对Python 两大环境管理神器 pyenv 和 virtualenv详解

简介

pyenv 是一个开源的 Python 版本管理工具，可以轻松地给系统安装任意 Python 版本，想玩哪个版本，瞬间就可以切换。有了 pyenv，我们不需要再为系统多版本 Python 共存问题而发愁，也不用为手动编译安装其他 Python 版本而浪费时间，只需要执行一条简单的命令就可以切换并使用任何其他版本，该工具真正地做到了开箱即用，简单实用。

virtualenv 是一个用来创建完全隔离的 Python 虚拟环境的工具，可以为每个项目工程创建一套独立的 Python 环境，从而可以解决不同工程对 Python 包，或者版本的依赖问题。假如有 A 和 B 两个工程，A 工程代码要跑起来需要 requests 1.18.4，而 B 工程跑起来需要 requests 2.18.4，这样在一个系统中就无法满足两个工程同时运行问题了。最好的解决办法是用 virtualenv 给每个工程创建一个完全隔离的 Python 虚拟环境，给每个虚拟环境安装相应版本的包，让程序使用对应的虚拟环境运行即可。这样既不影响系统 Python 环境，也能保证任何版本的 Python 程序可以在同一系统中运行。

最佳实践：使用 pyenv 安装任何版本的 Python，然后用 virtualenv 创建虚拟环境时指定需要的 Python 版本路径，这样就可以创建任何版本的虚拟环境，这样的实践真是极好的！

pyenv 的安装及使用

1. 安装

将 pyenv 安装到 ~/.pyenv 目录（当然你可以安装到任意其他路径）

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv

配置环境变量（我的 Shell 是 zsh，如果是 bash，请添加到 ~/.bashrc）

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

添加 pyenv 初始化（我的 Shell 是 zsh，如果是 bash，请添加到 ~/.bashrc）

echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

使当前 Shell 配置生效，完成安装

exec $SHELL
source ~/.zshrc

2. 使用

查看有哪些 Python 版本可以安装

pyenv install --list

安装某个 Python 版本

pyenv install -v 3.6.4

查看当前 Python 版本情况（* 表示系统当前的 Python 版本，system表示系统初始版本）

$ pyenv versions
 system
 2.6.7
* 3.6.4 (set by /Users/haohao/.pyenv/version)

切换 Python 版本（切换之后查看当前版本）

$ pyenv global 3.6.4
$ pyenv versions
 system
* 3.6.4 (set by /Users/haohao/.pyenv/version)
$ python -V
Python 3.6.4

卸载某个 Python 版本

pyenv uninstall 3.6.4

virtualenv 的安装及使用

1. 安装

sudo pip install virtualenv

2. 使用

下面我们使用 virtualenv 创建一个完全隔离的 Python 虚拟环境：

1.新建一个目录（一般用来用作工程路径）

$ mkdir myproject

2.进入目录创建一个完全独立干净的虚拟环境

如果 virtualenv 后面不加任何参数，那么默认创建的虚拟环境的 Python 版本是系统当前版本，如果要创建其他版本，可以使用 -p 参数指定其他版本的 python 可执行文件路径。可执行文件可以在上一步安装的 pyenv 的 ~/.pyenv/versions 路径找到，该路径是 pyenv 管理的所有 Python 版本路径。

# 使用系统当前的 Python 版本创建虚拟环境
$ virtualenv venv
New python executable in /Users/haohao/PycharmProjects/myproject/venv/bin/python
# 创建虚拟环境时指定 Python 版本
$ virtualenv -p ~/.pyenv/versions/2.6.7/bin/python venv
Running virtualenv with interpreter /Users/haohao/.pyenv/versions/2.6.7/bin/python
New python executable in /Users/haohao/PycharmProjects/myproject/venv/bin/python
Installing setuptools<37, pip, wheel<0.30...done.

