配置教程总会碰到它们,到底该如何选择?好吧,不必都搞懂,只要知道当前怎么配置最合适就行了.本文记录了最新的Python虚拟环境配置流程,个人觉得也是最优雅干净的配置方式,如果还在用一些乱糟糟的方法配置,还是弃暗投明吧. 环境:Win8.1,…

前言 和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载.存储以及管理有其自己的一套方法.但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下.这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0.由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突. 简介 本文会从 virtualenvwrapper(virtualenv的进阶版,其提供了一系列命令使得和虚拟环境工作变…

虚拟环境它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.就是借助虚拟机docker来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,各个容器之间互相隔离,互不影响.在什么环境下我们需要使用到虚拟环境呢?比如,我们接手一个项目的时候,这个项目之前是在Python2.7下运行的,而你接手的项目需要在python3环境中运行,想想就应该知道,如果不使用虚拟环境,这这两个项目可能无法同时使用,使用python3则公司之前的项目可能无法运行,反正则新项…

Python好用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便Python使用者直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. 我们在实际使用中往往自己的不同项目会用到不同的Python版本和同一个包的不同版本,确实很令人头疼,不过不用着急,虚拟环境很好的为我们解决了这一难题,在这一片文章中我会总结…

技术背景 在前面几篇博客中我们介绍了容器的使用(博客1.博客2.博客3.博客4.博客5),容器是一种系统级的隔离方案,更多的强调资源上的隔离.而这里我们要介绍的python的虚拟环境,更加强调的是依赖的管理.假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本.虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统.因此python也提供了一种…