在真正开始Python代码编写、编译、运行、调试和开发项目之前，必须要了解下Python的虚拟环境的配置，熟悉使用后，会大大提升后续的开发效率，减少非代码原因导致的问题。virtualenv就是Python中的Virtual Environment-虚拟环境。本文将介绍Python虚拟环境的基础知识、如何使用，以及其工作原理是怎样的。

一 虚拟环境基础知识

Python在开发人员中大受欢迎，最大的原因之一是它广泛且不断扩大的第三方包选择。虚拟环境可以为每个项目创建单独的隔离环境，达到分离不同项目的依赖关系的目的。

Python有针对不同应用程序的各种模块和包。在我们的项目开发中，可能需要一些三方库，那么就需要安装这个库，而另一个项目可能不需要任何其他第三方包，或者是需要其中某些三方包的其他的版本。当不同的Python项目需要相同插件的竞争或不兼容版本时，就会出现问题，导致程序莫名的异常。

另外开发用的电脑，可能同时安装了Python2和Python3，而Python2和Python3又有更多的小版本号，而有些现成的项目可能开发比较早，只支持用Python2编译，而有些则必须要Python3才行，这样如果没有隔离，则也会导致程序无法运行。

因此，虚拟环境此时能够发挥作用，为不同的Python安装版本、或不同的项目创建单独的隔离环境，每个项目可以从其特定的环境中存储和检索包，使用特定的Python版本。

二 如何使用虚拟环境

这里通过具体操作执行进行示例说明。

2.1 安装virtualenv

要创建虚拟环境，需要先安装一个名为virtualenv的模块。首先要确保在计算机上安装了pip。

# 如果计算机上没有安装pip，需使用以下命令先安装pip，不同的操作系统命令会有差异:
sudo apt-get install python-pip

# 然后通过pip来安装virtualenv，安装后可以检查下virtualenv的版本:
pip install virtualenv
virtualenv --version

2.2 创建虚拟环境并激活

成功安装virtualenv之后，可以使用以下命令创建一个特定名称的虚拟环境:

# 创建特定名称的虚拟环境,myvenv可以换成任意你喜欢的名字都行
virtualenv myvenv
# 执行以上命令会创建myvenv的文件夹，包含运行Python项目所需的所有可执行文件

# 如果要指定Python版本，可以通过下面指令来创建虚拟环境:
python2.7 virtualenv myvenv    # 创建使用Python2.7的虚拟环境
# 也可以通过下面的命令来创建虚拟环境，效果和上面的一样的
python3 -m venv myvenv         # 创建使用Python3的虚拟环境

# 在创建好虚拟环境后，还需要用如下命令启用，激活进入特定的隔离环境
source venv/bin/activate
# 如果是在Windows系统下，上面的激活命令略有差异：
venv/Scripts/activate

成功激活进入虚拟环境后，如下图所示，会在命令行前面看到有(.venv)的标志：

成功创建并激活了虚拟环境后，就可以安装项目所需的依赖项和需求，而不会干扰到其他项目了。

2.3 退出虚拟环境

一旦完成了当前项目的工作，可以返回到系统默认环境，只需要使用deactivate命令即可退出。

三 虚拟环境的工作原理

如果没有使用虚拟环境时，Python的第三方包都会被pip安装到Python安装路径的site-packages目录下。当使用虚拟环境时，按照前面的“python3 -m venv myvenv”等方式创建虚拟环境后，可以查看当前目录，会看到几个文件：

• bin目录：python3、pip3等可执行文件，其实就是是软链接到Python系统目录(或者是复制的副本)的
• lib/python3.10/site-packages：用于该虚拟环境下安装的三方包的存储目录的

所以，通过venv，会将系统的Python软链接到venv的环境下，当用source命令激活虚拟环境时，就会启用该venv下面的python和pip了，同时过程中安装的三方包都是放在venv/lib/pythonx.x/site-packages下面的，这样系统的Python环境是不会受到任何影响的。

四 虚拟环境的更多用法

4.1 三方包依赖需求生成与重新安装

如前所述，在创建一个新的虚拟环境后，pip和setuptools包会被软链接（或复制）到虚拟环境下，接下来可以安装在环境中使用的任何其他包。对于具有复杂需求的项目，在项目的根目录中最好能保留一个requirements.txt的文件，这个文件列出了项目的三方包依赖的需求。这样，如果需要重新创建虚拟环境，可以使用pip install -r requirements.txt命令重新安装所有需要的包。

在项目的虚拟环境中安装完所需的库后，可使用pip list查看当前所有已安装的库，然后可以通过运行以下命令生成一个文本文件，列出所有项目依赖项：

pip freeze > requirements.txt

那么在其他计算机上重新搭建这个项目的环境时，则可以快速通过如下命令，一次将所有依赖的三方包安装齐全：

pip install -r requirements.txt

4.2 虚拟环境更新升级

虚拟环境中的pip和setuptools副本是该虚拟环境的本地副本，需要独立地进行更新和维护。所以会遇到某些虚拟环境中pip过时的警告，而在其他虚拟环境中则不会，pip必须在每个虚拟环境中分别更新才行。

因此当升级系统上的Python运行时时，使用该版本的Python的虚拟环境是不会自动升级的，这样设计也是合理的，因为无意中升级到新Python版本可能会破坏它们的三方包依赖。

具体的虚拟环境更新升级操作如下：

Python小版本升级：

如果已经升级了一个现有的Python小版本，比如从Python 3.9.5到Python 3.9.7，那么可以在项目目录下通过如下方式升级虚拟环境(不要提前激活虚拟环境，否则可能导致升级失败)：

python -m venv myvenv --upgrade

Python大版本升级：

如果已经安装了一个主要的新版本的Python，比如已经有了Python 3.8，现在将安装Python 3.9，那么就不要用上面的升级方式了，而是重新创建一个新的虚拟环境，专门使用新的Python大版本。

五 Visual Studio Code中如何配置venv

除了前面介绍的virtualenv的使用，还有conda也带有虚拟环境的功能。conda在Anaconda和Miniconda里会安装好，对于用来开发数据科学的项目而言应当会用到。

在VS Code中，如果通过命令行方式创建了虚拟环境，并且在项目目录下面，VS Code是能够自动检测到的，如果没有通过前面的命令行方式创建，那么也可以通过下面的方式来创建。在VS Code里通过“Command+Shift+P”调出交互命令，输入Python: env...，如下图：

然后接着可以选择创建虚拟环境的工具，可选的有Venv和Conda：

然后选择该虚拟环境的Python版本：

接下来等待小段时间，等待VS Code中的虚拟环境自动创建完成。

最后，可以编写测试程序，如下所示，通过点击右边的三角形按钮，可以对.py代码进行运行、或调试：

参考文献：

https://blog.loginradius.com/engineering/python-virtual-environments/

Virtualenv and venv: Python virtual environments explained | InfoWorld

How to Set Up a Virtual Environment in Python – And Why It's Useful

venv — Creation of virtual environments — Python 3.11.0 documentation