原文地址:blog.sina.com.cn/s/blog_4ddef8f80101eu0w.html Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter,而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter.虚拟环境的好处是避免了不同Python程序间的互相影响(共同使用global library 和 interpreter),例如程序A需要某个库的1.0版本,而程序B需要同样这个库的2.0版本,如果程序B执行则A就…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/2645d8f2e690 另附连接:Linux环境下虚拟环境virtualenv安装和使用 virtualenv 安装 1.Install pip and Virtualenv by issuing the following commands : $ sudo easy_install pip $ pip install --upgrade virtualenv 2.Create a Virtualenv environment b…

虚拟环境 虚拟环境是一个将不同项目所需求的依赖分别放在独立的地方的一个工具,它给这些工程创建虚拟的Python环境.它解决了“项目X依赖于版本1.x,而项目Y需要项目4.x”的两难问题,而且使你的全局site-packages目录保持干净和可管理. 比如,你可以工作在一个需求Django 1.3的工程,同时维护一个需求Django 1.0的工程. virtualenv virtualenv 是一个创建隔绝的Python环境的工具.virtualenv创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹,用来…

一:虚拟环境virtualenv 如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了.而公司里面往往会存 在多个项目的情况,所以需要使用虚拟环境,把当前项目 所需要用到的模块及其版本进行隔离包装到一个虚拟环境中使用. 二:安装 pip install virtualenv pip install virtualenv-clone pip install virtualenv…

virtualenv简介 含义: virtual:虚拟,env:environment环境的简写,所以virtualenv就是虚拟环境,顾名思义,就是虚拟出来的一个新环境,比如我们使用的虚拟机.docker,它们都是把一部分的内容独立出来,这部分独立的内容相当于一个容器,在这个容器只呢个,我们可以“为所欲为”----安装需要的依赖包,软件..,同时这个容器是与外界相互独立的,容器与容器直接也是互相独立不影响. 为何要用虚拟环境: [前提概要] Django也是一个非常流行的web框架.由于Dja…

错误信息如下: Using base prefix 'c:\\users\\huful\\appdata\\local\\programs\\python\\python36-32'New python executable in E:\Learning\Python\search\Scripts\python.exeInstalling setuptools, pip, wheel... Complete output from command E:\Learning\Python\searc…

技术背景 在前面几篇博客中我们介绍了容器的使用(博客1.博客2.博客3.博客4.博客5),容器是一种系统级的隔离方案,更多的强调资源上的隔离.而这里我们要介绍的python的虚拟环境,更加强调的是依赖的管理.假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本.虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统.因此python也提供了一种…

用于创建和管理虚拟环境的模块称为 venv.venv 通常会安装你可用的最新版本的 Python.如果您的系统上有多个版本的 Python,您可以通过运行 python3 或您想要的任何版本来选择特定的Python版本. 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: python3 -m venv tutorial-env 如果它不存在,这将创建 tutorial-env 目录,并在其中创建包含Python解释器,标准库和各种支持文件的副本的目录. 创建Pyt…

在创建完虚拟环境后,settings里面虚拟环境的python编译器不是虚拟的,而是全局的,这个时候. 由于创建的虚拟环境的存储地址默认是在c盘. 自定义虚拟环境的存储地址步骤: 第一步:在配置环境变量里面增加 ,系统变量里面添加一个. WORKON_HOME     F:\python\envs 这样,不管在哪里创建虚拟环境,它的地址都存储在 F:\python\envs 目录下. 第二步:在pycharm里面的settings设置里面选择虚拟环境下的python解释器…

创建一个文件夹:mkdir tf_env 进入到文件夹内:cd tf_env 创建虚拟环境:python3 -m venv tensorflow-dev 激活虚拟环境:source tensorflow-dev/bin/activate 更新pip版本:pip install --upgrade pip 离开虚拟环境:deactivate.…