为了解决上面的问题，更好地管理Python库，让其扬长避短，就必须使用环境管理工具，例如本文介绍的Anaconda。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
本教程使用的开发环境 本教程写作时开发环境的系统平台为 Windows 10 （64 位），Python 版本为 3.5.2 （64 位），Django 版本为 1.10.6。 建议尽可能地与教程的开发环境保持一致（尤其是 Python 与 Django 版本），避免不必要的麻烦。推荐的 Python 版本为 Python 3.4 或以上，Django 版本号必须为 Django 1.10.x。 注意：本教程将尽量保证兼容 Python 2，但不会在 Python 2 环境下做测试。如果你因为某种原因必须使
为了使得代码管理更加方便，如果你不打算同步的话，可以直接跳到第二大步——创建django项目
传统的成熟方案中，我们为了避免包版本的管理混乱，通常我们是依赖于当前的Python版本创建一个虚拟环境，并在虚拟环境中使用pip进行包管理。现在有一个好用的工具叫pipenv来帮助我们更方便的管理包。
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。
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。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
在Ubuntu14.04中安装Python相对比较容易些，最简单的安装方法就是apt-get安装了，具体的教程可以戳这篇文章：在Ubuntu14.04中如何安装Python3和切换py2和py3环境。今天小编给大家分享一下，如何在Ubuntu14.04创建Python虚拟环境，具体的教程如下。
如果你正在进行的两个项目分别基于 Django4 和 Django5，并且你希望能够在同一台电脑上同时运行这两个项目，那么你可以利用 Python 自带的 venv 工具为每个项目创建一个独立的虚拟环境，然后在每个虚拟环境中安装不同版本的库来进行开发。
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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。
从项目开始，最好有一个虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们创建一个隔离或分离的环境。这将帮助我们避免项目间依赖关系的冲突。如果你在你的终端上执行pip freeze 你会看到你的计算机上所有已安装的包。如果我们使用virtualenv，我们将只访问特定于该项目的包。
对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过，比如VMware,virtualbox，或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样，其实就是一个假的空间，在Python这里，虚拟环境就是虚拟的开发环境，你可以在里面做任何正常的操作，并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响
我们在开发django项目时，都需要搭建python的开发环境，如果项目越来越多的话，并且每个项目使用的库版本不一样，这样需要给每个项目绑定一个单独的环境来使用，比如django有很多个版本，1.0和2.0。我们就需要使用虚拟环境来解决这个问题。
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
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）
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。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
相信只要学习python的同学对于虚拟环境这个概念肯定不会太陌生，虚拟环境指的是一个个单独隔离的python开发环境。各个虚拟环境之间互不干扰，都有自己独立的开发包。就像是在电脑上装了很多个虚拟机，每个虚拟机里面你随便折腾，不会影响到物理机，也不会影响到其他虚拟机。
学 Python 的第一步，就是安装 Python，对于 MacOS 和 Windows 来说，双击安装就可以了，如果你用 Linux 做开发，相信通过源码安装对你来说也不是啥难事。
我们推荐使用最新版本的 Python 。 Flask 支持 Python 3.6 及更高版本。
pip install virtualenv pip3 install virtualenv
前几天给大家分享了如何在默认的情况下创建虚拟环境，没来得及上车的伙伴，可以戳这篇文章：在Windows下如何创建虚拟环境（默认情况下）。今天小编给大家分享一下，如何创建的指定的Python环境。
Hello小伙伴们，你们好，又是日常get新技能的一天，今天，咱们来整一下如何玩转Linux下Python虚拟环境，0基础入门，趁着热乎，快上车啦~。
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。
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：
如果不配置环境变量,创建后的虚拟环境默认存储在当前用户(C:/Users/xxx)下Env文件夹下，如果你想要把虚拟环境存储在你指定的存储路径，那么就修改环境变量
在使用Python开发过程中，我们有时可能遇到一个常见的错误信息： Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 这个错误通常出现在尝试使用pip安装或更新Python库时，特别是在Windows操作系统上。它表示当前用户没有足够的权限来安装或更新Python库。在本篇文章中，我们将讨论一些解决这个问题的方法。 ## 方法一：使用管理员权限运行 一个常见的原因是缺乏管理员权限。要解决这个问题，我们可以尝试使用管理员权限运行命令提示符或终端窗口。 在Windows操作系统上，可以按下Windows键，然后输入cmd，右键点击命令提示符，并选择“以管理员身份运行”。在macOS或Linux操作系统上，可以打开终端，并使用sudo命令来运行pip命令。 示例代码： ```markdowntitle: 解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问解决Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问
国庆最后一个工作日，很多同学已经提前放假了，上班的同学也在为祖国的生日倒计时了，小编紧赶慢赶，节日前新写了一篇文章送给大家，希望大家多多转发！
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
virtulenv 是一个创建独立 python 运行环境的工具。 在标准的 python 环境中，所有的库都是唯一存在的，不会有两个或以上版本的相同库。 但在日常的开发工作中常常会遇到此类问题，比如： 目前使用 django1.9 版本，但 django1.10 版本支持一些新特性，想去尝试一下，在不破坏 1.9 版本的前提下如何使用 django1.10。 做一个临时的项目，需要安装大量的第三方库，不希望把这些临时使用的库安装到标准环境中。 遇到以上情况时，使用 virtulenv 工具创建一个单独运
很多小伙伴平时在使用Python的时候，有的项目需要使用Python2来进行开发，有的项目则是需要Python3来进行开发。当不清楚怎么分开环境的时候，此时两个环境开始打架，彼此傻傻分不清楚。虚拟环境作为隔离的利器应运而生，其实虚拟环境最大的好处就是将我们的开发环境进行隔离，让彼此相互不受影响。今天，小编给大家简单的介绍一下如何在Windows下创建虚拟环境，具体的教程如下。
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。
pip是Python的软件包管理工具，可以用来安装、升级与卸载Python的软件包。从Python3.4版本开始，系统已经自带pip工具了。
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
网上看到一篇博文，我突然也想写一下自己正在使用的Python环境设置，以及对应的工具链。众众众所周知，Python环境管理是个很大很大的坑，坑里面有无数新人or老司机的尸体。而Python环境管理的工具又五花八门，所以可能每个人的设置都不尽相同。我列出的我使用的工具链，至少最大地满足了自己的需求，但不一定满足所有人的需求。但我自认为在Python环境管理方面颇有心得，所以有一定的参考价值。
在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在
可以参考docker容器，功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机，每个环境都是独立的，因此只要不删除base环境，删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能，但是anaconda的好处是可以指定python版本，而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
Django 是用 Python 开发的一个免费开源的Web框架，可以用于快速搭建高性能的网站。
Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
不想看文字的朋友也可以看下面的视频： Python学习中Anaconda和Pycharm的正确打开方式
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。
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境，然后我平时用的是2.3或者1.14，就得自己再重新安装一个tf1.15的环境，然后发现每一次安装环境都得去google一下命令，嗯，不要问为什么，问就是用的少，记性差，嗯，一定是的。。。
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
首先，根据你的Windows版本（64位还是32位）从Python的官方网站下载Python 3.5对应的64位安装程序或32位安装程序（网速慢请移步国内镜像）或者通过输入网址https://www.python.org/downloads/选择要下载的版本，然后，双击运行下载的EXE安装包：
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