3.激活创建的虚拟环境并使用

可以看出当前虚拟环境版本已经是 Python 2.6.7 了，而且所在路径确实是在上一步创建的虚拟环境路径。接下来使用 pip 安装的任何包都会安装在虚拟环境目录里面，不会安装在系统标准目录，从而保证当前环境是绝对干净的，对于系统是完全隔离的。

$ source venv/bin/activate
$ which python
/Users/haohao/PycharmProjects/myproject/venv/bin/python
$ python -V
Python 2.6.7

4.退出虚拟环境，回到系统版本

$ deactivate

以上这篇对Python 两大环境管理神器 pyenv 和 virtualenv详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Win10环境python3.7安装dlib模块趟过的坑

    在头条看了一篇文章,说五行代码实现人脸识别,一时感兴趣了,来搞搞 先是按照文章说的 操作了几步,到后面虽然,import dlib 不报错,但是 代码里面运行的时候 detector = dlib.get_frontal_face_detector() 这句话报错,说是 dlib模块找到不到get_frontal_face_detector属性(当然愿意可能是我按照文章的操作过程中忽略了几个报错信息) 后来也在网上找了很多文章,资料学习,要么是资料讲的不够仔细 也不够全面,导致问题一直没解决,后

  • 详解pyenv下使用python matplotlib模块的问题解决

    详解pyenv下使用python matplotlib模块的问题解决

    先来描述一下我遇到的问题,在进行matplotlib学习时, plot.show() 总是无法成功运行,总是会报一个错: RuntimeError: Python is not installed as a framework. The Mac OS X backend will not be able to function correctly if Python is not installed as a framework. See the Python documentation for

  • python多环境切换及pyenv使用过程详解

    python多环境切换及pyenv使用过程详解

    1.安装pyenv    https://github.com/pyenv/pyenv-installer curl -L https://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash 下载如下报错,则安装nss: yum -y update nss 2.添加环境变量 vim /root/.bashrc export PATH="/root/.pyenv/bin:$PATH" eval &q

  • pyenv命令管理多个Python版本

    从接触Python以来,一直都是采用 virtualenv 和 virtualenvwrapper 来管理不同项目的依赖环境,通过 workon . mkvirtualenv 等命令进行虚拟环境切换,很是愉快. 然而,最近想让项目能兼容更多的Python版本,例如至少同时兼容 Python2.7 和 Python3.3+ ,就发现采用之前的方式行不通了. 最大的问题在于,在本地计算机同时安装 Python2.7 和 Python3 后,即使分别针对两个Python版本安装了 virtualenv

  • Ubuntu18.04中Python2.7与Python3.6环境切换

    Ubuntu18.04中Python2.7与Python3.6环境切换

    本文为大家分享了Python2.7与Python3.6环境切换的具体方法,供大家参考,具体内容如下 系统支持为:Ubuntu18.04 系统默认安装:Python2.7 自己安装:Python3.6 由于编写需要,有些程序只能在Python3下进行执行,当然可以选择在命令行进行指定环境的运行,但总归是有点不方便,便将系统的默认环境进行修改 1.查看系统的Python环境 python --version 2.查看系统Python的可用环境列表 update-alternatives --list

  • 详解使用 pyenv 管理多个版本 python 环境

    随着同时开发的项目越来越多,需要不停的在各个不同版本的 python 环境之间切换,所以想到了pyenv.以前一直使用的 virtualenv只能管理同一个 python 版本下第三方库的版本,但是对于这种需要在多个不同版本之间切换的 case,就只能使用 pyenv 了. 安装 运行下面的命令会自动下载安装 $ curl -L https://raw.githubusercontent.com/pyenv/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer |

  • pyenv与virtualenv安装实现python多版本多项目管理

    踩了很多坑,记录一下这次试验,本次测试环境:Linux centos7 64位. pyenv是一个python版本管理工具,它能够进行全局的python版本切换,也可以为单个项目提供对应的python版本,使用pyenv以后,可以在服务器上安装多个不同的python版本,版本切换方便,能够更好的满足我们的需求. virtualenv是一个管理不同项目的工具,用以隔离不同项目的工作环境,在同一个python版本实现不同的环境需求. pyenv与virtualenv配合使用,可以更好的管理我们在Li

