如何创建和管理Python虚拟环境_python怎么创建虚拟环境
off999 2025-09-12 01:30 1 浏览 0 评论
在 Python 开发中，虚拟环境是隔离项目依赖的关键工具。下面介绍创建和管理 Python 虚拟环境的主流方法。
一、内置工具：venv（Python 3.3+ 推荐）
venv 是 Python 标准库自带的虚拟环境工具，无需额外安装，适合快速创建轻量级环境。
1. 创建虚拟环境
# Windows
python -m venv myvenvName
# myvenvName 为环境名称，可自定义，建议使用项目相关命名。
# Linux/macOS
python3 -m venv myvenvName2. 激活虚拟环境
# Windows（PowerShell）
myvenvName\Scripts\Activate.ps1
# Windows（CMD）
myvenvName\Scripts\activate.bat
# Linux/macOS
source myvenvName/bin/activate激活后，命令行前缀会显示环境名称
3. 安装依赖
激活环境后，使用 pip 安装的包仅存在于当前环境中：
pip install requests flask # 示例：安装requests和flask库4. 导出依赖清单
生成 requirements.txt 文件，记录当前环境所有依赖及其版本：
pip freeze > requirements.txt5. 从清单安装依赖
在新环境或部署时，一键恢复依赖：
pip install -r requirements.txt6. 退出虚拟环境
deactivate二、进阶工具：virtualenv（跨版本兼容）
virtualenv 功能更强大，支持为不同 Python 版本创建环境（如同时管理 Python 2 和 Python 3 环境）。
1. 安装 virtualenv
pip install virtualenv # 全局安装virtualenv工具2. 创建指定 Python 版本的环境
# 指定Python 3.8创建环境
virtualenv -p python3.8 myenv38
# 指定Python 2.7创建环境（需系统已安装Python 2.7）
virtualenv -p python2.7 myenv273. 激活与管理
激活、安装依赖、导出清单等操作与 venv 完全一致。
三、集成工具：conda
conda 是 Anaconda/Miniconda 自带的包管理器，可同时管理 Python 环境和第三方依赖（如 NumPy、Pandas）。
1. 创建 conda 环境
conda create -n myenv python=3.10 # 创建Python 3.10环境2. 激活环境
conda activate myenv 3. 安装依赖
conda install requests pandas # 使用conda安装包
# 或混用pip
pip install flask4. 导出环境
conda env export > environment.yml5. 从清单创建环境
conda env create -f environment.yml6.列出所有环境
conda env list7. 删除环境
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