使用virtualenv和virtualenvwrapper-win在windows上管理Python的虚拟环境

本文中的相关环境如下

    操作系统：Windows 11 家庭中文版（23H2）22631.4751

    python：Python 3.10.11

    pip版本：pip 23.0.1

1、python中的虚拟环境简介

Python虚拟环境（Virtual Environment）是一个独立隔离的 Python 运行环境，它允许你在 每一个不同的python项目中 使用不同的 Python 版本和依赖库，而且每一个python项目之间所使用的不同版本的依赖等 都不会相互影响到各自的项目。

1.1、虚拟环境的作用

避免依赖冲突

①、不同项目可能需要不同版本的库。例如： A项目 依赖 Django 2.x的版本，而 B项目 依赖 Django 4.x的版本。

②、直接在系统环境安装多个版本的库，容易导致兼容性问题，而虚拟环境可以让每个项目独立运行每个项目所需要的各种版本。

防止污染python的全局环境

①、如果所有 Python 项目都共用一个全局环境，安装或卸载某个库可能就会影响其他python项目的运行。

②、使用虚拟环境，每个项目的依赖都在自己的目录中，不会污染全局Python的目录。

保持项目的可移植性

在团队协作或部署到服务器时，使用 requirements.txt 或 pyproject.toml 记录所有依赖，其他人可以用虚拟环境安装相同的依赖，保证代码能在不同环境下运行一致。

兼容不同 Python 版本

可以在同一台电脑上运行 Python 3.8、3.10 或 3.12，而不会互相干扰。

1.2、虚拟环境的原理

虚拟环境的核心思想是通过路径隔离来实现环境的独立性，这一机制通常通过以下三层隔离实现：

①、Python 解释器路径隔离：虚拟环境中的 Python可执行文件 本质上是指向全局解释器的符号链接（或硬链接）。在激活虚拟环境时，修改 PATH 环境变量，确保 Python 命令优先指向虚拟环境中的解释器，而非全局环境。

②、依赖包路径隔离：通过修改 sys.path 列表，虚拟环境的 site-packages 目录成为包的优先加载路径，而全局的 site-packages 目录则成为备用路径。这确保了虚拟环境中的包不会与全局环境中的包发生冲突。

③、环境变量隔离：虚拟环境通过修改诸如 PYTHONPATH 和 PYTHONHOME 等环境变量，确保 Python 运行时仅加载虚拟环境内的配置和库，而不受全局配置的影响。

1.3、虚拟环境的主流方案

python有多种方式可以实现 python 的虚拟环境，下面是几种常见的类型：

1.3.1、python官方提供的 标准方案（venv）

Python 官方提供的 venv 方案十分好用，而且Python 3.3 以上版本自带 venv， 我们大多数情况下直接使用本方案即可。

特点：

• 基于sysconfig模块生成标准化环境结构

• 通过pyvenv.cfg配置文件声明隔离策略

• 完全依赖Python标准库实现

• 轻量级环境管理的行业标准

简单使用示例如下：

#首先需要安装venv这个虚拟环境软件，假设你是用的Ubuntu操作系统 那么可以参考如下的安装命令

#更新软件包列表，确保系统知道最新的软件版本信息，但不会实际安装或升级任何软件。
sudo apt-get update

#开始安装 python-venv 软件包，用于创建 python 虚拟环境
sudo apt-get install python-venv




#创建环境 myenv是虚拟环境的名字  
python -m venv myenv  

#指定虚拟环境的所在的路径 这里我们指定myenv这个虚拟环境在/www/wwwroot/python_evn/目录下
python -m venv /www/wwwroot/python_evn/myenv


#使用指定的python版本创建虚拟环境  这里我们使用python3.10这个版本创建myenv这个虚拟环境 这样myenv这个虚拟环境所使用的python版本就是3.10了
/usr/local/bin/python3.10 -m venv myenv

 
 
 
 
#激活虚拟环境（其实 也就是进入虚拟环境）
  
#Windows上  
myenv\Scripts\activate  

#Mac/Linux  
source myenv/bin/activate  
 
 
 
 
 
