命令行创建虚拟环境virtualenv
1、首先创建虚拟环境：virtualenv django1.11
2、cd到django1.11/Scripts，运行 activate 进入虚拟环境
pipenv
如果需要多个python版本开发环境时，可以使用pipenv来创建不同python版本环境
2. python虚拟环境—virtual environment
操作系统：ubuntu16.04
举个例子，tensorflow(tf)是一个十分流行的python机器学习库，你现在手里有两个tf项目，其中项目A需要使用 python2.7 + f1.2 ，项目B需要使用 python2.7 + tf1.6 ．这两个项目你得同时进行，怎么办？
愚蠢的办法是需要运行项目A时，将python2.7中的tf1.6卸载掉，安装tf1.2；需要运行项目B时，将python2.7中的tf1.2卸载掉，安装tf1.6。如果是单个模块还好，但是tf的不同版本又依赖于python中的其他已安装模块，而且tf1.2和tf1.6对依赖模块有不同的版本要求，那么转换一次得卸载安装好几个模块，是不是很爆炸？
课题组里几个同门共用一台服务器，每个人拥有一个系统账户，其中只有一个人拥有root权限，里面每个人都需要使用python跑程序，而且每个人对python版本以及python模块的版本都有不同需求，很多人又没有root权限，如何解决？
使用python的虚拟环境可以轻松解决上面的问题！
python虚拟环境是一个隔离/独立的python开发环境，和系统python环境可以完全隔离，互不相关，相当于多了一个python开发环境。而且你在python虚拟环境中的开发过程和使用系统python一模一样，你可以在你创建的python虚拟环境中使用pip工具安装任何你需要的模块，该模块和系统python环境完全不相关。虚拟环境的这个特点就能解决上面的问题了。
python有两个模块可以用于创建和管理python虚拟环境：
其中，venv模块在python3.3以上的版本可以使用，而virtualenv在python2.7+和python3.3+都可以使用。
默认的系统python中是没有安装以上两个工具的，需要使用以下命令安装：
安装好之后，就可以使用这两个工具安装python虚拟环境了。
我的系统python版本有python2.7和python3.5，虚拟环境的版本只能是系统中已有的python版本。使用virtualenv安装虚拟环境的命令如下：
什么参数都不指定的话，它会使用 /usr/bin/python 路径下的python解释器版本，即python2.7。因此会默认安装python2.7虚拟环境， /home/yan/env 表示虚拟环境的安装路径。
如果你要安装的是python3.5的虚拟环境，可以这样：
一般情况下，上面两条命令就够了，这样安装得到的python虚拟环境和系统python环境是完全隔离的。
更多的命令选项可以在命令行中直接输入 virtualenv 命令获取。
venv只有python3可以使用，因此只能创建python3的虚拟环境，创建命令如下：
其中， python3 -m venv 是死命令，最后的安装路径自己指定。
注意： 以上两种安装方式在安装虚拟环境的同时也自动安装了pip工具。
安装好虚拟环境之后，每次使用该虚拟环境前需要使用 source 命令 激活 它。假设前面我在 /home/yan/env3/ 目录下安装了python3.5的虚拟环境，现在我使用以下命令激活它：
激活之后，在命令行提示符前面会有 (env3) 的提示，表示当前你处的python虚拟环境，比如我电脑的情况：
现在你可以在激活环境中干任何事情，比如使用pip命令在你新的python虚拟环境中安装模块:
或者执行python脚本。
使用完该虚拟环境之后，你需要在命令行输入 deactivate 命令来 退出 该虚拟环境：
之后就回到了正常的系统python环境中。
由于你创建该虚拟环境的目的是为了跑某个项目的程序，现在该项目做完了，不需要该虚拟环境了，你可以把该虚拟环境直接删除，如何删？
直接将创建虚拟环境时生成的文件夹删掉，就这么简单。比如我要把我刚才创建的env3虚拟环境删除：
在删除虚拟环境前记得一定得先退出该虚拟环境。
python虚拟环境的好处是：每个虚拟环境之间，以及虚拟环境和系统环境之间是完全隔离的，不同虚拟环境中，你可以安装不同版本的模块，就仿佛你可以同时拥有N多个不同的python开发环境。
