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python创建虚拟环境的3种方式

作者：import_random

在Python开发中,主要有三种创建虚拟环境的方式,包括conda、pyenv+pyenv-virtualenv和venv,它们各有特点和适用场景,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在 Python 开发中，主要有三种创建虚拟环境的方式，它们各有特点和适用场景。下面为你详细介绍每种方式：

1.conda

Conda 是一个跨平台的包管理器和环境管理器，由 Anaconda 发行版引入。

特点：

安装：

# 安装 Miniconda（轻量版）或 Anaconda（完整版）
# 下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

使用方法：

# 创建环境（默认使用 conda 源）
conda create -n myenv python=3.9

# 创建环境并指定包
conda create -n myenv python=3.9 numpy pandas

# 激活环境
conda activate myenv        # Windows/Linux/macOS

# 退出环境
conda deactivate

# 列出所有环境
conda env list

# 删除环境
conda remove -n myenv --all

# 导出环境配置
conda env export > environment.yml

# 从配置创建环境
conda env create -f environment.yml

优点：

缺点：

2.pyenv + pyenv-virtualenv

这是两个工具的组合：

安装：

# macOS
brew install pyenv pyenv-virtualenv

# Linux
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv.git $(pyenv root)/plugins/pyenv-virtualenv

配置 Shell（~/.bashrc 或 ~/.zshrc）：

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

使用方法：

# 安装指定 Python 版本
pyenv install 3.9.13

# 列出已安装版本
pyenv versions

# 创建虚拟环境（基于特定 Python 版本）
pyenv virtualenv 3.9.13 myproject-3.9

# 激活环境
pyenv activate myproject-3.9

# 退出环境
pyenv deactivate

# 设置项目本地环境（进入目录自动激活）
cd myproject
pyenv local myproject-3.9

# 删除环境
pyenv uninstall myproject-3.9

优点：

缺点：

3.venv（Python 内置）

Python 3.3+ 内置的虚拟环境工具，无需额外安装。

特点：

使用方法：

# 创建虚拟环境
python -m venv myenv
# 或指定 Python 版本
python3.9 -m venv myenv

# 激活环境
# Windows:
myenv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
source myenv/bin/activate

# 退出环境
deactivate

# 创建带系统 site-packages 的环境（可访问系统包）
python -m venv --system-site-packages myenv

# 升级 pip 等工具
python -m venv --upgrade myenv

文件结构：

myenv/
├── bin/ (或 Scripts/ 在 Windows)
│   ├── activate
│   ├── pip
│   ├── python
│   └── ...
├── lib/
│   └── python3.9/site-packages/
└── pyvenv.cfg

优点：

缺点：

其他插件/工具

virtualenv（第三方，venv 的前身）

# 安装
pip install virtualenv

# 使用
virtualenv myenv
source myenv/bin/activate

pipenv

结合了 pip 和虚拟环境管理

# 安装
pip install pipenv

# 使用
cd myproject
pipenv --python 3.9        # 创建环境
pipenv install requests    # 安装包
pipenv shell               # 激活环境
pipenv lock               # 生成锁文件

Poetry

现代 Python 包管理和依赖管理

# 安装
pip install poetry

# 使用
poetry new myproject       # 创建新项目
poetry install            # 安装依赖
poetry add requests       # 添加包
poetry shell             # 激活环境

对比与选择建议

工具适用场景优点缺点
conda数据科学、机器学习、需要非Python依赖依赖管理强大，预编译包多体积大，有些包更新慢
pyenv+virtualenv多版本Python开发，项目隔离Python版本管理优秀，轻量需要配置，只管理Python
venv简单Python项目，标准开发内置无需安装，简单直接不能管理Python版本
pipenv/Poetry现代化项目管理，依赖锁定依赖管理先进，整合性好学习曲线稍陡

推荐选择：

  1. 初学者/简单项目：使用 venv，简单够用
  2. 数据科学/AI项目：使用 conda，依赖管理方便
  3. Web开发/多版本项目：使用 pyenv + virtualenv 或 Poetry
  4. 团队协作项目：考虑 Poetry 或 pipenv，有 lock 文件保证一致性

每种工具都可以配合使用，比如用 pyenv 管理 Python 版本，用 venv 创建虚拟环境。选择最适合你工作流的方式即可。

到此这篇关于python创建虚拟环境的3种方式的文章就介绍到这了,更多相关python创建虚拟环境内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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