12. 虚拟环境和包¶
12.1. 概述¶
Python 应用程序通常会使用不在标准库内的软件包和模块。应用程序有时需要特定版本的库，因为应用程序可能需要已修复某个特定错误的库版本，或者应用程序可能是使用了某个库的旧版接口编写的。
这意味着一个 Python 安装可能无法满足每个应用程序的要求。如果应用程序A需要特定模块的1.0版本但应用程序B需要2.0版本，则需求存在冲突，安装版本1.0或2.0将导致某一个应用程序无法运行。
这个问题的解决方案是创建一个 virtual environment，一个目录树，其中安装有特定 Python 版本，以及许多其他包。
然后，不同的应用将可以使用不同的虚拟环境。 要解决先前需求相冲突的例子，应用程序 A 可以拥有自己的安装了 1.0 版本的虚拟环境，而应用程序 B 则拥有安装了 2.0 版本的另一个虚拟环境。 如果应用程序 B 要求将某个库升级到 3.0 版本，也不会影响应用程序 A 的环境。
12.2. 创建虚拟环境¶
用于创建和管理虚拟环境的模块是 venv。 venv 将安装运行命令所使用的 Python 版本（即 --version 选项所报告的版本）。 例如，使用 python3.12 执行命令将会安装 3.12 版。
要创建虚拟环境，请确定要放置它的目录，并将 venv 模块作为脚本运行目录路径:
python -m venv tutorial-env
这将创建 tutorial-env 目录，如果它不存在的话，并在其中创建包含 Python 解释器副本和各种支持文件的目录。
虚拟环境的常用目录位置是 .venv。 这个名称通常会令该目录在你的终端中保持隐藏，从而避免需要对所在目录进行额外解释的一般名称。 它还能防止与某些工具所支持的 .env 环境变量定义文件发生冲突。
创建虚拟环境后，您可以激活它。
在Windows上，运行:
tutorial-env\Scripts\activate
在Unix或MacOS上，运行:
source tutorial-env/bin/activate
（这个脚本是为bash shell编写的。如果你使用 csh 或 fish shell，你应该改用 activate.csh 或 activate.fish 脚本。）
激活虚拟环境将改变你所用终端的提示符，以显示你正在使用的虚拟环境，并修改环境以使 python 命令所运行的将是已安装的特定 Python 版本。 例如：
$ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate
(tutorial-env) $ python
Python 3.5.1 (default, May 6 2016, 10:59:36)
...
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/local/lib/python35.zip', ...,
'~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages']
>>>
Note that the activated virtual environment does not alter the PYTHONPATH variable in any way.
This may lead to unexpected results if the path includes references to code which is incompatible with
the Python version the virtual environment is using. The best practice is to unset PYTHONPATH
in bash or the equivalent for the shell you are using.
要撤销激活一个虚拟环境，请输入:
deactivate
到终端。
12.3. 使用pip管理包¶
你可以使用一个名为 pip 的程序来安装、升级和移除软件包。 默认情况下 pip 将从 Python Package Index 安装软件包。 你可以在你的 web 浏览器中查看 Python Package Index。
pip 有许多子命令: "install", "uninstall", "freeze" 等等。 （请在 安装 Python 模块 指南页查看完整的 pip 文档。）
您可以通过指定包的名称来安装最新版本的包：
(tutorial-env) $ python -m pip install novas
Collecting novas
Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB)
Installing collected packages: novas
Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3
您还可以通过提供包名称后跟 == 和版本号来安装特定版本的包：
(tutorial-env) $ python -m pip install requests==2.6.0
Collecting requests==2.6.0
Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: requests
Successfully installed requests-2.6.0
如果你重新运行这个命令，pip 会注意到已经安装了所请求的版本因而不做任何事。 你可以提供不同的版本号来获取相应版本，或者你可以运行 python -m pip install --upgrade 以将软件包升级到最新版本:
(tutorial-env) $ python -m pip install --upgrade requests
Collecting requests
Installing collected packages: requests
Found existing installation: requests 2.6.0
Uninstalling requests-2.6.0:
Successfully uninstalled requests-2.6.0
Successfully installed requests-2.7.0
python -m pip uninstall 后跟一个或多个要从虚拟环境中删除的包所对应的名称。
python -m pip show 将显示有关某个特定包的信息:
(tutorial-env) $ python -m pip show requests
---
Metadata-Version: 2.0
Name: requests
Version: 2.7.0
Summary: Python HTTP for Humans.
Home-page: http://python-requests.org
Author: Kenneth Reitz
Author-email: me@kennethreitz.com
License: Apache 2.0
Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages
Requires:
python -m pip list 将显示所有在虚拟环境中安装的包:
(tutorial-env) $ python -m pip list
novas (3.1.1.3)
numpy (1.9.2)
pip (7.0.3)
requests (2.7.0)
setuptools (16.0)
python -m pip freeze 将产生一个类似的已安装包列表，但其输出会使用 python -m pip install 所期望的格式。 一个常见的约定是将此列表放在 requirements.txt 文件中:
(tutorial-env) $ python -m pip freeze > requirements.txt
(tutorial-env) $ cat requirements.txt
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0
然后可以将 requirements.txt 提交给版本控制并作为应用程序的一部分提供。然后用户可以使用 install -r 安装所有必需的包：
(tutorial-env) $ python -m pip install -r requirements.txt
Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1))
...
Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2))
...
Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3))
...
Installing collected packages: novas, numpy, requests
Running setup.py install for novas
Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0
pip 有更多的选项。 有关 pip 的完整文档请查阅 安装 Python 模块 指南。 当你编写了一个软件包并希望将其放在 Python Package Index 中时，请查阅 Python packaging user guide。