唯一麻烦的一点是：每次进入某个虚拟环境之前，都要使用 source 命令激活。每次使用完，都要使用 deactivate 命令退出。
3. python创建虚拟环境的方法
12.2. 创建虚拟环境
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python，因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话，你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv，首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话，这将会创建一个 tutorial-env 目录，并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器，标准库，以及各种配套文件的 Python “副本”。
一旦你已经创建了一个虚拟环境，你必须激活它。
在 Windows 上，运行:
tutorial-env/Scripts/activate
在 Unix 或者 MacOS 上，运行:
source tutorial-env/bin/activate
（这个脚本是用 bash shell 编写的。如果你使用 csh 或者 fish shell，你应该使用 activate.csh 和 activate.fish 来替代。）
激活了虚拟环境会改变你的 shell 提示符，显示你正在使用的虚拟环境，并且修改了环境以致运行 python 将会让你得到了特定的 Python 版本
用于创建和管理虚拟环境的脚本叫做 pyvenv。pyvenv 通常会安装你可用的 Python 中最新的版本。这个脚本也能指定安装一个特定的版本的 Python，因此如果在你的系统中有多个版本的 Python 的话，你可以运行 pyvenv-3.5 或者你想要的任何版本来选择一个指定的 Python 版本。
要创建一个 virtualenv，首先决定一个你想要存放的目录接着运行 pyvenv 后面携带着目录名:
pyvenv tutorial-env
如果目录不存在的话，这将会创建一个 tutorial-env 目录，并且也在目录里面创建一个包含 Python 解释器，标准库，以及各种配套文件的 Python “副本”。
4. 9、Python虚拟环境
（1）安装虚拟环境
1.安装virtualenv, 控制台使用命令：pip install virtualenv
2.创建一个以后存放虚拟环境的目录如d:\envs, 可在控制台使用命令d: 回车，mkdir envs
3.创建虚拟环境，控制台输入命令 ：virtualenv 文件夹名
4.进入虚拟环境cd 虚拟环境的Scripts, 然后使用命令activate，虚拟环境的名称被小括号括起来，并且出现在最前面说明成功进入虚拟环境
5.进入虚拟环境以后可以安装第三方包（库），使用命令 pip install ..., 出现successfully则表示安装成功
6.如何验证安装的程序是否成功：
-》python 命令进入python shell环境检测
-》import 包（架）名
没有报错，导入包成功，则表明安装成功
7.退出虚拟环境 deactivate.bat, 最前面有小括号的虚拟环境就没有了
如果当时在python shell环境，则需要现在用quit()/exit()退出
(2)虚拟环境切换 Virtualenvwrapper
1.安装virtualenvwrapper，使用命令 pip install virtualenvwrapper-win
2.配置管理虚拟环境的位置，系统环境变量
变量名： WORKON_HOME
变量值：虚拟环境路径
3.虚拟环境自由切换：workon vname
注：3.7以上python目前不兼容。
（3）pychaml中导入虚拟环境
1.打开Pycharm，然后依次点击左上方的file->Settings
2.之后依次Project->Project Interpreter
3.点击右上方的设置按钮，然后点击Add
4.在弹出的Add Python Interpreter页面中，依次选择Virtualenv Environment（虚拟环境）->Existing environment
5.之后在弹出的界面中加载本地的虚拟环境，点击右侧的三个点号的按钮
6.根据目录，依次找到自己创建的虚拟环境路径，我的路径是I:->Virtual_environment_list->Scripts->python.exe，点击OK按钮
