python虚拟环境—virtual environment

1.1 什么时候会用到python虚拟环境

问题１

举个例子，tensorflow(tf)是一个十分流行的python机器学习库，你现在手里有两个tf项目，其中项目A需要使用python2.7 + f1.2，项目B需要使用python2.7 + tf1.6．这两个项目你得同时进行，怎么办？

愚蠢的办法是需要运行项目A时，将python2.7中的tf1.6卸载掉，安装tf1.2；需要运行项目B时，将python2.7中的tf1.2卸载掉，安装tf1.6。如果是单个模块还好，但是tf的不同版本又依赖于python中的其他已安装模块，而且tf1.2和tf1.6对依赖模块有不同的版本要求，那么转换一次得卸载安装好几个模块，是不是很爆炸？

问题２

课题组里几个同门共用一台服务器，每个人拥有一个系统账户，其中只有一个人拥有root权限，里面每个人都需要使用python跑程序，而且每个人对python版本以及python模块的版本都有不同需求，很多人又没有root权限，如何解决？

使用python的虚拟环境可以轻松解决上面的问题！

1.2 什么是python虚拟环境

python虚拟环境是一个隔离/独立的python开发环境，和系统python环境可以完全隔离，互不相关，相当于多了一个python开发环境。而且你在python虚拟环境中的开发过程和使用系统python一模一样，你可以在你创建的python虚拟环境中使用pip工具安装任何你需要的模块，该模块和系统python环境完全不相关。虚拟环境的这个特点就能解决上面的问题了。

1.3 安装虚拟环境

python有两个模块可以用于创建和管理python虚拟环境：

• venv；
• virtualenv；

其中，venv模块在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。

默认的系统python中是没有安装以上两个工具的，需要使用以下命令安装：

#安装venv
sudo apt install python3-venv
#安装virtualenv
pip install virtualenv
或者
sudo -H pip install virtualenv

安装好之后，就可以使用这两个工具安装python虚拟环境了。

1.3.1 使用virtualenv

我的系统python版本有python2.7和python3.5，虚拟环境的版本只能是系统中已有的python版本。使用virtualenv安装虚拟环境的命令如下：

#安装python2.7虚拟环境
virtualenv /home/yan/env 

什么参数都不指定的话，它会使用/usr/bin/python路径下的python解释器版本，即python2.7。因此会默认安装python2.7虚拟环境，/home/yan/env表示虚拟环境的安装路径。

如果你要安装的是python3.5的虚拟环境，可以这样：

#安装python3.5虚拟环境
virtualenv --python=python3.5 /home/yan/env3

一般情况下，上面两条命令就够了，这样安装得到的python虚拟环境和系统python环境是完全隔离的。

更多的命令选项可以在命令行中直接输入virtualenv命令获取。

1.3.2 使用venv

venv只有python3可以使用，因此只能创建python3的虚拟环境，创建命令如下：

python3 -m venv /home/yan/env3

其中，python3 -m venv是死命令，最后的安装路径自己指定。

注意：以上两种安装方式在安装虚拟环境的同时也自动安装了pip工具。

1.4 如何使用虚拟环境

安装好虚拟环境之后，每次使用该虚拟环境前需要使用source命令激活它。假设前面我在/home/yan/env3/目录下安装了python3.5的虚拟环境，现在我使用以下命令激活它：

source /home/yan/env3/bin/activate

激活之后，在命令行提示符前面会有(env3)的提示，表示当前你处的python虚拟环境，比如我电脑的情况：

yan@yanubuntu:~$ python3 -m venv /home/yan/env3
yan@yanubuntu:~$ source /home/yan/env3/bin/activate
(env3) yan@yanubuntu:~$ 

现在你可以在激活环境中干任何事情，比如使用pip命令在你新的python虚拟环境中安装模块:

pip install tensorflow
pip install opencv-python
pip install matplotlib
...

或者执行python脚本。

使用完该虚拟环境之后，你需要在命令行输入deactivate命令来退出该虚拟环境：

(env3) yan@yanubuntu:~$ deactivate
yan@yanubuntu:~$ 

之后就回到了正常的系统python环境中。

由于你创建该虚拟环境的目的是为了跑某个项目的程序，现在该项目做完了，不需要该虚拟环境了，你可以把该虚拟环境直接删除，如何删？

直接将创建虚拟环境时生成的文件夹删掉，就这么简单。比如我要把我刚才创建的env3虚拟环境删除：

yan@yanubuntu:~$ rm -r /home/yan/env3
yan@yanubuntu:~$ 

在删除虚拟环境前记得一定得先退出该虚拟环境。

1.5 总结

python虚拟环境的好处是：每个虚拟环境之间，以及虚拟环境和系统环境之间是完全隔离的，不同虚拟环境中，你可以安装不同版本的模块，就仿佛你可以同时拥有N多个不同的python开发环境。

唯一麻烦的一点是：每次进入某个虚拟环境之前，都要使用source命令激活。每次使用完，都要使用deactivate命令退出。

1.6 参考文献

• https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html.
• https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv.
• https://virtualenv.pypa.io/en/latest/.