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在网上找了好一些资料,发现介绍 Pycharm 虚拟环境的不多,查了一些资料,并做个总结。
本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境,而非 Python 中的命令式虚拟环境。

虚拟环境的通俗介绍

引用 https://www.runoob.com/manual/pythontutorial3/docs/html/venv.html#id2

Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的 模块 。应用程序有时候需要 某个特定版本 的库,因为它需要一个 特定的 bug 已得到修复的库 或者它是使用了一个 过时版本的库 的接口编写的。

这就意味着可能无法安装一个 Python 来满足每个应用程序的要求。如果 应用程序 A 需要一个特定模块的 1.0 版本 ,但是 应用程序 B 需要该模块的 2.0 版本 ,这两个应用程序的要求是冲突的,安装版本 1.0 或者版本 2.0 将会导致其中一个应用程序不能运行。

这个问题的解决方案就是创建一个 虚拟环境 (通常简称为 “virtualenv”),包含一个特定版本的 Python,以及一些附加的包的独立的目录树。

不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境。为了解决前面例子中的冲突,应用程序 A 可以有自己的虚拟环境,其中安装了特定模块的 1.0 版本。而应用程序 B 拥有另外一个安装了特定模块 2.0 版本的虚拟环境。如果应用程序 B 需求一个库升级到 3.0 的话,这也不会影响到应用程序 A 的环境。

虚拟环境和非虚拟环境该怎么选?

如果你直接在 Pycharm 创建一个项目而不创建虚拟环境,那么你安装的第三方包都会安装到系统 Python 解释器的 site-packages 文件夹下,如我的 C:\Python\Python39\Lib\site-packages

创建越多的项目,安装的库越多。当你又新建一个项目,必定会把 site-packages 下的所有库都导进来,可能有一些库你这个项目根本就不需要,但是又不能删除(因为别的项目有在用),这时候就需要虚拟环境了。

如果你只创建一两个项目学习 Python 入门,那么用不用虚拟环境都不影响。

通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境

在 Pycharm 创建一个新项目。

  • File 》New Project 》Pure Pyhon,如下图所示:
    cbQGFO.jpg
    现 Pycharm 2021.1 版创建 Virtualenv环境已默认没有 venv 文件夹,而是和项目名一致,不知是否个例
  • 通过 Virtualenv 创建的虚拟目录是放在本项目的下的 venv 文件夹中。

  • 如果项目地址是 E:\PycharmProjects\pythonProject
  • 则虚拟环境的地址就是 E:\PycharmProjects\pythonProject\venv
  • 虚拟环境中的库 E:\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages
  • 图中的 基本解释器 系统 Python 解释器 ,即自行在官网下载并配置好环境变量了的,一般系统 Python 解释器的第三方库都在 site-packages 目录下,比如我的 C:\Python\Python39\Lib\site-packages .

    在 Virtualenv 环境中进行包的管理

  • Ctrl+Alt+S 或者 File 》Setting 》Python Interpreter
    cj2MP1.jpg
  • Virtualenv 一般配合 requirements.txt 文件对项目的依赖库进行管理。

    requirements.txt 的格式如下:

    appdirs==1.4.4
    beautifulsoup4==4.9.3
    certifi==2020.12.5
    chardet==4.0.0
    distlib==0.3.1
    fake-useragent==0.1.11
    filelock==3.0.12
    idna==2.10
    lxml==4.6.3
    pipenv==2020.11.15
    requests==2.25.1
    six==1.15.0
    soupsieve==2.2.1
    urllib3==1.26.4
    useragent==0.1.1
    virtualenv==20.4.4
    virtualenv-clone==0.5.4
    

    这样的结构让人一目了然,且方便项目移植,当你克隆一个含有 requirements.txt 文件的项目,可以通过相关命令一键下载所有的依赖库。

    requirements.txt 文件生成

    打开 Pycharm ,Tool 》Sync Python Requirements
    根据步骤自动生成一个 requirements.txt 文件。

    打开 Pycharm 左下角的 Terminal(终端),输入以下代码:
    pip freeze > requirements.txt

    根据 requirements.txt 文件安装依赖库

  • 若是导入一个新项目,且含有 requirements.txt 文件,则可根据 requirements.txt 安装所有的依赖库
    pip install -r requirement.txt
  • 更多详情 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2021.1/managing-dependencies.html

    通过 Pipenv 方式创建虚拟环境

    首先,当前版本的 Pycharm(2021.1.1) 没有内置 Pipenv,需要安装。

    打开 cmd ,运行以下命令以确保系统中已安装 pip:
    pip --version

    pipenv 通过运行以下命令进行安装:
    pip install --user pipenv

    安装成功后在 cmd 输入以下命令:
    py -m site --user-site ,会返回 pipenv.exe 所在文件夹。
    如:C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages

    为了方便起见,可以将 pipenv.exe 所在文件夹 Scripts 添加到 PATH 环境变量中
    setx PATH "%PATH%;C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts"

    打开 Pycharm ,创建一个新项目。

  • File 》New Project 》Pure Pyhon,如下图所示:
    cjB5Y8.jpg
  • 通过 Pipenv 创建的项目,虚拟环境并不在本项目的目录下,而是在 C:\Users\用户名\.virtualenvs 文件夹下。

    Pipenv[官网]是 requests 库 的作者写的,因为 requirements.txt 的管理并不能尽善尽美,可能存在一些问题

    在 Pipenv 虚拟环境中不用 requirements.txt,Pipfile 是 Pipenv 虚拟环境用于管理项目依赖项的专用文件。 该文件对于使用 Pipenv 是必不可少的。 当为新项目或现有项目创建 Pipenv 环境时,会自动生成 Pipfile。

    Pipfile 的用法如下:

    新建项目的 Pipfile 文件:
    cjHqGF.jpg

    通过修改此 packages 部分来添加新的程序包依赖项。


    [packages]

    requests = “*”

    利用 Anaconda 进行虚拟环境包的管理

  • 打开 Anaconda Navigator 图形界面 》Environment 》选需要安装包的环境 》 点绿色按钮 》Open Terminal,在 Terminal(终端)中用 pip 命令安装包即可。
  • Ctrl+Alt+S 或者 File 》Setting 》Python Interpreter
    cjcX79.jpg
  • Pycharm - configuring-python-interpreter [https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2021.1/configuring-python-interpreter.html]
  • Pipenv 官网 [https://pipenv.pypa.io/en/latest/]
  • 在网上找了好一些资料,发现介绍 Python 虚拟环境的不多,而介绍 Pycharm 虚拟环境的就更少了,本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境,而非 Python 中的命令式虚拟环境。前言虚拟环境的通俗介绍虚拟环境和非虚拟环境该怎么选?通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境通过 Pipenv 方式创建虚拟环境通过 Conda 方式创建虚拟环境 requirements.txt 的用法Pipfile 文件的用法 1、 conda conda是包及其依赖项和环境的管理工具。 适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。 适用平台:Windows, macOS, Linux 快速安装、运行和升级包及其依赖项。 在计算机便捷地创建、保存、加载和切换环境。 如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可
    Python的版本有很多,很多第三方库也有很多不同的版本,不同的版本也可能是互不兼容的,在本机运行不同的项目,可能需要不同的环境。为了不和本机真实的环境相互冲突,我们可以同时创造多个虚拟环境,在不同的虚拟环境运行不同的项目 1、在开始处点运行,输入cmd打开命令行, 在命令行输入pip命令              pip list (查看已安装的库)      pip install virtualenv(安装创建虚拟环境的库) 2、vir–  第三方库安装成功后,在桌面创建一个虚拟环境 3、打开桌面的虚拟环境(双击进入),激活虚拟环境后,利用pip install 库名  或
    刚开始用Pycharm的时候,选择project interpreter,add local的时候有virtual Enviroment,system interpreter,conda Enviroment,选项不知道什么意思,百度学习了后过了一段时间忘了,一个项目用的是以前的一个项目的virtual Enviroment一直导包出错,还卸了重新装了一边==,写下区别以后学习 syst...
    刚在网上查了一圈,好家伙,全都是那一篇文章,而且用的pycharm是老版本的,下边介绍的是pycharm2019专业版的,直接切入正题: (1)打开 pycharm -> File文件 -> New Project 创建新项目 (2)选择Django项目 1、选择创建Django项目的本地路径(这里补充下,下边图应该没有后边的 \ , 必须要选择一个文件夹)。 2、选择Pipenv来创建虚拟环境。 3、Base interpreter 为本机系统的python解释器,也就是安装python时的路径。 4、Pipenv executable 表示pipenv命令的环境变量路径,就是是pipen
    Virtualenv: 官方网址: https://virtualenv.pypa.io/en/stable/ 优点: 可以安装特定库的指定版本, 比如numpy, math等, 并将这些库存放在指定位置 缺点: Python版本固定 Pipenv: 官方网址: https://pypi.org/project/
    Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,机器学习入门首选平台,包含了许多科学计算包。 conda是一个package,可以用来管理python的依赖和环境。与pythonvirtualenv相对比,都可以为python程序创建一套“隔离”的运行环境,不同的是virtualenv只能创建系统原有的python版本,而不能创建创建任意版本的环境。同时conda也提供了类似于pip的packages管理功能。总的来说,conda管理各个环境的python 版本与packages。感觉还是蛮好用的XD,不过有些包好像conda上下不到,pip还是必须的。 Anaconda
    VirtualenvPython虚拟环境管理工具,而conda是Anaconda的环境管理工具。它们的区别在以下几个方面: 1. 包管理方式不同:Virtualenv使用pip管理Python包,而conda使用conda包管理器。 2. 环境隔离方式不同:Virtualenv使用Python自带的虚拟环境隔离机制,而conda在隔离环境时会包含各个环境所需要的系统级依赖。 3. 适用范围不同:Virtualenv主要使用于Python项目的虚拟环境隔离,而conda则可用于多种语言的环境管理。 4. 安装方式不同:Virtualenv需要先安装Python,然后通过pip安装virtualenv,而Anaconda则只需要安装Anaconda即可使用conda。 总的来说,Virtualenv更适合Python项目开发者使用,而conda则更适合数据科学家和数据工程师使用。