一文详解Python虚拟环境venv创建与隔离项目依赖

# 不用虚拟环境（全局安装）
# pip install django==3.2    # 项目A需要
# pip install django==4.2    # 项目B需要——冲突！
# ✅ 用虚拟环境（各自独立）
# 项目A有自己的虚拟环境——里面装Django 3.2
# 项目B有自己的虚拟环境——里面装Django 4.2
# 互不干扰！

# === Windows ===
# 1. 创建虚拟环境（在项目目录下）
cd my_project
python -m venv venv
# 这会在当前目录创建venv文件夹
# 2. 激活虚拟环境
venv\Scripts\activate
# 激活后，终端前面会显示 (venv)
# 3. 确认使用的是虚拟环境中的Python
where python     # Windows
# 应该显示 venv\Scripts\python.exe
# 4. 安装依赖
pip install requests flask
# 5. 导出依赖
pip freeze > requirements.txt
# 6. 退出虚拟环境
deactivate
# === Linux/Mac ===
# python3 -m venv venv
# source venv/bin/activate
# deactivate

my_project/
├── venv/                    # 虚拟环境目录（一般加入.gitignore）
│   ├── Scripts/             # (Windows) Python解释器、pip、activate
│   │   ├── python.exe
│   │   ├── pip.exe
│   │   └── activate
│   ├── bin/                 # (Linux/Mac) 同上
│   ├── Lib/                 # 安装的包
│   │   └── site-packages/
│   └── pyvenv.cfg           # 配置文件
├── src/                     # 源代码
├── requirements.txt         # 依赖列表
└── README.md

# 创建虚拟环境时可以指定选项

# 指定Python版本（需要系统中已安装）
python3.11 -m venv venv

# 不安装pip（精简环境）
python -m venv venv --without-pip

# 系统site-packages对虚拟环境可见
python -m venv venv --system-site-packages

# 创建前清空目标目录
python -m venv venv --clear

# 升级虚拟环境中的核心依赖（pip, setuptools）
python -m venv venv --upgrade-deps

# VS Code会自动检测项目中的虚拟环境

# 1. 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 2. VS Code中按 Ctrl+Shift+P
# 输入 "Python: Select Interpreter"
# 选择 venv/Scripts/python.exe（Windows）
# 或 venv/bin/python（Linux/Mac）

# 3. 新终端自动激活
# VS Code打开新终端时会自动执行 activate

# 4. settings.json中设置默认虚拟环境路径
{
    "python.venvPath": "venv",
    "python.terminal.activateEnvironment": true
}

# PyCharm创建项目时可以选择使用虚拟环境

# 如果项目已有venv：
# File → Settings → Project → Python Interpreter
# 齿轮图标 → Add → Existing environment
# 选择 venv/Scripts/python.exe

# ✅ 习惯一：每个项目一个虚拟环境
# 不要多个项目共享一个虚拟环境

# ✅ 习惯二：虚拟环境目录命名为 venv 或 .venv
# 统一命名，团队成员一看就知道

# ✅ 习惯三：虚拟环境目录加入.gitignore
# echo "venv/" >> .gitignore
# echo ".venv/" >> .gitignore
# 不在git中提交虚拟环境！

# ✅ 习惯四：维护requirements.txt
# 每次安装新包后更新
pip freeze > requirements.txt

# ✅ 习惯五：README中说明环境搭建步骤
"""
## 环境搭建

python -m venv venv

# Windows:
venv\\Scripts\\activate

# Linux/Mac:
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
"""

# 1. 创建项目目录
mkdir my_new_project
cd my_new_project

# 2. 初始化git
git init

# 3. 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 4. 激活虚拟环境
# Windows: venv\Scripts\activate
# Linux/Mac: source venv/bin/activate

# 5. 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

# 6. 安装依赖
pip install flask sqlalchemy

# 7. 导出依赖
pip freeze > requirements.txt

# 8. 创建.gitignore
echo "venv/" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.pyc" >> .gitignore
echo ".env" >> .gitignore

# 9. 初始化项目代码
mkdir src
# 开始写代码...

# virtualenv —— venv的前身，更多功能
# pip install virtualenv
# virtualenv venv

# pipenv —— Pipfile + 虚拟环境
# pip install pipenv
# pipenv install requests  # 自动创建/管理虚拟环境

# poetry —— 现代化的依赖管理
# pip install poetry
# poetry init
# poetry add requests

# conda —— Anaconda生态，适合数据科学
# conda create -n myenv python=3.11

# 💡 选型建议：
# 日常开发 → venv（内置，够用）
# 复杂依赖管理 → poetry
# 数据科学 → conda
# 简单项目 → venv