一、使用virtualenv

1. 使用pip

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pip install virtualenv

2. 创建运行环境

virtualenv mlep-w1-lab

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virtualenv [虚拟环境名称] 
virtualenv venv

#如果不想使用系统的包,加上–no-site-packeages参数
virtualenv  --no-site-packages 创建路径名

3. 激活环境

linux:

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$ cd venv
$ source ./bin/activate

Windows 10:

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> cd venv
> .\Scripts\activate.bat

4. 退出环境

linux:

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$ deactivate

Windows 10:

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> .\Scripts\deactivate.bat
或者
> deactivate

5. 删除环境

没有使用virtualenvwrapper前，可以直接删除venv文件夹来删除环境

6. 使用环境

进入环境后，一切操作和正常使用python一样 安装包使用pip install 包

二、使用Virtualenv wrapper（推荐）

Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，用于更方便管理虚拟环境，它可以做： - 将所有虚拟环境整合在一个目录下 - 管理（新增，删除，复制）虚拟环境 - 快速切换虚拟环境

1. 安装

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# on Windows
pip install virtualenvwrapper-win
# on macOS / Linux
pip install --user virtualenvwrapper
# then make Bash load virtualenvwrapper automatically
echo "source virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 创建虚拟环境

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# on macOS/Linux:
mkvirtualenv --python=python3.8 venv
mkvirtualenv --python=python3.5 tensorflow1
mkvirtualenv --python=python3.6 parl1.4
# on Windows
mkvirtualenv --python=python3.10 llama

3. 激活环境

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workon #列出虚拟环境列表
workon [venv] #切换环境

4. 退出环境

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deactivate

5. 删除环境

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rmvirtualenv venv

6. 其他有用指令

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pip freeze #查看当前安装库版本
#创建 requirements.txt 文件，其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表
#保持部署相同，一键安装所有包
pip install -r requirements.txt
pip freeze > requirements.txt 
lsvirtualenv    #列举所有的环境
cdvirtualenv    #导航到当前激活的虚拟环境的目录中，相当于pushd 目录
cdsitepackages   # 和上面的类似，直接进入到 site-packages 目录
lssitepackages     #显示 site-packages 目录中的内容

三、 使用conda管理

conda可以直接创建不同python版本的虚拟环境。前面讲的virtualenv只是指定创建不同python版本的虚拟环境，前提是你的电脑上已经安装了不同版本的python,与conda相比没有conda灵活。

1. 安装

下载anaconda安装的python直接可以使用conda工具

2. 创建虚拟环境

创建不同的python版本，直接写出版本号就好了，还可以同时安装想要的库。

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# Python 2.7  
$ conda create -n venv python=2.7  

# Python 3.4  
$ conda create -n venv python=3.4  

# Python 3.5  
$ conda create -n venv python=3.5

3. 激活虚拟环境

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#on windows
activate venv
#on linux
source activate venv

4. 退出虚拟环境

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#on windows
deactivate
#on linux
source deactivate

5. 删除虚拟环境

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# 删除一个已有环境
conda remove --name venv --all

6. 其他有用指令

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# 列出系统存在虚拟环境
conda info -e
conda env list

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n venv

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install -n venv numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前激活环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

# 更新package
conda update -n venv numpy

# 删除package
conda remove -n venv numpy

四. 使用pipenv管理

pipenv是Python官方推荐的包管理工具。 它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。能够自动为项目创建和管理虚拟环境。如果你使用过requests库，就一定会爱上这个库，因为是同一个大神出品。 pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

1. 安装

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pip install pipenv

2. 创建虚拟环境

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$ cd myproject
$ pipenv install # 创建环境
$ pipenv install requests # 或者直接安装库

如果不存在pipfile,会生成一个pipfile，并且如果有的库添加会自动编辑该文件，不会我们手动更新requirements.txt文件了。

3. 激活Pipenv Shell

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$ pipenv shell
$ python --version