virtualenv用于创建独立的Python环境,多个Python相互独立,互不影响,它能够:1. 在没有权限的情况下安装新套件 2. 不同应用可以使用不同的套件版本 3. 套件升级不影响其他应用
virtualenv创建一个拥有自己安装目录的环境, 这个环境不与其他虚拟环境共享库, 能够方便的管理python版本和管理python库。主要解决不同项目之间环境冲突的问题。
小技巧
某些开发包在下载的时候会出现下载错的的情况,如果配置国内镜像下载,那么出错的几率将会大大降低。使用镜像源很简单,用-i指定就行了:
sudo pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ saltTesting
例如现在需要安装django环境
virtualenv使用
如果需要卸载django可以使用pip uninstall django
virtualenv基本使用 安装之后需要新建virtualenv的独立环境,具体可以查看其帮助命令:
基本命令
常用的参数有:
-p:指定一个版本python环境;通常当你的系统中安装了多个python版本时会用到;默认情况下virtualenv会优先选取它的宿主python环境,即它安装在那个python版本下就会默认选择哪个版本作为默认python隔离环境。
--no-site-packages:不使用系统环境的python安装包,即隔离包中不能使用真实python环境的安装包;当前版本这个选项是默认的。
--system-site-packages:与上面相反,使隔离环境能访问系统环境的python安装包
--distribute:copy一个python环境的分支,默认会安装setup、pip、wheel等基础模块
virtualenv test,使用该命令在指定的路径下创建Python环境,默认与系统环境一致。如果想要进入该虚拟环境则要进入test/Scripts/文件夹下,运行activate.bat,在Linux下在bin目录下,运行命令为source xx/xx/activate退出命令为deactivate.bat
指定其他Python环境virtualenv -p C:Python27python2.exe py2
快捷配置
基于virtualenv的虚拟环境管理工具
pip install virtualenvwrapper-win<code>pip install virtualenvwrapper-win<br>
安装完成后配置环境变量,如图所示。
WORKONHOME
之后可以用workon展示虚拟环境,mkvirtualenv xx创建虚拟环境,workon xxx进入虚拟环境
其它
使用pip安装时可能提示找不到一些文件,可以到这里来查找whl文件,主要针对Windows用户file,下载后进入虚拟环境使用pip安装即可使用
mkvirtualenv创建其它版本的虚拟环境,
mkvirtualenv --python=C:Python27python2.exe py2scrapy
linux下安装virtualenvwrapper后需要配置,先find查找virtualenvwrapper.sh
修改配置文件
修改内容
重新加载配置
以上是关于virtualenv中如何实现多个版本Python共存的图文详解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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