可以用于解决需要使用不同版本python的开发问题。
3.创建python（必须是本机已安装版本） :
4.进入虚拟环境：
5.在虚拟环境中安装模块：
6.退出pipenv的虚拟环境：
7.查看我所在的位置:
8.显示所在的位置：
9.查看一个目录依赖于哪些目录：
10.查看可用的程序：
11.删除虚拟环境中所有已安装模块，且不编辑Pipfile.lock，删除完用pipenv install能重新安装：
12.删除一个已安装模块，且从Pipfile.lock中删除：
13.删除虚拟环境：
5. python虚拟环境
从python3.3开始，python内置了env库，提供了对虚拟环境的支持。虚拟环境和全局环境相比有以下优势：
命令介绍：
命令的意思是运行venv模块创建虚拟环境，这个虚拟环境的目录就是命令最后指定的目录。
一般常根据项目创建虚拟环境，即每个项目会有一个对应的虚拟环境。下面演示一般的使用过程：
这样一个虚拟环境就创建完成。
虚拟环境创建成功后，可以通过 <虚拟环境目录>/Scripts/activate.bat 在命令行中激活该环境：
激活虚拟环境后，位置提示符中会在前面显示虚拟环境的名字：
命令行中，如果在已激活的虚拟环境中操作完，可以通过 deactivate 命令退出该虚拟环境。
当项目通过上述方式创建完成，如果要采用Pycharm开发，可以通过以下方式给该项目绑定已创建的虚拟环境：
6. python虚拟环境搭建
当前python有多个版本，所以输入命令的时候在不同的场景可能会需要不同的python版本。
就需要安装python的虚拟环境，方便快速切换python的版本。
安装python虚拟环境
sudo apt-get install python-virtualenv
sudo apt-get install virtualenvwrapper
创建虚拟环境
mkdir .virtualenvs
vi ~/.bashrc
插入如下两行
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh
然后执行
source ~/.bashrc
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.8 py3env
source py3env/bin/activate
7. Python3虚拟环境搭建的方法
Python3虚拟环境搭建的方法，Linux系统
1、安装虚拟环境
sudo pip install virtualenv
sudo pip install virtualenvwrapper
安装完虚拟环境后，如果提示找不到mkvirtualenv命令，须配置环境变量：
# 1、在~（家目录）下创建目录用来存放虚拟环境
mkdir .virtualenvs
# 2、打开~/.bashrc文件，并添加如下：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 3、运行
source ~/.bashrc
2、通过命令创建虚拟环境
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
mkvirtualenv 虚拟环境名称
例 ：
mkvirtualenv py_flask
如果是在python3中，创建虚拟环境，需要指定版本
mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称
例 ：
mkvirtualenv -p python3 py3_flask
提示：
所有的虚拟环境都位于/home/下的隐藏目录.virtualenvs下，创建虚拟环境需要联网，创建成功后, 会自动工作在这个虚拟环境上，工作在虚拟环境上, 提示符最前面会出现 “虚拟环境名称”
8. python虚拟环境安装
设置路径：文件-->设置-->项目-->解释器
点击齿轮，点击添加
点击“Virtualenv 环境”，选择安装好的python3.9虚拟环境执行文件（上一步骤的安装路径为c:\python\sun-py3.9，可执行文件位于Scripts目录下）
切换完成后，在pycharm中打开“终端”，默认会激活虚拟环境
9. python多版本和虚拟环境(pyenv+conda or virtualenv)
2.7.X
3.X
Anaconda2
Anaconda3
pyenv是一个管理各个python版本的管理器。可以在系统里同时保留多个python版本，等需要时定义需要的版本。
