注释
在使用virtualenv
前ubuntu默认的解释器是python2.7,而且/usr/lib/python3
里面已经安装好了ipython3
和requests
$ python Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
$ ipython3 Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]: import requests In [2]:
使用
由于一些兼容性问题,电脑上默认的python版本只能只能使用python2.7,所以创建命令要另外使用-p
指定解释器
$ mkdir my_project_folder; cd my_project_folder # 创建虚拟环境 $ virtualenv -p /usr/bin/python3 venv Running virtualenv with interpreter /usr/bin/python3 Using base prefix '/usr' New python executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python3 Also creating executable in /home/ormsf/my_project_folder/venv/bin/python Installing setuptools, pkg_resources, pip, wheel...done.
激活虚拟环境
$ source venv/bin/activate
现在可以看到提示符前面多了一个venv
,代表虚拟环境创建成功
(venv) ~/my_project_folder $ ipython3
实践一下,虚拟环境和实际的环境隔离的
# 无法使用ipython3 (venv) ~/my_project_folder $ ipython3 Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/ipython3", line 4, in <module> from IPython import start_ipython ImportError: No module named 'IPython' # 默认的解释器已经变成了python3 (venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. # 无法使用requests >>> import requests Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named 'requests'
注意不需要使用pip3
(venv) ~/my_project_folder $ pip install requests Collecting requests Downloading requests-2.13.0-py2.py3-none-any.whl (584kB) 100% |████████████████████████████████| 593kB 1.3MB/s Installing collected packages: requests Successfully installed requests-2.13.0
现在request已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ python Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import requests >>>
(venv) ~/my_project_folder $ pip install ipython
现在ipython也已经能够正确使用了
(venv) ~/my_project_folder $ ipython Python 3.5.2 (default, Nov 17 2016, 17:05:23) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]:
退出
(venv) ~/my_project_folder $ deactivate
原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate
进入一个virtualenv环境时,virtualenv会修改相关环境变量,让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。
更多Python-Virtualenv 相关文章请关注PHP中文网!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa