文章目录虚拟环境工具对比创建虚拟环境激活与退出虚拟环境在虚拟环境中安装包查看已安装的包pip 常用命令删除虚拟环境参考资料碎碎念限时返场虚拟环境是 Python 中的一个工具用于为每个项目创建独立的运行环境。在虚拟环境中Python 解释器及其相关的库都被隔离开来这样不同的项目就能拥有自己独立的依赖而不会相互干扰。每个虚拟环境都包含了特定版本的 Python 解释器以及所需的库可以避免因版本冲突而导致的依赖问题。pip是 Python 的包管理工具负责安装、升级、卸载 Python 包。虚拟环境则是一个隔离的空间可以让你在其中使用pip安装包而这些包只会影响当前虚拟环境不会干扰其他环境或系统环境。因此pip和虚拟环境结合使用能够更好地管理项目的依赖和版本控制。虚拟环境工具对比venvpython -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat # Windows优点操作简单轻量级缺点依赖管理全靠pip版本冲突无力处理创建环境速度慢尤其大型项目无法管理 python 版本环境由固定版本创建condaconda create -n myenv python3.9 conda activate myenv优点功能强大跨语言依赖管理环境隔离彻底可管理python版本和锁定依赖缺点有时存在 conda-forge 和默认频道包冲突体积巨大速度慢包更新策略保守频道如conda-forge的包版本可能滞后uvuv venv myenv source myenv/bin/activate uv pip install -r requirements.txt优点创建环境速度快可无缝对接现有工作流集成 pip-tools 功能解决版本冲突问题uv pip compile requirements.in -o requirements.txt缺点作为新工具成熟度和社区规模不如 pip/conda不支持非 python 依赖无法处理 cuda 等底层库对比总表创建虚拟环境python -m venv .venv这条命令会在当前目录下创建一个名为.venv的文件夹里面包含独立的 Python 解释器、pip包管理器以及其他必要的文件。目录结构如下.venv/ ├── bin/ # (Linux/macOS) 或 Scripts/ (Windows) ├── lib/ ├── pyvenv.cfg └── ...激活与退出虚拟环境激活虚拟环境.venv\Scripts\activate退出虚拟环境deactivate在虚拟环境中安装包虚拟环境激活后可以通过 pip 安装所需的 Python 包所有包将被安装到当前虚拟环境中而不会影响全局 Python 环境。安装包可以使用 pip install 命令安装单个包。例如要安装 requests 包pip install requests安装指定版本的包有时候可能需要安装某个包的特定版本可以通过 来指定版本号。例如安装 requests 的 2.25.1 版本pip install requests2.25.1安装多个包如果需要同时安装多个包可以将包名空格分隔例如pip install requests numpy pandas从 requirements.txt 文件安装如果已经有一个列出项目依赖的 requirements.txt 文件可以一次性安装文件中列出的所有包及其版本。例如pip install -r requirements.txt查看已安装的包查看虚拟环境中已安装的包及其版本pip listpip 常用命令pip 提供了一些常用命令来管理包的安装、卸载和查询。以下是最常用的几个命令及其功能命令作用pip install package安装指定的包pip install packageversion安装指定版本的包pip uninstall package卸载指定的包pip freeze查看当前虚拟环境中安装的包及版本pip freeze requirements.txt不存在就创建存在就覆盖。如果只想追加不覆盖就用将当前环境的包及版本保存到requirements.txt文件pip install -r requirements.txt根据requirements.txt安装包pip show package查看某个包的详细信息pip list查看已安装的所有包删除虚拟环境deactivate rmdir /s /q .venv参考资料https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html【Python】Python 虚拟环境与依赖管理全指南Python 虚拟环境工具对比venv、conda、和 uv我为什么最终选择了 uv碎碎念限时返场学都学了记都记了那就发了吧 【python】虚拟环境与依赖管理
文章目录虚拟环境工具对比创建虚拟环境激活与退出虚拟环境在虚拟环境中安装包查看已安装的包pip 常用命令删除虚拟环境参考资料碎碎念限时返场虚拟环境是 Python 中的一个工具用于为每个项目创建独立的运行环境。在虚拟环境中Python 解释器及其相关的库都被隔离开来这样不同的项目就能拥有自己独立的依赖而不会相互干扰。每个虚拟环境都包含了特定版本的 Python 解释器以及所需的库可以避免因版本冲突而导致的依赖问题。pip是 Python 的包管理工具负责安装、升级、卸载 Python 包。虚拟环境则是一个隔离的空间可以让你在其中使用pip安装包而这些包只会影响当前虚拟环境不会干扰其他环境或系统环境。因此pip和虚拟环境结合使用能够更好地管理项目的依赖和版本控制。虚拟环境工具对比venvpython -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/Mac myenv\Scripts\activate.bat # Windows优点操作简单轻量级缺点依赖管理全靠pip版本冲突无力处理创建环境速度慢尤其大型项目无法管理 python 版本环境由固定版本创建condaconda create -n myenv python3.9 conda activate myenv优点功能强大跨语言依赖管理环境隔离彻底可管理python版本和锁定依赖缺点有时存在 conda-forge 和默认频道包冲突体积巨大速度慢包更新策略保守频道如conda-forge的包版本可能滞后uvuv venv myenv source myenv/bin/activate uv pip install -r requirements.txt优点创建环境速度快可无缝对接现有工作流集成 pip-tools 功能解决版本冲突问题uv pip compile requirements.in -o requirements.txt缺点作为新工具成熟度和社区规模不如 pip/conda不支持非 python 依赖无法处理 cuda 等底层库对比总表创建虚拟环境python -m venv .venv这条命令会在当前目录下创建一个名为.venv的文件夹里面包含独立的 Python 解释器、pip包管理器以及其他必要的文件。目录结构如下.venv/ ├── bin/ # (Linux/macOS) 或 Scripts/ (Windows) ├── lib/ ├── pyvenv.cfg └── ...激活与退出虚拟环境激活虚拟环境.venv\Scripts\activate退出虚拟环境deactivate在虚拟环境中安装包虚拟环境激活后可以通过 pip 安装所需的 Python 包所有包将被安装到当前虚拟环境中而不会影响全局 Python 环境。安装包可以使用 pip install 命令安装单个包。例如要安装 requests 包pip install requests安装指定版本的包有时候可能需要安装某个包的特定版本可以通过 来指定版本号。例如安装 requests 的 2.25.1 版本pip install requests2.25.1安装多个包如果需要同时安装多个包可以将包名空格分隔例如pip install requests numpy pandas从 requirements.txt 文件安装如果已经有一个列出项目依赖的 requirements.txt 文件可以一次性安装文件中列出的所有包及其版本。例如pip install -r requirements.txt查看已安装的包查看虚拟环境中已安装的包及其版本pip listpip 常用命令pip 提供了一些常用命令来管理包的安装、卸载和查询。以下是最常用的几个命令及其功能命令作用pip install package安装指定的包pip install packageversion安装指定版本的包pip uninstall package卸载指定的包pip freeze查看当前虚拟环境中安装的包及版本pip freeze requirements.txt不存在就创建存在就覆盖。如果只想追加不覆盖就用将当前环境的包及版本保存到requirements.txt文件pip install -r requirements.txt根据requirements.txt安装包pip show package查看某个包的详细信息pip list查看已安装的所有包删除虚拟环境deactivate rmdir /s /q .venv参考资料https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html【Python】Python 虚拟环境与依赖管理全指南Python 虚拟环境工具对比venv、conda、和 uv我为什么最终选择了 uv碎碎念限时返场学都学了记都记了那就发了吧