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如何搭建Python项目虚拟环境,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
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virtualenv 是一个创建隔绝的 Python 环境的工具。它会创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来使用 Python 工程所需要的包。换句话说,我们可以用 virtualenv 给各个项目创建各自的 Python 环境,各个的环境之间安装的包相互独立,互不影响。通过激活 avtive
相应的 Python 环境来使用相应的 Python 环境。这里为了方便管理不同的 Python 环境,我们使用 virtualenvwrapper 来对 Python 虚拟环境进行管理。
virtualenv 和 virtualenvwrapper 的安装很简单,一条命令即可:
pip install virtualenv # 安装virtualenv pip install virtualenvwrapper # 安装virtualenvwrapper
virtualenv 是不需要配置的,它的使用直接是在项目文件夹里执行命令 virtualenv proEnv
,就会在当前项目目录下生成proEnv的目录,目录下会包含 bin,include,lib,local 这四个文件夹和一个 pip-selfcheck.json 文件。当该虚拟环境被激活后 source proEnv/bin/activate
,所有执行的 pip 安装程序都会安装在当前虚拟环境文件夹 proEnv 中。不过这样就导致下面的问题:
不方便管理--激活,消活 deactivate
,环境切换等
无法重用--存放在指定项目目录下
而 virtualenvwrapper 能完美解决这些问题。
virtualenvwrapper 的配置如下:
# 1.在~/.bashrc文件结尾添加下面(根据特定环境而定) source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh # 2. 重新加载配置 source $HOME/.bashrc
# 创建环境 mkvirtualenv proEnv [-p python3.7] # 在$HOME/.virtualenvs/目录下创建项目python环境 # 列举所有环境 lsvirtualenv # 切换环境 workon proEnv # 退出环境 deactivate # 删除环境 revirtualenv proEnv
pipenv 是 Pipfile 主要倡导者、requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具,主要包含了 Pipfile、pip、click、requests 和 virtualenv,能够有效管理 Python 多个环境,各种第三方包及模块。
pipenv 所解决的问题:
不同项目依赖不同的第三方库、包版本问题( virtualenv 也可以解决)
同一个项目不同环境使用不用的第三方库问题(比如 autopep8 , pylint , pep8 等只有开发环境需要)
pipenv的特性:
pipenv 集成了 pip,virtualenv 两者的功能,且完善了两者的一些缺陷。
过去用 virtualenv 管理 requirements.txt 文件可能会有问题,Pipenv 使用 Pipfile 和 Pipfile.lock,后者存放包的依赖关系,查看依赖关系是十分方便。
各个地方使用了哈希校验,无论安装还是卸载包都十分安全,且会自动公开安全漏洞。
通过加载 .env 文件简化开发工作流程。
支持 Python2 和 Python3,在各个平台的命令都是一样的。
TIPS:
《Flask Web开发实战》的作者在该书中使用了 Pipenv 作为包管理工具,但是在 2019 年 8 月又发表了博文不要用 Pipenv,其核心的槽点是 pipenv 在更新第三方依赖库时会更新所有依赖的包,其原因是对应的 packages 都是使用的星号*
,未指定特定的包版本。所以在更新/同步等操作时会将所有未指定版本 (使用星号*
)的第三方库给更新了。这里强烈建议生产环境的第三方库都指定版本。Pipfile.lock 文件更像是当前环境的一个快照,并不是指之前安装的第三方依赖库的版本就是确定的,除非你在 Pipfile 中限定好版本。
pipenv 的安装很简单,一条命令即可:
# 安装pipenv包来管理依赖库 python3 -m pip install pipenv # 设置环境变量,在项目目录创建虚拟环境.venv export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1
常见的 Pipfile 配置如下所示:
[[source]] name = "aliyun" url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" verify_ssl = true [dev-packages] autopep8 = "*" pylint = "*" pep8 = "*" [packages] flask = "==1.1.2" [requires] python_version = "3.7"
创建虚拟环境
# 开发环境安装 Pipfile 中第三方依赖 pipenv intall -d # 生成环境安装 Pipfile 中第三方依赖 pipenv install # 安装requirements.txt中的依赖库(项目迁移) pipenv install -r requirements.txt # 将pipenv的依赖库生成requirements.txt(项目迁移) pipenv run pip freeze > requirements.txt
使用环境
# 直接在虚拟环境中运行 pipenv run python test.py # 激活虚拟环境,再运行脚本 pipenv shell && python test.py && exit
安装卸载第三方依赖
# 安装第三方依赖库,并加到 Pipfile 的开发环境中 pipenv install -d pylint # 安装指定版本的第三方依赖库,并加到 Pipfile 的生成环境中 pipenv install Flask==1.1.2 # 卸载第三方依赖库,并更新 Pipfile pipenv uninstall Flask
查看依赖包
# 查看当前环境依赖的包 pipenv graph
pipenv 是基于 Pipfile,结合 pip 和 virtualenv来帮助开发者进行依赖管理,所以要想搞明白虚拟环境的原理其实只要把 virtualenv 的原理搞明白即可。 这里我们使用 pytyhon:3.7-stretch
镜像进行实验(不使用alpine镜像是因为它默认的 shell 是 ash,而不是 bash)。
虚拟环境的特点有二:
Python版本固定。即使系统的Python升级了,虚拟环境中的仍然不受影响,保留开发状态。
所有Python软件包,都只在这个环境生效。一旦退出,则回到用户/系统的默认环境中。
所以猜测 virtualenv 是通过改变 shell 的 PATH 来实现指定的 Python 版本,而对应的软件包是各自维护在各自的虚拟环境目录中的。
echo $PATH
Python 命令的查找路径
pip list
查看当前环境的依赖库
python -m site
打印当前 Python 环境和 site-packages 相关调试信息
# 启动容器 docker run -it --rm python:3.7-stretch bash # 安装virtualenv和virtualenvwrapper pip install virtualenv virtualenvwrapper # 在 $HOME/.bashrc 文件结尾添加 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> $HOME/.bashrc # 重新加载配置 source $HOME/.bashrc # 创建虚拟环境proEnv mkvirtualenv proEnv
容器当前的环境如下图所示: 使用 workon proEnv
进入虚拟环境 proEnv 后,各参数如下图所示:
对比 PATH 的变化,发现 virtualenv 将虚拟环境的 bin 目录置于 PATH 的最前方,所以当在终端执行 python 时,执行的是 /root/.virtualenvs/proEnv/bin/python, 而不是 /usr/local/bin/python。这就是为什么 virtualenv 没有影响本地的 Python 环境。
对比 python -m site 的结果,发现虚拟环境的 sys.path 中第三方依赖库的目录由 /usr/local/lib/python3.7/site-packages 换成了 /root/.virtualenvs/proEnv/lib/python3.7/site-packages。这就是为什么 pip list 看不见什么软件包的原因,也是环境隔离的最大秘密。
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