在实际项目开发中,通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架或库。
但是,每个项目使用的框架或库并不一样,甚至版本也不一样。这样如果直接在 Python
环境中安装各种各样的库,就会造成开发环境的混乱,引起很多不必要的麻烦。
因此,这种情况就需要虚拟环境来进行开发环境的隔离,没一个虚拟环境对应一个项目,方便管理。
路漫漫兮其修远兮,吾将上下而求索!
Python
创建虚拟环境的方式有很多总,包括: venv
、 virtualenv
、 conda
、 pipenv
、 poetry
等。
说明:
2.1 poetry
、 pipenv
poetry
和 pipenv
,这两个类似,是 Python
虚拟环境和依赖管理工具; poetry
还提供了包管理功能,比如打包和发布。
2.2 venv
、 virtualenv
poetry
和 pipenv
,这两个类似,操作方式对新手来说更容易上手。
2.3 Anaconda
Anaconda 提供了在单台机器上执行 Python/R 数据科学和机器学习的最简单方法。立即开始使用数以千计的开源包和库。(官网介绍)
因此,对于数据科学和机器学习的环境来说,可以优先选择 Anaconda
。
以下内容主要介绍我用过的 poetry
、 venv
和 virtualenv
。
2.1 更好的选择: poetry
(推荐)
官方推荐安装方法:
Linux/MacOS
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -
Windows
PowerShell
(Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py -UseBasicParsing).Content | python -
安装完成后,查看(终端): poetry -V
初始化,在当前目录(项目根目录)创建 pyproject.toml 文件
poetry init
查看当前所使用的环境
poetry env info
指定使用 python(如果不指定,将使用环境变量的python;可不指定)
poetry env use /path/python
添加依赖
poetry add package
poetry add package@^3.2.13
poetry add package -D # 开发依赖
poetry add package --optional # 可选依赖
更新依赖(非必要,一般不使用)
poetry update
poetry update package
如果手动修改了 pyproject.toml 中依赖,需要更新lock文件
poetry lock
进入虚拟环境
poetry shell
不进入虚拟环境也可进行操作
poetry run python manage.py runserver
2.2 最简单的操作: venv
& virtualenv
创建虚拟环境
python -m venv venv
进入虚拟环境
Windows
venv\Scripts\activate
Linux/MacOS
source venv/bin/activate
安装依赖
pip install package
pip install package==3.2.13
退出虚拟环境
Windows
venv\Scripts\deactivate
Linux/MacOS
deactivate
在使用PyCharm时,也可使用 virtualenv
创建虚拟环境,操作简单。
软件工具栏:File – Settings – Project – Python Interpreter – 设置按钮() – Add。
在添加Python虚拟环境(Add Python Interpreter)时,需要设置的仅有 Location
(虚拟环境存放的目录,一般是项目根目录), Base interpreter
(选择Python解释器,找到Python的安装目录,默认使用环境变量中的Python)
早期在使用 PyCharm
时,一直用的是通过(PyCharm) virtualenv
创建的虚拟环境;项目部署时使用的是 venv
创建的虚拟环境。
以上方案整体上说,用起来还是很方便的,但是会存在一些问题。
- 安装依赖的版本不固定,对于存在依赖大版本更新的情况下,项目可能会无法正常运行。
- 开发环境与生产环境的依赖区分问题。之前使用
base.txt
、dev.txt
、prod.txt
对依赖进行区分。 - 如果使用
pip freeze
会导出很多附属依赖,造成文件的不可读。
使用 poetry
之后,以上问题都很好的得到了解决。并且还包含了打包和发布功能。
虚拟环境的使用,是项目开发的基础,使用哪种虚拟环境,可以根据自己的实际情况进行选择。
最近有了解到一个新的包管理工具PDM(Python Development Manager),据说是一个更厉害的工具,并且这是一个国人开发的工具。
之后有时间会对这个工具的使用做一个了解,这应该是一个很好的工具。
有兴趣的朋友们,也可以尝试尝试这个工具。
Original: https://www.cnblogs.com/CoderChaos/p/16348148.html
Author: CoderChaos
Title: 【Python-虚拟环境】项目的启动,从隔离开发环境开始
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