项目地址
看项目地址中的readme
查看pyenv可安装的版本列表
安装和卸载指定版本，会将python版本安装在 $(pyenv root)/versions/ 中
查看当前已经安装了的python版本。输出内容中，system关键字是系统python版本。 *表示当前环境所处的版本。
全局切换为anaconda科学计算环境(不建议这么做)，做了如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset
当前环境接环。在当前目录以下。如果要恢复，则将最后一个参数改为--unset
本来这是一个单独的软件用来虚拟一个python版本环境，让每个工作环境都有一套独立的python各自的第三方插件互不影响。然而在 pyenv 下有一个插件 pyenv-virtualenv 他可以在 pyenv 的环境下担负起 virtualenv 的事情。（如果使用的是原生python可以用这个工具，如果用的是anaconda则不用这个，用下一章说的conda工具来完成虚拟环境）
项目地址
看项目地址中的readme
在当前目录下创建一个 python 版本为2.7.1的环境，环境名字为 env271。 这个环境的真实目录位于 ~/.pyenv/versions/
（创建时并不激活）激活当前环境。此时已经进入虚拟环境，在当前环境下所有pip等操作都不会影响系统环境和系统路径。
离开已激活的环境，切换回系统环境。但并没有被删除，下次依旧可以启动。
删除一个环境，当然也可以到真实目录下删除文件夹。
本来不想用这个的，但是因为 pyenv-virtualenv 有一些问题，无法很好的管理conda环境，比如有一些anaconda 自带的一些命令(例如pylint)无法被使用。因此还是老老实实使用 conda 来管理虚拟环境。
conda 是自带于 anaconda 的所以并不需要额外安装，如果在 anaconda 环境中就可以使用。conda 不仅可以进行 环境管理 ，还可以 包管理 ，和对 anaconda和conda 进行 版本升级 。
由于conda使用方法太多，因此这里罗列一些常用的主要是一些虚拟环境的命令。具体的到 官网文档 去查看一下。
首先conda工具是需要在anaconda环境下的，因此先执行 pyenv local anaconda3-4.2.0 进入anaconda环境后就可以执行conda工具了。
创建一个虚拟环境。可以指定名字，指定包，甚至制定python(这样的话就python版本管理了所以不建议使用，python版本管理交给pyenv)，所以命令中 python=x.x 可以不写
罗列已经创建的环境，两条命令是一样的。
激活一个环境。和virtualenv一样，创建不等于激活。激活后才能真正使用虚拟环境。
如果发生错误 Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname' 说明activate命令没有找对，导致错误。吧命令改成
这样就能成功建立虚拟环境了。
删除一个虚拟环境。
复制一个虚拟环境。这个是个不错的好功能。
conda还能吧环境配置文件导出，在另一台机器上重新读入配置文件，就能复刻你的环境了。
conda 还能进行包的管理。调用的是 pip 所以也很棒。
查看当前环境已安装包，用-n指定后，就是查看某个环境下的已安装包
为某个指定的环境安装包，升级包，删除包。
它还能升级自身和anaconda和python的版本。
它和pip一样也能设置安装包的镜像位置。其余还有能使用R命令等等，都到官网文档中搜索一下。
10. 如何为python项目创建虚拟环境
我们在开始一个python项目，而不是几行简单的代码时，我们倾向于开始使用第三方的dependencies.当项目越来越大时，我们需要考虑如何有效的管理这些第三方库。当安装第三方库时，我们肯定是想安装在虚拟环境中。帮助我们保持我们实际系统环境的干净，避免打乱整个系统python环境。
我们可以使用pip把第三方库安装到python项目中。一个项目中往往要安装多个，鉴于安装的第三方库的各种版本，可能会导致一些兼容和运行的问题。
当我们在python项目中使用pip install ，我们是安装到全局python下的，将会根据现有的python版本安装第三方包。
我们可以通过以下命令来查找python的安装目录：
如果我们使用pip3 install ，将会安装到python3安装目录的单独的目录下。我们可以用以下命令来覆盖pip3这个命令:
但是这仍然解决不了我们在全局python下安装第三方库的问题，将会出现下列的问题：
为了避免以上的问题，python开发者使用虚拟环境。这个虚拟环境把安装的这些第三方库在一个隔离的环境中（目录内）保存。
确保你的系统上已经安装python
然后看一下pip是否也能正常调用
我们需要一个工具来创建python的虚拟环境，venv。它是封装在python3.3+版本以上的python中的。
如果我们使用python2，我们需要手动安装一个工具。这是为数不多的一个我们需要全局安装的第三方库。
注意：我们将会在文章中讨论很多venv和python3，操作系统环境不同，可能会导致某些命令的些许不同，某些工具的工作原理也些许不同。
如果你的系统上没有安装pip:
我们首先要为项目创建一个文件夹，并进入这个文件夹：
然后我们再创建虚拟环境：
这将会创建一个名为virtualenv的目录，这个目录将会包含bin、lib、include文件夹，还有一个环境配置文件。
所有的文件都是为了确保，所有的代码都运行在当前的虚拟环境下。这会帮我们把工作环境和操作系统环境隔离开来，避免我们之前提到的问题。
为了使用这个虚拟环境，我们需要激活它。激活以后，还会更改我们的命令提示符标志。这个标志也是为了表明虚拟环境已经激活，python的代码都是在这个环境下执行。
在虚拟环境下，无法访问使用全局的第三方库，在虚拟环境内安装的库也无法在外部使用。
在虚拟环境中，只有pip和setuptools是默认安装的。
激活虚拟环境后，变量path也会相应地发生改变，以达到虚拟环境的目的。
当我们完成工作，想切换回操作系统的全局环境，我们需要使用deactivate退出虚拟环境。
我们配置了虚拟环境并激活以后，我们不想在分享项目时，连同使用pip install命令安装的第三方库也一起分享。我们想去除我们的虚拟环境文件夹，但仍然可以在其他的电脑或系统上重新运行我们的工作。
为实现这个目的，我们可以在项目根目录下创建一个requirement文件。假设我们在虚拟环境下安装flask，安装完成后我们使用pip freeze命令。它将会列出我们已经安装过的库名和版本号。
我们可以将这个列表写到requirement文件中，上传到git保存，或以任何形式跟他人分享。
这个命令也可以更新这个requirements.txt文件，所以在每次安装一个新的第三方库时，我们都习惯性的运行一下这个命令，来更新我们的安装列表。
然后，如果任何人想在他们的电脑上运行我们的项目，他们只需要做：
所有的一切都如在我们电脑上运行的一样。
安装pipenv
pipenv基本上是pip的一个替代工具。它引入了两个文件，pipfile用来替换requirements.txt，Pipfile lock（which enables deterministic builds，确定第三方库的子依赖库版本的更新的解决方案）
pipenv在机理上是运行pip和virtualenv，但使用一个命令来简化操作。
安装第三方库，如flask,或numpy
也可以从Version Control system比如git来安装第三方库
需要注意上面的-e参数可以使安装editable，目前对于pipenv来说是必须的。
如果你需要使用pytest来测试项目，但在上线后不需要这个库，你可以指定这个库仅仅作用于开发模式 --dev.
--dev将会把第三库放到pipfile的一个单独的地方【dev-packages】。
如果你现在完成了开发，本地运行正常，你想锁定你的开发环境，并转至线上。使用如下命令确保开发环境：
这个代码将会创建或更新你的环境，你无需手动更改编辑。我们也应该一直使用自动生成的文件。
lock以后，在proction环境，你需要安装最新的成功的运行环境。
这个命令是告诉pipenv,安装时忽略pipfile，用pipfile.lock里的列表。pipenv将会创建一模一样的环境，包括子依赖库。
现在，另一个人想要对代码做些更改，这种情况下，他得到代码，包括pipfile，运行如下命令
这个命令将会安装开发所需的所有的第三方库，包括普通的install以及--dev安装的。
举例，现在你开发用到的一个第三库有了版本升级，因为你不需要一个特定的版本，所以你在install的时候没有指定版本号。当你运行pipenv install时，最新版本的第三方库会安装到你的开发环境内。
然后你对代码做了一些更改，结果如预期一样。然后你再重复上面的步骤lock你的环境。并更新至Proction.
将会使用默认的editor打开第三方库的代码。