配置python隔離環境,python環境怎麼配置

本文目錄一覽：

• 1、怎麼用python進入virtualvenv環境
• 2、python環境變數的配置
• 3、python虛擬環境—virtual environment
• 4、如何為python項目創建虛擬環境
• 5、Linux python默認使用conda
• 6、如何配置java和python環境

怎麼用python進入virtualvenv環境

1、安裝virtualenv

在安裝virtualenv之前，我們需要安裝至少有一個版本的python；因為virtualenv是python的一個第三方模塊，必須基於python環境才能安裝；

如果你的python環境有pip，那麼直接使用命令：pip install virtualenv 安裝即可；否則需要下載源碼，然後使用命令：python install setup.py 來安裝

安裝之後需要新建virtualenv的獨立環境，具體可以查看其幫助命令：virtualenv -h

常用的參數有：

-p：指定一個版本python環境；通常當你的系統中安裝了多個python版本時會用到；默認情況下virtualenv會優先選取它的宿主python環境，即它安裝在那個python版本下就會默認選擇哪個版本作為默認python隔離環境。

–no-site-packages：不使用系統環境的python安裝包，即隔離包中不能使用真實python環境的安裝包；當前版本這個選項是默認的。

–system-site-packages：與上面相反，使隔離環境能訪問系統環境的python安裝包

–distribute：copy一個python環境的分支，默認會安裝setup、pip、wheel等基礎模塊

2、激活

安裝完了之後就可以創建一個隔離環境了，使用命令：

[html] view plain copy

virtualenv envname ##創建一個新的隔離環境

cd envname

Scripts\activate ##激活並切換到virtualenv環境

3、使用

創建並激活virtualenv環境後我們就可以正常的方式來使用和安裝python安裝包及模塊了。也可以直接切換到需要執行的python文件目錄，使用python xxx.py來保證在隔離環境下執行python文件。

即：我們在需要使用virtualenv環境之前，只要先激活然後使用以往同樣的方式來執行python操作、運行python文件即可

4、集成到開發環境

當前在PyCharm中是支持virtualenv環境集成的，其它的IDE暫時未研究，集成也是很方便的：

1、新建一個項目

2、點擊解釋器欄的設置icon

3、選擇virtualenv

4、可以新建也可以選擇一個已有的virtualenv環境

配置到之後我們也可以在該項目中測試下，選擇一個區別與系統環境的安裝模塊，查看下其版本是否正確，我這裡因為有2個django版本，所以使用django模塊來測試的，得到的是正確的結果。

python環境變數的配置

首先滑鼠右鍵此電腦，選擇屬性；然後點擊高級系統設置，點擊環境變數；接著點擊path進行編輯，在path中添加上python的安裝路徑；最後點擊確定。

工具/原料：

windows7系統

python3.9版

DELL G3電腦。

1、右鍵點擊電腦，打開屬性。進去之後，點擊高級系統設置。

2、點擊環境變數。

3、點擊path，進行編輯。

4、在path中添加上python的安裝路徑，這裡是F:\Install\python3.7\，需要注意的是如果要是有pip安裝第三方庫的話，需要添加F:\Install\python3.7\Scripts\到變數中。

5、確定進行保存環境變數配置之後，打開命令提示符，輸入python，按回車鍵看到python版本，代表環境變數配置成功。

python虛擬環境—virtual environment

操作系統：ubuntu16.04

舉個例子，tensorflow(tf)是一個十分流行的python機器學習庫，你現在手裡有兩個tf項目，其中項目A需要使用 python2.7 + f1.2 ，項目B需要使用 python2.7 + tf1.6 ．這兩個項目你得同時進行，怎麼辦？

愚蠢的辦法是需要運行項目A時，將python2.7中的tf1.6卸載掉，安裝tf1.2；需要運行項目B時，將python2.7中的tf1.2卸載掉，安裝tf1.6。如果是單個模塊還好，但是tf的不同版本又依賴於python中的其他已安裝模塊，而且tf1.2和tf1.6對依賴模塊有不同的版本要求，那麼轉換一次得卸載安裝好幾個模塊，是不是很爆炸？

