前言 在开发python的应用程序的时候,有时候会遇到依赖包的版本问题,比如之前开发tensorflow应用的时候需要用到python3.5以下的版本(还是python3),但是日常做其它应用的时候用的是python3.7,有时候还会存在python2于python3.7之间的版本并存的问题,甚至时候后自己安装了一个python版本与anaconda默认安装版本的选择问题.... 虚拟环境 Virtualenv 主要用于解决上面提到的问题,同时也方便管理环境,在使用vscode编辑代码的时候使用

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,

windows下创建Python虚拟环境 说明 由于Python的版本众多,还有Python2和Python3的争论,因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题. 通过 virtualenv 这个工具,就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ,然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用),这一系列的环境是相互隔离的.作为一个独立的环境就不容易出现版本问题,还方便部署. 安装 pip install virtualenv virtualenv的基本使用 1).创建虚拟环境 vi

Windows下安装Python虚拟环境 虚拟环境安装 需求概要 "虚拟环境"是从电脑独立开辟出来的环境.就好比我们生活中的橱柜中,会把酱油放在一个瓶子里,把醋放在另外一个瓶子里,这样做饭的时候你可以随意搭配酱油与醋的比例了. 做程序开发也一样,试想一下,如果某一天你正在做一个Django项目,而你的BOSS突然让你在本地调试一个有BUG的Flask项目,如果此时关掉正在做的Django开发的环境肯定会影响你工作的思路与进度,而直接把Flask运行在Django的环境下却会对你正在做的

Python虚拟环境的安装和配置-virtualenv与windows下多个python版本共存 windows下多个python版本共存 https://www.python.org/downloads/ 1.下载并安装python3.6版本与2.7版本 2.添加python3.6和2.7的环境变量 3.将python36目录下的python.exe重新命名为python3.exe 将python27目录下的python.exe重新命名为python2.exe 4.在命令行下分别输入pytho

一.了解Python虚拟环境 所谓虚拟环境可以理解为不同的不连通的本地设备,打个比方就是在一台电脑上能做到多台电脑能做的事情. 例如:现在我们有两个项目需要不同的配置,记为A项目需要库a----------B项目需要库b(****这里要提一下,虚拟环境不止一个,好比一个文件夹里有好几个子文件夹,不同的子文件夹存放不同版本的库).当我们需要一会开发A,一会开发B时,我们总不能一会下载a库卸载b库(或者下载b库卸载a库),这时候虚拟环境就能很好的解决这个问题. 我们只需要安装虚拟环境并创建不同的子环

一.windows上安装python虚拟环境 1.安装pip install virtualenvvirtualenv --version 2.新建一个python虚拟环境virtual_env_01virtualenv virtual_env_01cd virtual_env_01cd Scriptsactivate # 进入虚拟环境deactivate.bat # 退出虚拟环境 3.新建一个python2的虚拟环境virtualenv_py2virtualenv -p D:\bianchen

Windows下的python虚拟环境设置: virtualenv 在python开发中,我们可能会遇到一种情况:就是当前的项目依赖的是某一个版本,但是另一个项目依赖的是另一个版本,这样就会造成依赖冲突.在这种情况之下,我们就需要一个工具能够将这两种或几种不同版本的环境隔离开来,需要哪个版本就切换到哪个版本做为默认版本,让每个版本应用都各自拥有一套"独立"的Python运行环境.而virtualenv就可以解决这种情况,它通过创建一个虚拟化的python运行环境,在同一计算机中隔离多个

安装Python 安装时只有一点需要注意,一定一定要将Python添加到系统环境变量那一项勾选. 安装 virtualenv 加入系统目录之后,命令行(CMD)下就多了一条命令:pip.用pip可以自动下载安装 Python 的各种第三方库. 打开命令行,在命令行下直接输入: >pip install virtualenv 下载安装好好了,就 cd 到需要创建虚拟 Python 环境的文件夹下,输入命令: >virtualenv venv 激活virtualenv 文件夹中就会多了一个叫做 v

