miniconda创建虚拟环境 conda创建虚拟环境命令

conda: conda虚拟环境

source tutorial-env/bin/activate

上会使用conda 进行软件管理，但是不同用户创建的虚拟环境不能共享。

miniconda创建虚拟环境 conda创建虚拟环境命令

miniconda创建虚拟环境 conda创建虚拟环境命令

使用其他用户的虚拟环境。

但是使用conda env list 并没有看对对方创建的虚拟环境

如何将虚拟环境到一个新目录？

conda config --append envs_dirs " /我的主目录/我的配置文件/.conda/envs的路径"

conda config --append envs_dirs /data/.conda/envs

conda config --append pkgs_dirs " /我的主目录/我的配置文件/.conda/pkgs的路径"

conda 安装Python，本文以Python3.4为例。关于如何安装Python3.4，请参考其mkvirtualenv [虚拟环境名称]: 新建虚拟环境他经验，本文不在重复赘述。env list : 可以看到另一用户的环境

source activate 环境名

python 虚拟环境和包的？

（这个脚本是用 bash shell 编写的。如果你使用 csh 或者 fish shell，你应该使用 activate.csh 和 activate.fish 来替代。）

Python虚拟环境(Virtual Environment)与包(Package)是Python语言中重要的概念，能够在同一系统中安装和运行不同的Python应用程序，保证各应用程序的性和稳定性。虚拟环境是在同一系统中创建多个的Python运行环境，以避免不同应用程序之间的冲突。包则是一种组织Python代码的方式，可以将多个Python模块打包成单一实体，方便共享和重复使用。通过使用虚拟环境和包，可以更好地管理Python项目和代码库，提高Python应用程序的开发效率和可维护性。在Python中，可以使用一些工具和库如virtualenv和pip来实现虚拟环境和包的创建、安装和管理。

设置环境变量

12. 虚拟环境和包

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12.1. 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。

希望能帮到你

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。

python利器——pipenv和pyenv介绍

创建虚拟环境

也可以看我CSDN的博客:

在写python程序时，经常会被版本管理以及第三方包管理搞的很头疼。这两天看了业内相关的解决方案，觉的很不错。

我们经常在开发时会需要用到多个python版本，为了解决版本问题，比较常见的做法是修改环境变量来切换版本，但是修改环境变量终究比较麻烦。另外，我们在安装新的python版本时也会小心翼翼，避免影响到系统自带的python版本。这个问题都可以通过pyenv来解决。

安装pyenv之前需要保证电脑上已经安装了git:

安装好了之后，使用很简单，比如我们要安装python3.7.3的版本，可以直接通过pyenv安装

之后可以通过以下命令快速切换python命令

pyenv 支持的参数也比较少:

global表示全局,重启也不会影响更改

local表示临时生效，但是系统重启后就不会生效了

pipenv可以为我们的项目自动创建和管理一个虚拟环境 。并且会在项目目录下创建一个Pipfile来管理第三方包。

pipenv的安装很简单:

使用也很简单，进入项目目录后，使用以下任一命令创建一个虚拟环境:

创建成功后会在项目目录下生产一个Pipfile文件来管理第三方包。之后可以通过以下命令安装requests

这样requests的安装只对当前项目生效 。之后可以通过以下命令进行虚拟环境运行相关脚本：

或者通apt-get install python-virtualenv过以下命令直接使用虚拟环境运行命令:

pipenv的原理也很简单，我们输入 pipenv -venv 就可以得到虚拟环境的目录。然后在执行pipenv shell时，会看到以下输出语句:

其实就是激活虚拟环境的activate，设置一下相关环境变量。通过pipenv安装的第三方包也都在 ~/.local/share/virtualenvs/monitor-9E5KrdNU/lib 目录下。

