python虚拟环境学习

Flysands Blog

2019-07-31

python

下图展示了python的包管理和环境管理越来越复杂和混乱，我在日常工作中也碰到了类似问题。目前我的Mac自带的Python是2.7.14，由于工作需要，部分项目需要Python 3.x版本。此时需要在系统中安装多个Python，但又不能影响系统自带的Python。达到实现Python的多版本共存，pyenv就是这样一个Python版本管理器，方便我在项目中来回切换python版本，搭配virtualenv或者pipenv使用效果更佳。

1 pyenv

pyenv 是一个开源的Python版本管理工具，可以轻松地给系统安装任意Python版本，想玩哪个版本，瞬间就可以切换。有了pyenv，我们不需要再为系统多版本Python共存问题而发愁，也不用为手动编译安装其他Python版本而浪费时间，只需要执行一条简单的命令就可以切换并使用任何其他版本，该工具真正地做到了开箱即用，非常简单实用。

1.1 安装和配置

mac下直接通过homebrew安装。

brew update
brew install pyenv

为pyenv配置环境变量。（我用的shell为zsh）

#if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi
#export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"

if which pyenv > /dev/null;
then eval "$(pyenv init -)";
fi

1.2 常用命令

查看有哪些Python版本可以安装
```
pyenv install --list
```
安装某个Python版本
```
pyenv install -v 版本号
```
查看当前系统中安装的python
```
pyenv versions
```

设置python版本

# 设置全局版本，全局生效
python global 版本号
# 设置局部版本，仅在指定文件夹下生效
python local 版本号

2 virtualenv

virtualenv是一个用来创建完全隔离的Python虚拟环境的工具，可以为每个项目工程创建一套独立的Python环境，从而可以解决不同工程对Python包，或者版本的依赖问题。假如有 A 和 B 两个工程，A 工程代码要跑起来需要requests 1.18.4，而B工程跑起来需要requests 2.18.4，这样在一个系统中就无法满足两个工程同时运行问题了。最好的解决办法是用virtualenv给每个工程创建一个完全隔离的Python虚拟环境，给每个虚拟环境安装相应版本的包，让程序使用对应的虚拟环境运行即可。这样既不影响系统Python环境，也能保证任何版本的Python程序可以在同一系统中运行。

2.1 安装和配置

sudo pip install virtualenv

2.2 常用命令

创建虚拟环境

mkdir myproject
# 使用系统当前的Python版本创建虚拟环境
virtualenv venv
# 创建虚拟环境时指定Python版本
virtualenv -p ~/.pyenv/versions/2.7.10/bin/python venv

激活创建的虚拟环境并使用
```
source venv/bin/activate
```
退出虚拟环境回到系统版本
```
deactivate
```

3 pipenv

pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品，能够有效管理Python多个环境，各种包。上面讲了用pyenv+virtualenv搭建虚拟环境，管理python版本，但是跨平台的使用不太一致，且有时候处理包之间的依赖总存在问题。另外过去也常常用pip进行包的管理，pip已经足够好，但是仍然推荐pipenv，相当于virtualenv和pip的合体，且更加强大。 pipenv有以下特性

pipenv集成了pip，virtualenv两者的功能，且完善了两者的一些缺陷
过去用virtualenv管理requirements.txt文件可能会有问题，Pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock，后者存放将包的依赖关系，查看依赖关系是十分方便
各个地方使用了哈希校验，无论安装还是卸载包都十分安全，且会自动公开安全漏洞
通过加载.env文件简化开发工作流程
支持Python2 和 Python3，在各个平台的命令保持一致

3.1 安装和配置

pip3 install pipenv

3.2 常用命令

创建虚拟环境

# 使用本地默认python版本创建虚拟环境
pipenv install
# 使用指定python版本创建虚拟环境
pipenv --python 3.7

激活虚拟环境
```
pipenv shell
```
包管理
```
# 安装第三方模块, 运行后会生成Pipfile和Pipfile.lock文件
# 安装包（默认最新可用版本）
pipenv install flask
# 安装指定版本的包
pipenv install flask==0.12.1
# 在开发环境安装包
pipenv install pytest --dev
# 删除包
pipenv uninstall pytest
```
无论是生产环境还是开发环境的包都会写入一个Pipfile里面，而如果是用传统方法，需要2个文件：dev-requirements.txt 和 test-requirements.txt。接下来如果在开发环境已经完成开发，如果想进行生产环境构建。这时候就要使用Pipfile.lock了，运行以下命令，把当前环境的模块lock住, 它会更新Pipfile.lock文件，该文件是用于生产环境的。
Pipfile和Pipfile.lock
```
# 在生产中恢复环境至与开发环境保持一致，copy Pipfile.lock到生产环境，然后执行以下一条命令
pipenv install --ignore-pipfile
# 如果要在另一个开发环境做开发，则将代码和Pipfile复制过去，运行以下命令
pipenv install --dev
```
由于Pipfile里面没有所有子依赖包或者确定的版本，因此该安装可能会更新未指定模块的版本号，这不仅不是问题，还解决了一些其他问题，我在这里做一下解释：假如该命令更新了一些依赖包的版本，由于我肯定还会在新环境做单元测试或者功能测试，因此我可以确保这些包的版本更新是不会影响软件功能的；然后我会pipenv lock并把它发布到生产环境，因此我可以确定生产环境也是不会有问题的。这样一来，我既可以保证生产环境和开发环境的一致性，又可以不用管理众多依赖包的版本。

常用命令列表

表1 pipenv常用指令
命令	功能
pipenv –where	列出本地工程路径
pipenv –venv	列出虚拟环境路径
pipenv –py	列出虚拟环境的Python可执行文件
pipenv install	创建虚拟环境
pipenv isntall [moduel]	安装包
pipenv install [moduel] –dev	安装包到开发环境
pipenv uninstall[module]	卸载包
pipenv uninstall –all	卸载所有包
pipenv graph	查看包依赖
pipenv lock	生成lockfile
pipenv run python [pyfile]	运行py文件
pipenv –rm	删除虚拟环境