Python虚拟环境的搭建与使用

Python命令行创建使用虚拟环境

Python 用virtualenv创建的虚拟环境与用 conda创建的虚拟环境有啥不同

miniconda使用

virtualenv创建虚拟环境

conda创建虚拟环境

PyCharm运行python时提示无法加载文件xxx\.venv\Scripts\activate.ps1

Python命令行创建使用虚拟环境

1.创建虚拟环境

python -m venv venv

2.激活虚拟环境

.\venv\Scripts\activate

3.安装依赖：

.\venv\Scripts\pip.exe install -r .\requirements.txt

有时出现创建虚拟环境失败:pip install --upgrade setuptools

Python 用virtualenv创建的虚拟环境与用 conda创建的虚拟环境有啥不同

Python 的虚拟环境是用于在同一台计算机上隔离不同项目的工具。虚拟环境可以创建一个独立的 Python 运行环境，使得每个项目可以使用不同的 Python 版本、依赖库和配置。

虽然 virtualenv 和 conda 都用于创建虚拟环境，但它们有一些不同之处：

创建方式: 创建 virtualenv 环境需要首先安装 virtualenv 工具，然后使用命令行命令创建环境。而 conda 是 Anaconda 发行版中的一个包管理器，可以直接使用 conda 命令创建和管理环境。

依赖管理: virtualenv 使用 pip 作为主要的包管理工具，可以通过 pip 安装 Python 包。conda 则使用自己的包管理系统，可以安装来自 Anaconda 仓库的包，并且可以处理 C/C++ 等非 Python 包的依赖关系。

跨平台性: virtualenv 是 Python 自带的工具，因此可以在各种操作系统上运行。conda 则是 Anaconda 发行版的一部分，它提供了跨平台的功能，并且可以管理不仅限于 Python 的软件包和依赖关系。

环境隔离: 虚拟环境的隔离程度稍有不同。virtualenv 使用的是隔离 Python 解释器和包的方法，而 conda 能够隔离整个环境，包括 Python 解释器和其他系统级的依赖项。

生态系统: Anaconda 发行版提供了大量的数据科学和机器学习相关的包和工具，这些包在创建 conda 虚拟环境时更容易安装和管理。而 virtualenv 则更适合通用的 Python 环境的创建和管理。

综上所述，选择使用 virtualenv 还是 conda 创建虚拟环境主要取决于具体的需求和场景。如果你只需要简单地隔离 Python 环境并安装 Python 包，virtualenv 可能是一个较轻量级的选择。如果你需要管理更复杂的环境、处理非 Python 包的依赖关系或者使用 Anaconda 生态系统的功能，那么 conda 可能更适合你的需求。

miniconda使用

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一、下载Miniconda

根据自己的需求下载Anaconda或者Miniconda。

我这里选择轻量化的Miniconda。

二、安装Miniconda

根据安装程序提示，一直点击下一步即可。

三、在系统环境变量中添加PATH

否则无法在终端直接调用Conda命令。

C:\Users\用户名\miniconda3

C:\Users\用户名\miniconda3\Scripts

C:\Users\用户名\miniconda3\Library\bin

四、初始化Powershell

Conda init powershell ## 根据终端名称进行初始化

# Currently supported shells are:

# - bash

# - cmd.exe

# - fish

# - tcsh

# - xonsh

# - zsh

# - powershell

五、重新打开Powershell如果报错

以管理员身份运行Powershell

set-executionpolicy remotesigned ## 回复 Y

六、取消Conda初始化(base)环境

如果不想每次打开Powershell都进入Conda的(base)环境，执行下面命令取消自动激活。

最后一个参数设置为True即可恢复。

conda config --set auto_activate_base False

七、更改镜像源

网络原因需要设置国内的镜像源，安装提速，我这里提供清华镜像源设置方法。

方法很多种，只提供下列一种方法。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --set show_channel_urls yes

八、Conda基本的使用

参数说明

-n, --name 表示名称

--clone 复制一个存在的虚拟环境

1. 查看当前所有虚拟环境

conda env list

# or

conda info -e

2. 创建虚拟环境

conda create -n (ENV_NAME) [Python=3.9]

3. 激活虚拟环境

conda activate (ENV_NAME)

4. 退出虚拟环境

conda deactivate

5. 删除某个虚拟环境

conda remove -n (ENV_NAME) --all

6. 克隆虚拟环境

conda create -n (ENV_NAME_OLD) --clone (ENV_NAME_NEW)

virtualenv创建虚拟环境

1.安装虚拟环境

pip install virtualenv

2.创建虚拟环境（进入项目目录执行）

virtualenv -p 指定版本解释器位置 虚环名 

# eg

virtualenv -p C:\Python36\python.exe my_env

如自己电脑命令：

virtualenv -p C:\Users\xn\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe myenv

也可以用当前版本创建 python -m venv my_env

3. 进入虚拟环境

(1) Windows系统

① 操作

进入虚环文件夹 → Scripts文件夹

② 执行

activate

4. 退出虚拟环境

deactivate

可直接在项目目录直接执行

my_env\scripts\activate

特别注意添加 virtualenv的路径否则出现不是内部命令错误

环境变量Path里添加如：c:\users\xn\appdata\local\packages\pythonsoftwarefoundation.python.3.11_qbz5n2kfra8p0\localcache\local-packages\python311\scripts\

conda创建虚拟环境

下载和安装Anaconda或Miniconda

当使用 Conda 进行命令行操作时，可以使用以下一些常见的命令和选项来创建和管理虚拟环境、安装和更新包，以及管理环境和包的依赖关系。

1. 创建和管理虚拟环境:

创建新的虚拟环境：

conda create --name <env_name>

```

指定 Python 版本创建虚拟环境：

conda create --name <env_name> python=<python_version>

```

激活虚拟环境：

conda activate <env_name>

```

停用当前虚拟环境：

conda deactivate

```

查看已创建的虚拟环境：

conda env list

```

删除虚拟环境：

conda env remove --name <env_name>

```

2. 安装和更新包:

安装包：

conda install <package_name>

```

安装指定版本的包：

conda install <package_name>=<version>

```

更新包：

conda update <package_name>

```

删除包：

conda remove <package_name>

```

3. 管理环境和包的依赖关系:

导出环境依赖关系到文件：

conda env export > environment.yml

```

从环境依赖关系文件创建环境：

conda env create --file environment.yml

```

查看包的依赖关系：

conda info <package_name>

```

查看环境的依赖关系：

conda list

```

搜索可用的包：

conda search <package_name>

```

清理不再需要的包和缓存：

conda clean --all

```

这只是一些常见的 Conda 命令和选项示例。Conda 提供了更多的功能和选项，你可以使用 conda --help 命令获取完整的帮助文档，或者查阅 Conda 的官方文档以获得更详细的使用说明。

PyCharm运行python时提示无法加载文件xxx\.venv\Scripts\activate.ps1

解决办法

第一步：以管理员身份运行powershell

第二步：执行：get-ExecutionPolicy 回复Restricted，表示状态是禁止的。

第三步：执行：set-ExecutionPolicy RemoteSigned

第四步：选择Y，回车