有了pipenv后，其实virtualenv已经没什么用了。但是也有人在线上部署的时候结合virtualenv和pipenv来部署，因此这里做个简单的介绍。

安装virtualenv也很简单：

之后创建一个虚拟环境：

其实就是创建了一个venv的目录，这个目录下有bin、lib、include，其中通过虚拟环境安装的第三方包都会放在lib下。

退出当前虚拟环境使用 deactivate 命令。通过以下命令进入虚拟环境：

和pipenv基本一样，就是通过activate设置了环境变量。

之后通过 deactivate 退出虚拟环境，其实就是恢复了环境变量。

使用pipenv在本地开发好后，总要部署到线上。如果线上也能直接安装pipenv固然，但是不好在安装pipenv的情况，怎么办呢？

1、如果线上使用的是virtualenv管理虚拟环境的话

可以直接在virtualenv的虚拟环境中安装pipenv，这样就可以直接运行我们基于pipenv构建的项目了

2、 如果线上连virtualenv都没有的话

通过pipenv导出requirements.txt，然后到线上安装第三方包

pipenv介绍

pyenv介绍

Python3虚拟环境搭建的方法

安装virtualenv

Python3虚拟环境搭建的方法，Linux系统

默认情况下，虚拟环境会依赖系统环境中的 sit package，就是说系统中已经安装好的第三方 package 也会安装在虚拟环境中，如果不想依赖这些 package，那么可以加上 --no-site-packages 参数建立虚拟环境。

sudo pip install virtualenv

sudo pip install virtualenvwrapper

安装完虚拟环境后，如果virtualenv介绍提示找不到mkvirtualenv命令，须配置环境变量：

# 1、在~（家目录）下创建目录用来存放虚拟环境

# 2、打开~/.bashrc文件，并添加如下：

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

# 3、运行

source ~/.bashrc

2、通过命令创建虚拟环境

# 在python2中，创建虚拟环境

mkvirtualenv 虚拟环境名称

例 ：

mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称

例 ：

mkvirtualenv -p python3 py3_flask

所有的虚拟环境都位于/home/下的隐藏目录.virtualenvs下，创建虚拟环境需要联网，创建成功后, 会自动工作在这个虚拟环境上，工作在虚拟环境上, 提示符前面会出现 “虚拟环境名称”

anaconda安装后还需要python吗？

1、安装虚拟环境

扩展资料：

其实pyenv的原理也很简单，就是对python版本进行统一管理，之后也是通过修改环境变量来切换python命令的指向。但是通过pyenv我们只要执行一个命令就可以了，我们可以看到所有通过pyenv安装的python版本都放在 ~/.pyenv/versions 目录下，也更加方便管理

anaconda基本用法：

conda config --append pkgs_dirs /data/.conda/pkgs

activate 切换到base环境，activate learn 切换到learn环境，conda create -n learn python=3 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的版本)。

conda env list 列出conda管理的所有环境，conda list 列出当前环境的所有包，conda install requests 安装requests包，conda remove requests 卸载requets包，conda remove -n learn --all 删除learn环境及下属所有包。

conda update requests 更新requests包，conda env export > environment.yaml 导出当前环境的包信息，conda env create -f environment.yaml 用配置文件创建新的虚拟环境。

anaconda 是一个python的发行版，包括了python和很多常见的软件库, 和一个包管理器conda。

1、anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。

2、常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。 装了anaconda就不需要装python了。

3、笔者使用SublimeText3，安装和配置插件Anaconda步骤如下：安装：打开packagecontrol菜单，输入install或者直接点击installpackage命令菜单在新窗口输入Anaconda并点击个备选项进行安装。安装完成后会显示messages文档配置：点击Anaconda插件默认设置菜单，弹出设置文档在大约90行的位置，我们修改一下Python主程序的位置路径。

不需要了，anaconda里面自带很多包。也包涵Python

9、Python虚拟环境

不用安装，Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。

（1）安装虚拟环境

1.安装virtualenv, 控制台使用命令：pip install virtualenv

3.创建虚拟环境，控制台输入命令 ：virtualenv 文件夹名

5.进入虚拟环境以后可以安装第三方包（库），使用命令 pip install ..., 出现successfully则表示安装成功

6.如何验证安装的程序是否成功：

-》import 6启动虚拟环境，进入虚拟环境目录在此目录下启动命令行界面，运行命令: .Scriptsactivate即启动虚拟环境，启动虚拟环境后在命令行界面下会出现虚拟环境的名称，提示用户已经进入虚拟环境，截图如下所示：包（架）名

没有报错，导入包成功，则表明安装成功

7.退出虚拟环境 deactivate.bat, 前面有小括号的虚拟环境就没有了

如果当时在python shell环境，则需要现在用quit()/exit()退出

(2)虚拟环境切换 Virtualenvwrapper

1.安装virtualenvwrapper，使用命令 pip install virtualenvwrapper-win

2.配置管理虚拟环境的位置，系统环境变量

变量名： WORKON_HOME

3.虚拟环境自由切换：workon vname

注：3.7以上python目前不兼容。

（3）pychaml中导入虚拟环境

1.打开Pycharm，然后依次点击左上方的file->Settings

2.之后依次Project->Project Interpreter

3.点击右上方的设置按钮，然后点击Add

4.在弹出的Add Python Interpreter页面中，依次选择Virtualenv Environment（虚拟->Existing environment