課題組裡幾個同門共用一台伺服器，每個人擁有一個系統賬戶，其中只有一個人擁有root許可權，裡面每個人都需要使用python跑程序，而且每個人對python版本以及python模塊的版本都有不同需求，很多人又沒有root許可權，如何解決？

使用python的虛擬環境可以輕鬆解決上面的問題！

python虛擬環境是一個隔離/獨立的python開發環境，和系統python環境可以完全隔離，互不相關，相當於多了一個python開發環境。而且你在python虛擬環境中的開發過程和使用系統python一模一樣，你可以在你創建的python虛擬環境中使用pip工具安裝任何你需要的模塊，該模塊和系統python環境完全不相關。虛擬環境的這個特點就能解決上面的問題了。

python有兩個模塊可以用於創建和管理python虛擬環境：

其中，venv模塊在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。

默認的系統python中是沒有安裝以上兩個工具的，需要使用以下命令安裝：

安裝好之後，就可以使用這兩個工具安裝python虛擬環境了。

我的系統python版本有python2.7和python3.5，虛擬環境的版本只能是系統中已有的python版本。使用virtualenv安裝虛擬環境的命令如下：

什麼參數都不指定的話，它會使用 /usr/bin/python 路徑下的python解釋器版本，即python2.7。因此會默認安裝python2.7虛擬環境， /home/yan/env 表示虛擬環境的安裝路徑。

如果你要安裝的是python3.5的虛擬環境，可以這樣：

一般情況下，上面兩條命令就夠了，這樣安裝得到的python虛擬環境和系統python環境是完全隔離的。

更多的命令選項可以在命令行中直接輸入 virtualenv 命令獲取。

venv只有python3可以使用，因此只能創建python3的虛擬環境，創建命令如下：

其中， python3 -m venv 是死命令，最後的安裝路徑自己指定。

注意： 以上兩種安裝方式在安裝虛擬環境的同時也自動安裝了pip工具。

安裝好虛擬環境之後，每次使用該虛擬環境前需要使用 source 命令 激活 它。假設前面我在 /home/yan/env3/ 目錄下安裝了python3.5的虛擬環境，現在我使用以下命令激活它：

激活之後，在命令行提示符前面會有 (env3) 的提示，表示當前你處的python虛擬環境，比如我電腦的情況：

現在你可以在激活環境中干任何事情，比如使用pip命令在你新的python虛擬環境中安裝模塊:

或者執行python腳本。

使用完該虛擬環境之後，你需要在命令行輸入 deactivate 命令來 退出 該虛擬環境：

之後就回到了正常的系統python環境中。

由於你創建該虛擬環境的目的是為了跑某個項目的程序，現在該項目做完了，不需要該虛擬環境了，你可以把該虛擬環境直接刪除，如何刪？

直接將創建虛擬環境時生成的文件夾刪掉，就這麼簡單。比如我要把我剛才創建的env3虛擬環境刪除：

在刪除虛擬環境前記得一定得先退出該虛擬環境。

python虛擬環境的好處是：每個虛擬環境之間，以及虛擬環境和系統環境之間是完全隔離的，不同虛擬環境中，你可以安裝不同版本的模塊，就彷彿你可以同時擁有N多個不同的python開發環境。

唯一麻煩的一點是：每次進入某個虛擬環境之前，都要使用 source 命令激活。每次使用完，都要使用 deactivate 命令退出。

如何為python項目創建虛擬環境

我們在開始一個python項目，而不是幾行簡單的代碼時，我們傾向於開始使用第三方的dependencies.當項目越來越大時，我們需要考慮如何有效的管理這些第三方庫。當安裝第三方庫時，我們肯定是想安裝在虛擬環境中。幫助我們保持我們實際系統環境的乾淨，避免打亂整個系統python環境。

我們可以使用pip把第三方庫安裝到python項目中。一個項目中往往要安裝多個，鑒於安裝的第三方庫的各種版本，可能會導致一些兼容和運行的問題。

當我們在python項目中使用pip install ，我們是安裝到全局python下的，將會根據現有的python版本安裝第三方包。

我們可以通過以下命令來查找python的安裝目錄：

如果我們使用pip3 install ，將會安裝到python3安裝目錄的單獨的目錄下。我們可以用以下命令來覆蓋pip3這個命令:

