在Python开发中，环境管理是至关重要的一环。通过正确的环境管理，我们可以确保项目的稳定性、可维护性和可移植性。本文将介绍Python中环境管理的重要性，并详细讨论如何使用虚拟环境来隔离项目所需的依赖。
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目，每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境，你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本，避免它们之间的冲突。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
虚拟环境是在计算机中创建的一种隔离的、独立的工作区域。它主要用于在一个计算机系统中同时管理多个项目，每个项目都有自己独立的运行环境和依赖项。
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库，虚拟环境能够独立于真实环境存在，并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境，每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境，对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的，本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴，可以直接下滑到本文下半部分。
要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时，思考如下问题：
虚拟环境可以看作是原生Python的副本，但是标准库都是一样的，每次都复制是不合算的
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题，例如 A 项目依赖于 Django 1.5，而 B 项目又依赖 Django 2.0，而我们的系统却只有一个 Python 解释器，我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下，所以 Django 只能是某个特定的版本，所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题，我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境，或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行，但总的来说，它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时，requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋，在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题，一个更加使用方便的包管理工具诞生了，叫做 Pipenv，接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。
在实际的工作中，我们同时做的项目通常不止一个，比如说，新项目是主要开发的项目，同时还需要对老项目进行一些小的功能迭代。
本教程写作时开发环境的系统平台为 Windows 10 （64 位），Python 版本为 3.6.4 （64 位），django 版本为 2.2.3。
虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的Python工具，允许Python站点包（第三方库）安装在本地特定项目的隔离目录中，而不是全局安装（即作为系统范围内的Python的一部分）。 这听起来不错，但到底什么是虚拟环境呢？虚拟环境只是一个包含三个重要组件的目录： · 安装了第三方库的site-packages /文件夹。 · 系统上安装的Python可执行文件的symlink符号链接。 · 确保执行Python代码的脚本使用在给定虚拟环境中安装的Python解释器和站点包。
-p PYTHON_EXE, --python=PYTHON_EXE 指定生成的虚拟环境使用的Python解释器：
Virtualenv是一个用于创建隔离的Python环境的工具。它允许您在同一台机器上管理多个独立的Python项目，每个项目都有自己的依赖关系和软件包版本。
可能默认的源安装第三库会有点慢，可以配置一下其他的镜像源。Pip安装第三方库网速慢(解决方案)
在Windows中，你可以通过设置环境变量 PYTHONUTF8=1 来告诉Python在Windows控制台中使用UTF-8编码
1 . 问题：如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了.
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本文先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。（环境：在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x）
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学，可能已经猜到了一半，virtual，即：虚拟的。那env是什么鬼？environment吗？所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢？顾名思义，它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲，可以借助虚拟机，docker来理解虚拟环境，就是把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，而且各个容器之间互相隔离，互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快，也比较频繁，所以有一些过时的东西需要丢弃掉，一些新的东西需要加进来，从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说，以Python的版本举例，现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发，使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护，而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3，项目B使用的是django1.4，而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了，如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护？ 正常的模式可能是这样：现在在A项目上有一个BUG需要修复，于是，先执行下面的命令，删除掉原来的版本：
Python是一种强大的编程语言，广泛用于数据分析、Web开发、自动化脚本等各种领域。对于许多开发人员和数据科学家来说，Python终端是他们日常工作的重要工具。本文将介绍一些Python终端的优化技巧，帮助您更高效地使用这个强大的工具。
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古人云：功遇善其事，必先利其器。在正式学习 Django Web 框架之前，我们要把准备工作做好。准备工作主要是搭建开发环境，具体工作是安装 Python、创建虚拟环境 venv、安装 Django、安装 IDE 工具（Pycharm）。
在软件和系统架构领域，尤其是作为运维开发工程师，掌握如何在Python项目中创建和管理虚拟环境是一项重要的技能。本文将详细介绍如何在Python 3中创建和使用虚拟环境，这对于隔离项目依赖、维护清洁的开发环境以及促进团队合作至关重要。
本文讲解如何使用Python虚拟环境（venv）和Jupyter Notebook，介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
友情提示 《Django项目实战》系列教程已将上传到百度阅读中，大家可以下载百度阅读app，并搜索“Django项目实战”，或者在PC浏览器中打开 https://yuedu.baidu.co
如果是Ubuntu Linux自带的Python3，标准库不会安装venv，需要执行命令安装
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。
大致了解我们要完成的项目之后, 我们要进行项目的开发. 我们并不是直接讲解 Django 框架, 而是通过项目驱动的方式, 一步步掌握 Django 框架的基本使用.
