Python下虚拟环境(包管理器)-pipenv（推荐）

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Python下虚拟环境-pipenv（推荐）

前言

在 Python 中创建虚拟环境是一个非常常见的操作，它可以帮助你管理不同项目之间的依赖关系，避免相互干扰。

  • venv 是 Python 3.3 之后的内置模块，适合大多数基本需求。
  • pipenv 是一个更高级的工具，集成了依赖管理和虚拟环境管理。
  • conda 是 Anaconda 和 Miniconda 的内置工具，适合数据科学和机器学习项目。

Python下载

这里我直接整理了64位和32位的3.8.2版本下载链接给大家：

推荐安装32位,如果程序只需要在64位环境运行可以下载64位的。

官方下载地址：https://www.python.org/downloads/

请注意，一定要勾选 Add Python 3.8 to PATH，这样可以将 Python 命令工具所在目录添加到系统 Path 环境变量中，以后开发程序或者运行 Python 命令会非常方便。

其他我们保持默认即可，然后点Install Now即可完成安装。

查看生效版本及位数

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python

可以看到

Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59, Feb 25 2020, 22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)] on win32

添加环境变量

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PYTHON_HOME = D:\Tools\Python382_64

Path中

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%PYTHON_HOME%\
%PYTHON_HOME%\Scripts

查看是否生效

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echo %PYTHON_HOME%

设置镜像

Windows

打开用户目录

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%userprofile%

创建pip文件夹

创建pip.ini文件

内容如下：

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[global]
index-url = https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
trusted-host = mirrors.huaweicloud.com
timeout = 120

注意

不建议用阿里云的镜像，限速限的厉害。

验证是否生效

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pip config list

Linux

Linux下，修改 ~/.pip/pip.conf(没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加.，表示是隐藏文件夹)

pipenv

安装pipenv

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pip install pipenv

自定义虚拟环境路径

很多工具遵循Linux开发习惯，将东西全存在用户目录中，在Linux中可能没啥，但是在Windows下可能有人不喜欢把这些东西放在用户目录。

当然pipenv也可以自定义，只需要设置或修改WORKON_HOME环境变量的值即可。

如果设置了PIPENV_VENV_IN_PROJECT环境变量，pipenv会把虚拟环境放在项目目录的.venv目录下。

系统环境变量

按下 Win + R 组合键，输入 sysdm.cpl 并回车，在弹出的“系统属性”窗口中，点击“高级”选项卡，然后点击“环境变量”按钮。

在“系统变量”区域，点击“新建”按钮，在“变量名”中输入 PIPENV_VENV_IN_PROJECT，在“变量值”中输入 1，然后点击“确定”保存设置。

项目环境变量

也可以在项目下.env文件中添加

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PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1

当系统环境变量和.env文件同时存在某个配置的时候，pipenv 会优先使用系统环境变量里的值。

安装依赖

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pipenv install

初始化

项目根目录运行

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pipenv install

这样会在项目中创建一个名为Pipfile的文件，文件内容类似下面这样：

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[[source]]
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
verify_ssl = true
name = "tsinghua"

[packages]
requests = "*"

[dev-packages]

[requires]
python_version = "3.8"

其中[packages]是项目依赖，也就是项目运行所需要的依赖，[dev-packages]是开发依赖，是我们项目运行时不需要但是开发过程中需要的依赖。

镜像源

华为云

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[[source]]
url = "https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple"
verify_ssl = true
name = "huaweicloud"

清华大学

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[[source]]
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
verify_ssl = true
name = "tsinghua"

依赖管理

添加依赖

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pipenv install requests

或者指定版本

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pipenv install requests==2.13.0

默认安装的是项目依赖，要安装开发依赖就添加参数-d或--dev

比如

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pipenv install requests==2.13.0 -d
# 或者
pipenv install requests==2.13.0 --dev

卸载依赖

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pipenv uninstall requests

和添加依赖不同，如果项目依赖和开发依赖拥有同一个库，那么只要运行卸载，会同时卸载项目依赖和开发依赖，并且配置文件中也会删除。

卸载所有的包

这个会同时卸载所有项目依赖和开发依赖，但是配置文件中不会删除相应配置。

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pipenv uninstall --all

卸载所有的开发包

这个会卸载所有开发依赖，但是配置文件中不会删除相应配置。

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pipenv uninstall --all-dev

安装所有依赖

安装所有配置文件中的依赖

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pipenv install

更新

查看所有需要更新的包：

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pipenv update --outdated

更新所有包：

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pipenv update

更新指定的包：

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pipenv update <包名>

依赖导入

如果项目中有requirements.txt文件，pipenv会在安装的时候自动导入。如果需要导入其他位置的requirements.txt，可以用下面的命令：

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pipenv install -r path/to/requirements.txt

指定Python版本

如果不指定版本号，pipenv会使用系统默认的Python版本。

pipenv会创建虚拟Python环境，并在其中用pip安装所有包。如果要指定Python版本，可以用下面的命令，三种版本号都支持：

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pipenv --python 3
pipenv --python 3.6
pipenv --python 2.7.14

需要注意，这里指定的Python必须是系统已经安装的、可以在环境变量中搜索到的版本号，如果指定未安装的版本，会提示错误。

运行命令

用下面的命令可以启动一个在虚拟环境中的shell：

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pipenv shell

如果不想启动shell，而是直接在虚拟环境中执行命令，可以使用run：

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pipenv run python --version

自动安装Python

pipenv只能搜索系统中已经安装的Python版本，对于未安装的版本，会提示错误。但是如果你同时安装了pyenv的话，pipenv会自动发现pyenv，然后直接询问你是否要安装。

这样一来，原来的工作流程是：用pyenv安装某个Python->用virtualenv或venv创建虚拟环境->用pip从requirements.txt中安装包->将来可能还要更新包。现在完全可以用pipenv一两条命令解决，真的是非常方便。

环境变量

自动加载.env文件

.env文件可以设置一些环境变量，在程序开发的时候模拟环境变量。

pipenv也可以自动加载.env文件。

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$ cat .env
HELLO=WORLD

$ pipenv run python
Loading .env environment variables…
Python 2.7.13 (default, Jul 18 2017, 09:17:00)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.1.0 (clang-802.0.42)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.environ['HELLO']
'WORLD'

环境变量支持

在Pipfile中也可以引用环境变量的值，格式为${MY_ENVAR}或$MY_ENVAR，在Windows系统中还支持%MY_ENVAR%。

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[[source]]
url = "https://${PYPI_USERNAME}:${PYPI_PASSWORD}@my_private_repo.example.com/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[dev-packages]

[packages]
requests = {version="*", index="home"}
maya = {version="*", index="pypi"}
records = "*"

依赖导出导入

项目下运行一下命令导出依赖

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pip freeze > requirements.txt

在待部署机器上，使用以下命令安装就可以恢复依赖环境：

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pip install -r requirements.txt

常见问题

问题1

CMake is not installed on your system!

安装

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pip install cmake

VSCode中切换环境

Ctrl+Shift+P 点击 Python:选择解释器，选择我们虚拟环境中的python.exe即可。

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