但是這仍然解決不了我們在全局python下安裝第三方庫的問題，將會出現下列的問題：

為了避免以上的問題，python開發者使用虛擬環境。這個虛擬環境把安裝的這些第三方庫在一個隔離的環境中（目錄內）保存。

確保你的系統上已經安裝python

然後看一下pip是否也能正常調用

我們需要一個工具來創建python的虛擬環境，venv。它是封裝在python3.3+版本以上的python中的。

如果我們使用python2，我們需要手動安裝一個工具。這是為數不多的一個我們需要全局安裝的第三方庫。

注意：我們將會在文章中討論很多venv和python3，操作系統環境不同，可能會導致某些命令的些許不同，某些工具的工作原理也些許不同。

如果你的系統上沒有安裝pip:

我們首先要為項目創建一個文件夾，並進入這個文件夾：

然後我們再創建虛擬環境：

這將會創建一個名為virtualenv的目錄，這個目錄將會包含bin、lib、include文件夾，還有一個環境配置文件。

所有的文件都是為了確保，所有的代碼都運行在當前的虛擬環境下。這會幫我們把工作環境和操作系統環境隔離開來，避免我們之前提到的問題。

為了使用這個虛擬環境，我們需要激活它。激活以後，還會更改我們的命令提示符標誌。這個標誌也是為了表明虛擬環境已經激活，python的代碼都是在這個環境下執行。

在虛擬環境下，無法訪問使用全局的第三方庫，在虛擬環境內安裝的庫也無法在外部使用。

在虛擬環境中，只有pip和setuptools是默認安裝的。

激活虛擬環境後，變數path也會相應地發生改變，以達到虛擬環境的目的。

當我們完成工作，想切換回操作系統的全局環境，我們需要使用deactivate退出虛擬環境。

我們配置了虛擬環境並激活以後，我們不想在分享項目時，連同使用pip install命令安裝的第三方庫也一起分享。我們想去除我們的虛擬環境文件夾，但仍然可以在其他的電腦或系統上重新運行我們的工作。

為實現這個目的，我們可以在項目根目錄下創建一個requirement文件。假設我們在虛擬環境下安裝flask，安裝完成後我們使用pip freeze命令。它將會列出我們已經安裝過的庫名和版本號。

我們可以將這個列表寫到requirement文件中，上傳到git保存，或以任何形式跟他人分享。

這個命令也可以更新這個requirements.txt文件，所以在每次安裝一個新的第三方庫時，我們都習慣性的運行一下這個命令，來更新我們的安裝列表。

然後，如果任何人想在他們的電腦上運行我們的項目，他們只需要做：

所有的一切都如在我們電腦上運行的一樣。

安裝pipenv

pipenv基本上是pip的一個替代工具。它引入了兩個文件，pipfile用來替換requirements.txt，Pipfile lock（which enables deterministic builds，確定第三方庫的子依賴庫版本的更新的解決方案）

pipenv在機理上是運行pip和virtualenv，但使用一個命令來簡化操作。

安裝第三方庫，如flask,或numpy

也可以從Version Control system比如git來安裝第三方庫

需要注意上面的-e參數可以使安裝editable，目前對於pipenv來說是必須的。

如果你需要使用pytest來測試項目，但在上線後不需要這個庫，你可以指定這個庫僅僅作用於開發模式 –dev.

–dev將會把第三庫放到pipfile的一個單獨的地方【dev-packages】。

如果你現在完成了開發，本地運行正常，你想鎖定你的開發環境，並轉至線上。使用如下命令確保開發環境：

這個代碼將會創建或更新你的環境，你無需手動更改編輯。我們也應該一直使用自動生成的文件。

lock以後，在production環境，你需要安裝最新的成功的運行環境。

這個命令是告訴pipenv,安裝時忽略pipfile，用pipfile.lock里的列表。pipenv將會創建一模一樣的環境，包括子依賴庫。

現在，另一個人想要對代碼做些更改，這種情況下，他得到代碼，包括pipfile，運行如下命令

這個命令將會安裝開發所需的所有的第三方庫，包括普通的install以及–dev安裝的。

舉例，現在你開發用到的一個第三庫有了版本升級，因為你不需要一個特定的版本，所以你在install的時候沒有指定版本號。當你運行pipenv install時，最新版本的第三方庫會安裝到你的開發環境內。

然後你對代碼做了一些更改，結果如預期一樣。然後你再重複上面的步驟lock你的環境。並更新至Production.

