如何搭建Python项目虚拟环境，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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virtualenv
virtualenv 是一个创建隔绝的 Python 环境的工具。它会创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用 Python 工程所需要的包。换句话说，我们可以用 virtualenv 给各个项目创建各自的 Python 环境，各个的环境之间安装的包相互独立，互不影响。通过激活 avtive 相应的 Python 环境来使用相应的 Python 环境。这里为了方便管理不同的 Python 环境，我们使用 virtualenvwrapper 来对 Python 虚拟环境进行管理。
安装和配置
virtualenv 和 virtualenvwrapper 的安装很简单，一条命令即可：
pip install virtualenv # 安装virtualenv
pip install virtualenvwrapper # 安装virtualenvwrapper
virtualenv 是不需要配置的，它的使用直接是在项目文件夹里执行命令 virtualenv proEnv ，就会在当前项目目录下生成proEnv的目录，目录下会包含 bin，include，lib，local 这四个文件夹和一个 pip-selfcheck.json 文件。当该虚拟环境被激活后 source proEnv/bin/activate ，所有执行的 pip 安装程序都会安装在当前虚拟环境文件夹 proEnv 中。不过这样就导致下面的问题：
不方便管理--激活，消活 deactivate ，环境切换等
无法重用--存放在指定项目目录下
而 virtualenvwrapper 能完美解决这些问题。
virtualenvwrapper 的配置如下：
# 1.在~/.bashrc文件结尾添加下面(根据特定环境而定)
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
# 2. 重新加载配置
source $HOME/.bashrc
常用命令
# 创建环境
mkvirtualenv proEnv [-p python3.7] # 在$HOME/.virtualenvs/目录下创建项目python环境
# 列举所有环境
lsvirtualenv
# 切换环境
workon proEnv
# 退出环境
deactivate
# 删除环境
revirtualenv proEnv
pipenv
pipenv 是 Pipfile 主要倡导者、requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具，主要包含了 Pipfile、pip、click、requests 和 virtualenv，能够有效管理 Python 多个环境，各种第三方包及模块。
pipenv 所解决的问题:
不同项目依赖不同的第三方库、包版本问题（ virtualenv 也可以解决）
同一个项目不同环境使用不用的第三方库问题(比如 autopep8 , pylint , pep8 等只有开发环境需要)
pipenv的特性：
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，在各个平台的命令都是一样的。
TIPS：
《Flask Web开发实战》的作者在该书中使用了 Pipenv 作为包管理工具，但是在 2019 年 8 月又发表了博文不要用 Pipenv，其核心的槽点是 pipenv 在更新第三方依赖库时会更新所有依赖的包，其原因是对应的 packages 都是使用的星号*，未指定特定的包版本。所以在更新/同步等操作时会将所有未指定版本 （使用星号*）的第三方库给更新了。这里强烈建议生产环境的第三方库都指定版本。
Pipfile.lock 文件更像是当前环境的一个快照，并不是指之前安装的第三方依赖库的版本就是确定的，除非你在 Pipfile 中限定好版本。
安装
pipenv 的安装很简单，一条命令即可：
# 安装pipenv包来管理依赖库
python3 -m pip install pipenv
# 设置环境变量，在项目目录创建虚拟环境.venv
export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1
常见的 Pipfile 配置如下所示：
[[source]]
name = "aliyun"
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"
verify_ssl = true
[dev-packages]
autopep8 = "*"
pylint = "*"
pep8 = "*"
[packages]
flask = "==1.1.2"
[requires]
python_version = "3.7"
常见命令
# 开发环境安装 Pipfile 中第三方依赖
pipenv intall -d
# 生成环境安装 Pipfile 中第三方依赖
pipenv install
# 安装requirements.txt中的依赖库（项目迁移）
pipenv install -r requirements.txt
# 将pipenv的依赖库生成requirements.txt（项目迁移）
pipenv run pip freeze > requirements.txt
# 直接在虚拟环境中运行
pipenv run python test.py
# 激活虚拟环境，再运行脚本
pipenv shell && python test.py && exit
# 安装第三方依赖库，并加到 Pipfile 的开发环境中
pipenv install -d pylint
# 安装指定版本的第三方依赖库，并加到 Pipfile 的生成环境中
pipenv install Flask==1.1.2
# 卸载第三方依赖库，并更新 Pipfile
pipenv uninstall Flask
# 查看当前环境依赖的包
pipenv graph
虚拟环境的原理
pipenv 是基于 Pipfile，结合 pip 和 virtualenv来帮助开发者进行依赖管理，所以要想搞明白虚拟环境的原理其实只要把 virtualenv 的原理搞明白即可。 这里我们使用 pytyhon:3.7-stretch 镜像进行实验（不使用alpine镜像是因为它默认的 shell 是 ash,而不是 bash）。
现象分析
虚拟环境的特点有二：
所以猜测 virtualenv 是通过改变 shell 的 PATH 来实现指定的 Python 版本，而对应的软件包是各自维护在各自的虚拟环境目录中的。
验证手段
验证
# 启动容器
docker run -it --rm python:3.7-stretch bash
# 安装virtualenv和virtualenvwrapper
pip install virtualenv virtualenvwrapper
# 在 $HOME/.bashrc 文件结尾添加 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> $HOME/.bashrc
# 重新加载配置
source $HOME/.bashrc
# 创建虚拟环境proEnv
mkvirtualenv proEnv
容器当前的环境如下图所示： 
使用 workon proEnv 进入虚拟环境 proEnv 后，各参数如下图所示： 
对比 PATH 的变化，发现 virtualenv 将虚拟环境的 bin 目录置于 PATH 的最前方，所以当在终端执行 python 时，执行的是 /root/.virtualenvs/proEnv/bin/python, 而不是 /usr/local/bin/python。这就是为什么 virtualenv 没有影响本地的 Python 环境。
对比 python -m site 的结果，发现虚拟环境的 sys.path 中第三方依赖库的目录由 /usr/local/lib/python3.7/site-packages 换成了 /root/.virtualenvs/proEnv/lib/python3.7/site-packages。这就是为什么 pip list 看不见什么软件包的原因，也是环境隔离的最大秘密。
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网页题目：如何搭建Python项目虚拟环境
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