  • 对Python 两大环境管理神器 pyenv 和 virtualenv详解

    简介 pyenv 是一个开源的 Python 版本管理工具,可以轻松地给系统安装任意 Python 版本,想玩哪个版本,瞬间就可以切换.有了 pyenv,我们不需要再为系统多版本 Python 共存问题而发愁,也不用为手动编译安装其他 Python 版本而浪费时间,只需要执行一条简单的命令就可以切换并使用任何其他版本,该工具真正地做到了开箱即用,简单实用. virtualenv 是一个用来创建完全隔离的 Python 虚拟环境的工具,可以为每个项目工程创建一套独立的 Python 环境,从而可以

  • python的内存管理和垃圾回收机制详解

    python的内存管理和垃圾回收机制详解

    简单来说python的内存管理机制有三种 1)引用计数 2)垃圾回收 3)内存池 接下来我们来详细讲解这三种管理机制 1,引用计数: 引用计数是一种非常高效的内存管理手段,当一个pyhton对象被引用时其引用计数增加1,当其不再被引用时引用计数减1,当引用计数等于0的时候,对象就被删除了. 2,垃圾回收(这是一个很重要知识点): ①  引用计数 引用计数也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观,最简单的垃圾回收技术. 在Python中每一个对象的核心就是一个结构体PyObject,它的内部有一个引

  • Python Django 后台管理之后台模型属性详解

    Python Django 后台管理之后台模型属性详解

    十八.Django 后台模型属性篇 继续在之前的项目中进行代码的编码,首先要回忆一下通过 createsuperuser 命令创建的管理员账号,如果忘记了,需要重新创建一个. 本篇博客涉及的代码都在 admin.py 文件中,如果你首次打开本篇文章,请翻看本文结尾出的目录大纲,可以再次学习. 为了便于学习,提前在 models.py 中新增一个类,代码如下: from django.db import models class MyCenter(models.Model): pass 18.1

  • Python之两种模式的生产者消费者模型详解

    第一种使用queue队列实现: #生产者消费者模型 其实服务器集群就是这个模型 # 这里介绍的是非yield方法实现过程 import threading,time import queue q = queue.Queue(maxsize=10) def Producer(anme): # for i in range(10): # q.put('骨头%s'%i) count = 1 while True: q.put('骨头%s'%count) print('生产了骨头',count) cou

  • 基于python批量处理dat文件及科学计算方法详解

    摘要:主要介绍一些python的文件读取功能,文件内容修改,文件名后缀更改等操作. 批处理文件功能 import os path1 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test1' path2 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test2' filelist = os.listdir(path1) for files i

  • python内存监控工具memory_profiler和guppy的用法详解

    python2.7在内存管理上相比python3还是有些坑的,其释放后的内存仍然保留在python的内存池中,不被系统所用.python循环引用的变量不会被回收,这会导致程序越运行,占用的内存越大.我在跑py-faster-rcnn的demo时,基本上跑2000张图像,16g内存就要爆了.于是尝试用python的内存监控工具来调试程序,找到不能膨胀的变量,然后del之,再手动回收内存gc.collec() 下面是我用的两个内存监视工具,一个是按每行代码查看内存占用的工具memory_profil

  • Python和Anaconda和Pycharm安装教程图文详解

    Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy.Pandas.Scrip.Matplotlib 等常用的库自动安装好了,使得安装比常规 Python 安装要容易.如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性,非如此的话,就要去Python官网(https://www.python.org/dow

  • python Matplotlib数据可视化（2）：详解三大容器对象与常用设置

    上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置. 1 figure 1.

  • python+appium+yaml移动端自动化测试框架实现详解

    结构介绍 之前分享过一篇安卓UI测试,但是没有实现数据与代码分离,后期维护成本较高,所以最近抽空优化了一下. 不想看文章得可以直接去Github,欢迎拍砖 大致结构如下: testyaml管理用例,实现数据与代码分离,一个模块一个文件夹 public 存放公共文件,如读取配置文件.启动appium服务.读取Yaml文件.定义日志格式等 page 存放最小测试用例集,一个模块一个文件夹 results 存放测试报告及失败截图 logs 存放日志 testcase 存放测试用例runtest.py

随机推荐