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

虚拟环境使用第三方工具virtualenv创建,首先输入以下命令检查系统是否已经安装virtualenv. $ virtualenv --version 如果显示virtualenv版本号,则说明已经正确安装,如果出现异常,则使用以下命令安装 macOS: $ sudo easy_install virtualenv Ubuntu $ sudo apt- get install python- virtualenv 安装完成后,再执行上述步骤检查是否安装成功. 下一步使用virtualenv在指

刚有人问我Ubuntu python虚拟环境无法创建问题,报错same file error,防止今后遇到忘记,记录下可能的问题. 1.先在windows上试了下: pip install virtualenv 2.创建虚拟环境 D:\ cd pythonenv virtualenv new1 3.发现没有任何问题,打开ubuntu虚拟机 4.pip安装virtualenv pip install virtualenv 5.这时候发现了问题所在,提示权限不够 6.所以获取管理员权限 sudo s

请参考连接 https://blog.zengrong.net/post/2167.html https://blog.csdn.net/lanonjj/article/details/51050212 为避免链接失效,把原文做了复制黏贴 另外在python3.6中,虚拟应该用如下命令创建 python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment 直接用pyvenv /path/to/new/virtual/environment 创建也能成功,但是会有一

虚拟环境 为什么需要虚拟环境: 到目前位置,我们所有的第三方包安装都是直接通过pip install xx的方式进行安装的,这样安装会将那个包安装到你的系统级的Python环境中.但是这样有一个问题,就是如果你现在用Django 1.10.x写了个网站,然后你的领导跟你说,之前有一个旧项目是用Django 0.9开发的,让你来维护,但是Django 1.10不再兼容Django 0.9的一些语法了.这时候就会碰到一个问题,我如何在我的电脑中同时拥有Django 1.10和Django 0.9两套

使用python虚拟环境作用是项目与项目之间相互隔离,互相不受影响,比如当需要同时部署A.B两个项目时,A项目依赖C库的1.0版本,B项目依赖C库的2.0版本,假如不使用虚拟环境隔离A项目和B项目就很可能依赖混淆导致错误. 1.安装virtualenv pip install virtualenv 2.新建环境 virtualenv -p C:\Python\Python36\python.exe(python安装目录) qq(虚拟环境名) 然后可能会跳出virtualenv缺失的警告 将pyt

python虚拟环境 由于TensorFlow只支持某些版本的python解释器,如Python3.6.如果其他版本用户要使用TensorFlow就必须安装受支持的python版本.为了方便在不同项目中使用不同版本的python,可以考虑Virtualenv创建虚拟环境. 以下为windows环境创建.启用.停用.删除虚拟环境的方法 python --version 打印的是系统环境变量里第一个找到的python解释器版本3.7 pip3 install virtualenv 安装virtual

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等)命令创建pyt

conda设置Python虚拟环境     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Co_zy/article/details/77412610 首先,我们可以检查以查看哪些版本的Python可供我们使用: conda search "^python$" 您将收到包含您可以定位的不同版本的Python的输出,包括Python 3和Python 2版本.由于我们在本教程中使用Anaconda与Python 3,您将只能访问Pyth

virtualEnv可以方便的解决不同项目中,对类库的依赖问题.首先将常用的类库安装在系统环境中,然后为每个项目安装独立的类库环境.这样子可以保证每个项目都运行在独立的类库环境中. virtualenv用于创建独立的Python环境,多个Python相互独立,互不影响,它能够: 1. 在没有权限的情况下安装新套件 2. 不同应用可以使用不同的套件版本 3. 套件升级不影响其他应用 首选安装virtualEnv Pip install virtualenv Virtualenv使用 首先创建项目文

pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品,能够有效管理Python多个环境,各种包.过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境,管理python版本,但是跨平台的使用不太一致,且有时候处理包之间的依赖总存在问题:过去也常常用 pip进行包的管理,pip已经足够好,但是仍然推荐pipenv,相当于virtualenv和pip的合体,且更加强大.pipenv开源之后,在GitHub上有很高人气(截止于现在有9600多星). pipenv主要有以下特性: (1)pipenv集成了pip

conda 创建环境 conda 可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与 pip 的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的 python 并可以快速切换. conda 的设计理念--conda 将几乎所有的工具.第三方包都当做 package 对待,甚至包括 python 和 conda 自身:Anaconda 则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的 python.众多 packages.科学计算工具等等. 首先在所在系统中安装