#退出虚拟环境  
deactivate





#删除虚拟环境

#Linux直接rm命令删除虚拟环境目录即可
rm -rf myenv

#windows直接删除虚拟环境目录即可




#列出所有虚拟环境目录
# venv这个虚拟环境暂时没有提供这个功能的命令。。。

1.3.2、Conda环境（Anaconda生态核心）

如果你安装的 IDE 是 Anaconda，而且代码多用于科学计算，那么用 Conda 就对了。

特点：

• 跨语言依赖管理（Python/R/C++库统一管理）

• 采用SAT求解器实现依赖冲突智能解析

• 基于二进制包缓存加速环境构建

• 数据科学领域事实标准

1.3.3、现代集成方案（Pipenv/Poetry）

Pipenv 和 Poetry 是新一代 Python 依赖管理工具，将虚拟环境和包管理功能整合，提供更现代、更高效的开发体验。

特点：

• 将虚拟环境与依赖管理深度整合

• 引入Pipfile/poetry.lock声明式依赖规范

• 支持依赖解析的确定性构建

• 逐步成为Web开发领域新标准

1.3.4、各个python虚拟环境工具的对比

新手建议：从virtualenv或venv入门，再逐步探索其他工具。

2、virtualenv和virtualenvwrapper-win的安装及基本使用（windows系统）

virtualenvwrapper-win：是一个 Windows平台上的插件，提供了一些命令行工具，简化了虚拟环境的管理，比如创建、删除和切换虚拟环境等。

安装虚拟环境（windows）（打开cmd命令行 执行以下命令）：

pip install virtualenv virtualenvwrapper-win

创建虚拟环境（打开cmd命令行 执行以下命令）

#创建一个名字叫 flask 的虚拟环境

mkvirtualenv flask

删除虚拟环境（打开cmd命令行 执行以下命令）

rmvirtualenv flask

进入虚拟环境（打开cmd命令行 执行以下命令）

workon flask

查看已经创建好的虚拟环境列表（打开cmd命令行 执行以下命令）

workon

如果输入 workon 命令 提示“找不到文件”则解决方法如下所示：

# 1、在cmd中 输入以下命令 确认是否安装成功
pip show virtualenvwrapper-win



# 如果能看到安装路径，比如：
Location: C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib\site-packages
显示以上类似信息 说明 安装成功


# 2、检查 Python Scripts 目录是否在 PATH
#workon 命令其实是 Scripts\ 下的一个可执行文件（workon.exe），通常在：
C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts


如果环境变量中 没有这个路径，就需要在环境变量中的 path变量里面添加：
打开 系统环境变量 → 环境变量 → 编辑 Path

添加你的 Scripts 路径

保存，重新打开 cmd  再次输入workon命令即可

进入到虚拟环境所在的目录（打开cmd命令行 执行以下命令）

cdvirtualenv flask

退出虚拟环境（打开cmd命令行 执行以下命令）

deactivate

创建虚拟环境时也可以指定该虚拟环境所使用的python具体版本（打开cmd命令行 执行以下命令）

mkvirtualenv -p python解释器路径 虚拟环境名称
mkvirtualenv -p E:\software\python2\python.exe django_env

#也可以采用如下方式
mkvirtualenv --python==python解释器路径 虚拟环境名称

实战：统一两个(或者N个)虚拟环境中的依赖包

具体实战描述：将当前Python虚拟环境中安装的所有依赖包及其依赖包对应的版本号 保存到一个名为 requirements.txt 的文件中，并将requirements.txt文件中的依赖包的内容安装到另外一个python虚拟环境中（打开cmd命令行 执行以下命令）

#假设我们当前在flask这个虚拟环境中

# 将flask这个虚拟环境中的项目 所依赖的所有依赖包及其具体版本号导出到E:\requirements.txt文件中
pip freeze > E:\requirements.txt




#打开另外一个cmd命令行，然后我们切换到test这个虚拟环境中（假设我们这里还有一个test这个虚拟环境），然后在test虚拟环境中安装导入E:\requirements.txt文件所罗列出的所有依赖包及对应依赖包的具体版本号
pip install -r E:\requirements.txt     #-r表示 让pip从E:\requirements.txt文件中读取包列表，并安装这些包及其包对应的具体版本号

2.2、虚拟环境的保存目录

2.2.1、虚拟环境的默认保存目录

我们也可以配置一下virtualenv创建虚拟环境时 生成的根目录，修改其默认路径，如果不修改路径的话，当我们使用cmd终端 使用virtualenv创建虚拟环境时，默认是保存到C盘用户目录下的Envs目录中，比如本文中 默认是保存到了如下目录中：

# 这个路径 就是默认保存相关虚拟环境的路径
C:\Users\askzh\Envs

2.2.2、更改虚拟环境的默认保存目录

我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量(S)->新建(W...) 中添加一个参数，将这个参数的值设置为你需要的路径，之后 virtualenv创建的虚拟环境的文件 都在这个目录下，变量名：WORKON_HOME  操作示例截图如下：

这样我们后面再创建虚拟环境时，相关目录就会保存在E:\python_envs目录下。

2.2.3、关于pip安装的包

虚拟环境安装的包 与 全局安装的包是相互独立分开的，接下来简单的介绍一下虚拟环境中的安包操作（打开cmd命令行 执行以下命令）

#没有进入到虚拟环境中 执行以下命令 这是表示：查看python全局环境所依赖的各种包
pip list







# 进入到flask这个虚拟环境中
workon flask

# 查看当前 flask这个虚拟环境中 所依赖的各种包
pip list

2.2.4、与Pycharm开发工具的配合

直接上图：

3、其它

至于在Linux下如何使用以及其它虚拟环境如何使用，基本和这个差不了多少，具体使用详情自行搜索，这里不再进行相关赘述。

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