5.之后在弹出的界面中加载本地的虚拟环境，点击右侧的三个点号的按钮

6.根据目录，依次找到自己创建的虚拟环境路径，我的路径是I:->Virtual_environment_list->Scripts->python.exe，点击OK按钮

可以用于解决需要使用不同版本python的开发问题。

3.创建python（必须是本机已安装版本Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的包和模块。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。） :

4.进入虚拟环境：

5.在虚拟环境中安装模块：

6.退出pipenv的虚拟环境：

7.查看我所在的位置:

8.显示所在的位置：

9.查看一个目录依赖于哪些目录：

10.查看可用的程序：

11.删除虚拟环境中所有已安装模块，且不编辑Pipfile.lock，删除完用pipenv install能重新安装：

12.删除一个已安装模块，且从Pipfile.lock中删除：

13.删除虚拟环境：

VIRTUALENV（虚拟

mkdir .virtualenvs

当开发成员负责多个项目的时候，每个项目安装的库又是有很多距的时候，会使用虚拟环境将每个项目的环境给隔离开来。比如，在有一个老项目已经开发维护了3年了，里面很多库都是比较老的版本了。例如python使用的是2.7版本的。但是新项目使用的python版本是3.6的。为了解决这种项目执行环境的冲突，所以引入了虚拟环境virtualenv。

当然除了virtualenv可以起到隔离环境的作用，还有其他技术方案来实现，而且上线流程简单，大大减轻运维人员的出错率，比如每一个项目使用一个docker镜像，在镜像中去安装项目所需的环境，库版本等等。

3.配置python环境和pip环境

注：现在在python的安装文件夹Scripts下就有pip.exe以及easy_install.exe等可执行文件了，就可以使用pip安装啦~

1、安装virtpyenv虽然解决了python版本切换的问题，但是依旧无法解决各个项目的第三方包管理的问题。比如说A项目需要用requests版本是1.0，而B项目需要requests版本是2.0。这时候pipenv就派上用场了。值得一提的是，pipenv也是写requests的那位大佬写的。ualenv

pip3 install virtualenv

注意：此处需要使用权限，否则会报权限之类的错误。如下图是我切换至权限之后再次执行该命令的界面：

virtualenv --no-site-packages djenv

命令注释：virtualenv -参数 新的虚拟环境的名称

提示：此处一般需要指定的是-p（python环境地址）和--no-site-packages（不使用本机已经安装的包）。因为我的是默认路径，使用P参数的时候地址报错，就想到直接使用环境变量中的地址。即不指定，忽略-p，如上图猜想成功。下图为标识出需要指定的参数。

3、查看环境中安卸载模块virtualenv重新安装即可。装的包命令

pip list

pip freeze

进入退出命令

创建包含python3版本的虚拟环境

virtualenv -p /usr/bin/python3 env

env代表创建的虚拟环境的名称

参考

虚拟环境怎么安装python3.0

（1）使用运行pycharm

注意：将安装目录添加到环境变量中，否则无法在其他目录启动python。安装成功后截图如下所示：

anaconda安装后自带python的，不用安装

进入Python安装目录中的脚本目录，本文目录为C:Python34Scripts，截图如下所deactivate: 离开虚拟环境示：

在脚本目录下启动命令行界面，输入命令dir，可以看到脚本目录下包含的工具，其中pip后面将要用到的命令，pip命令可以方便为python安装依赖包。

使用pip命令安装虚拟环境，命令为：pip install virtualenv，安装过程截图如下所示，

5安装后的虚拟环境在脚本目录下，创建虚拟环境，命令为：virtualenv nv目录下创建名为test的文件夹，test文件夹下的组成如下图所示，

python37创建不了虚拟环境

变量值：虚拟环境路径

1.报错信息：Failed to create a virtual environment

2.备注：

python解释器配置没有问题

创2、创建一个新的虚拟环境建的非虚拟环境都可以正常运行

python和pycharm重新安装过很多个版本都是这个情况，

当前截图版本是：

python：3.9

pycharm：2022.2.2

3.试过的以下方案，都未解决：

（2）安装virtualshell表示切换的版本仅当前版本有效,session关闭后就失效了env库