> pip就是python的包管理工具，解决了包直接的依赖关系。可以方便的管理第三方库(包).
上次这篇文章中，评论区有好几条留言都是关心如何将python脚本打包成10多M的？
这篇文章的目的是给出另一个关于如何让 Manim 使用 Python 3.7 在 Mac 上 工作的帐户，仅此而已。我花了几个令人沮丧的夜晚试图让事情发挥作用，我想把我的经验添加到 Manim 不断增长的资源中。我强烈建议将此帖与 Todd Zimmerman 的博客 结合使用，学习如何使用 Grant Sanderson 的代码。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，yolov5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
注意：如果python是较早版本，则先安装virtualenv（pip3 install virtualenv）然后再创建虚拟环境（virtualenv ll_env）
使用virtualenvwrapper前先说一下virtualenv，virtualenv 的一个最大的缺点就是，每次开启虚拟环境之前要在虚拟环境所在目录下的bin目录下执行source命令、activate命令，而我们又很难记住每个虚拟环境所在的目录。所以，更好的办法是将所有的虚拟环境目录集中管理，将不同的虚拟环境使用不同的目录来管理。virtualenvwrapper 在virtualenv的基础之上进行了封装，省去了每次开启虚拟环境时候的source操作，提高了虚拟环境的易用性，可以让我们从容面对复杂的python包管理工作。
Python脚本不能在没有安装Python的机器上运行，如果我们想把自己的脚本分享给没有python环境的小伙伴使用，这个时候就需要将脚本打包成exe文件，即使使用方电脑没有安装python解释器，这个exe也能在上面运行。
虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具，它给这些工程创建虚拟的Python环境。它解决了“项目X依赖于版本2.x，而项目Y需要项目3.x”的两难问题，而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理。 virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具，virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用Python工程所需的包。
全称是Web Server Gateway Interface（web服务器网关接口）
本文介绍在Anaconda中，为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法。
开发中, 使用如上命令安装, 会将包安装到/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/下
pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品，能够有效管理Python多个环境，各种包。过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境，管理python版本，但是跨平台的使用不太一致，且有时候处理包之间的依赖总存在问题；过去也常常用 pip进行包的管理，pip已经足够好，但是仍然推荐pipenv，相当于virtualenv和pip的合体，且更加强大。pipenv开源之后，在GitHub上有很高人气（截止于现在有9600多星）。
pip, virtualenv, fabric通称为pythoner的三大神器。
在Python开发中，模块和包管理是至关重要的，它们使得代码的组织、重用和共享变得更加简单和高效。本文将介绍两个Python生态系统中最常用的工具：pip和virtualenv。通过这些工具，你可以轻松地安装、管理和隔离Python包，使得项目开发更加清晰、可靠。
简介 virtualenv为应用提供了隔离的Python运行环境，解决了不同应用间多版本的冲突问题。 例如： 如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办？ 这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。 安装 pip3 install virtualenv 基本使用 为一
Ubuntu下载、配置、运行Anaconda Ubuntu环境下下载、配置、运行Anaconda，环境变量配置等 文章目录 Ubuntu下载、配置、运行Anaconda 下载anaconda 在文件目录打开终端 下载 添加环境变量 启动Anaconda Anaconda常用命令 下载anaconda 在文件目录打开终端 下载 sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 默认安装在/home/master/anaconda3目录下 添加环境变量 sudo
提示：如果不指定python版本，默认安装的是python2的虚拟环境 在python2中，创建虚拟环境
DRF，全称Django Restful Framework，是一个基于Django的Restful接口框架，是主要用来做API接口的，为前端提供数据的接口。在前面一片博客中，我们构建了一个vue的项目，vue项目是一个前端项目，这个前端项目中的数据就是接口获取的，而今天要完成的drf项目，就是为vue项目提供数据做接口的，我们把前端vue项目和后端drf项目加在一起，就可以完成一个前后端分离的web项目。
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