將會使用默認的editor打開第三方庫的代碼。

Linux python默認使用conda

本篇介紹如何讓linux在不激活任何環境時，調用python命令直接使用到conda的某個子環境。

首先說明本篇文章的工作原由，以及踩過的坑。

在之前的工作中，一般進行python開發都會使用conda進行包管理，以達到隔離多個環境的目的。例如：

問題來了，在一些場景中，外部程序需要調用伺服器上的api，又無法做出 conda activate 的命令，命令是直接使用 python xxx.py ，這時候只能使用linux自帶的python命令，或者conda的base環境的python命令。所以需要將環境搭建在linux的python或者conda的base。搭建過程中，遇到的問題來自兩個方面：

解決方法：將linux默認的python做軟鏈接，鏈接到conda的子環境。

創建環境： conda create -n child_env python=3.6

切換環境： conda activate child_env

安裝pytorch： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

安裝tensorflow： conda install tensorflow-gpu

安裝其他包： conda install xxx,xxx,…

先將老的鏈接備份： mv /usr/bin/python /usr/bin/python22

再做鏈接： ln -s /root/anaconda3/envs/child_env/bin/python3 /usr/bin/python

第一個路徑需要改成自己的anaconda路徑，child_env改成自己的環境名，第二個路徑不用改。

先關掉conda環境： conda deactivate

再運行： python xxx.py

用這個方法，雖然解決了直接調用python命令的問題。但是引入了新的問題。

更換默認python版本

如何配置java和python環境

Java 環境配置

1. 最簡單的方法

眾所周知，eclipse是需要java運行環境的，其實只需要java虛擬機

jre就行了，也就是說在你的系統中如果已經安裝了jre（一般在C:\Program Files

(x86)\Java\jre6），其實只需要copy這個jre文件夾到eclipse下就能順利運行eclipse了，但是這樣做之後eclipse會提示你什麼環境變數沒有設置，會影響啥啥的，這個我都沒有管，以後需要再在意也行。

2. 標準的方法

首先從這裡下載jdk （SE是指standard version）

jdk下載地址

配置環境變數

在「系統變數」區域，設置3項屬性：JavaHome、PATH、CLASSPATH

JavaHome指明JDK的安裝路徑 “C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_45”

PATH 是java和javac的目錄 “.\;%JavaHome%\bin;\%JavaHome%\jre\bin”

classpath 是載入類的路徑 “.\;%JavaHome%\lib\tools.jar;%JavaHome%\jre\lib\rt.jar”

Python插件配置

（1） 安裝python插件

打開eclipse中help下的install new software，輸入下面網址

選中Pydev安裝，安裝後eclipse會提醒重啟

（2） 配置python解釋器

先從官網下載python的安裝包

python安裝包

安裝好python後

如果要在windows命令行下使用python，在系統高級設置中環境變數path中添加python的路徑「C:\Python27」即可。這一步是很必要的，比如以後要安裝python的第三方的庫的時候需要在windows下運行setup.py要用到。

驗證安裝好的方法：

在command中運行：

python -version 應該能成功顯示python的版本。

在eclipse中

打開windows-preferences下面配置python解釋器的環境，配置好後如圖。

然後就可以新建python的工程啦。

(3) python 第三方插件的安裝 以及在Eclipse中的識別問題

以安裝requests這個python的第三方插件為例

首先從github網站下載request python安裝包

點擊後面的zip包下載解壓到本地任意一個地方，python的安裝很簡單，正常的安裝包中都會有個setup.py這個文件，在terminal下運行：

python setup.py install

這裡感嘆一句，安裝時它會自動尋找python的安裝路徑，無論是在C盤還是D盤（不過這也可能是因為我提前在系統變數path中配置了python的路徑）。然後將需要的文件複製在E:\Python27\Lib\site-packages下。

接下來再次進入eclipse中，重新restore一下preferences下的解釋器的路徑（估計這一步也是沒有必要的），然後重啟eclipse，這樣python interpreter就能正常識別你新導入的module了。