python怎么创建一个虚拟环境_python虚拟环境创建与使用教程（虚拟.环境.创建一个.创建.教程...）

使用venv创建虚拟环境可隔离项目依赖，避免版本冲突。在项目目录运行python3 -m venv .venv创建环境，通过source .venv/bin/activate（macOS/Linux）或.venv\Scripts\activate（Windows）激活环境，提示符显示(.venv)表示成功。在虚拟环境中使用pip install安装包如requests、flask，所有依赖仅安装到该环境。完成工作后运行deactivate退出。不同项目可能需不同版本的同一包，虚拟环境确保各项目依赖独立。若创建失败，检查Python版本是否≥3.3，确认权限及系统依赖如python3-venv是否安装。使用pip freeze > requirements.txt生成依赖列表文件，便于在其他机器通过pip install -r requirements.txt重建相同环境。除venv外，conda和pipenv也是可选工具，但venv对多数Python项目已足够适用。

python怎么创建一个虚拟环境_python虚拟环境创建与使用教程

创建Python虚拟环境，简单来说，就是为了隔离不同项目所需的依赖包，避免版本冲突，保持项目环境的整洁。

解决方案

使用

venv

模块是 Python 3.3 及更高版本推荐的方式。

创建虚拟环境:

在你的项目目录下，打开终端或命令提示符，运行：
```
python3 -m venv .venv
```
这会在当前目录下创建一个名为
```
.venv
```
的文件夹，里面包含了 Python 解释器、
```
pip
```
工具以及一些基本的环境文件。
```
.venv
```
只是一个常见的命名约定，你也可以用其他名字，比如
```
env
```
，但
```
.venv
```
更能体现隐藏目录的含义。
激活虚拟环境:

激活虚拟环境才能使后续的
```
pip install
```
命令将包安装到该环境中，而不是全局 Python 环境中。
- 在 macOS 和 Linux 上:
```
source .venv/bin/activate
```
- 在 Windows 上:
```
.venv\Scripts\activate
```
激活后，你的终端提示符前会多一个
```
(.venv)
```
的标识，表示你已经进入了虚拟环境。
安装依赖包:

现在，你可以使用
```
pip
```
安装项目所需的依赖包了。例如：
```
pip install requests flask
```
这些包会被安装到
```
.venv
```
文件夹中，不会影响全局 Python 环境。
退出虚拟环境:

当你完成项目工作后，可以使用以下命令退出虚拟环境：
PIA
全面的AI聚合平台，一站式访问所有顶级AI模型
226 查看详情
```
deactivate
```
终端提示符前的
```
(.venv)
```
标识会消失。

为什么要用虚拟环境？

想象一下，你同时在做两个项目，一个项目需要

requests

2.20.0 版本，另一个项目需要

requests

2.28.0 版本。如果没有虚拟环境，你只能全局安装一个版本，这会导致其中一个项目无法正常运行。虚拟环境就像一个个独立的容器，每个项目都可以拥有自己独立的依赖包版本，互不干扰。

虚拟环境创建失败怎么办？

有时候，你可能会遇到虚拟环境创建失败的情况。常见的原因包括：

Python 版本不兼容: 确保你使用的 Python 版本支持
```
venv
```
模块（Python 3.3 及更高版本）。
权限问题: 尝试使用管理员权限运行命令。
缺少必要的系统依赖: 在某些 Linux 系统上，可能需要安装
```
python3-venv
```
包。

requirements.txt 文件有什么用？

requirements.txt

文件记录了项目的所有依赖包及其版本信息。它可以让你轻松地在其他机器上重建相同的虚拟环境。

生成
```
requirements.txt
```
文件:
在虚拟环境中，运行：
```
pip freeze > requirements.txt
```
这会将当前虚拟环境中所有已安装的包及其版本信息写入
```
requirements.txt
```
文件。
使用
```
requirements.txt
```
文件安装依赖:
在新的机器上，进入项目目录，创建并激活虚拟环境后，运行：
```
pip install -r requirements.txt
```
这会根据
```
requirements.txt
```
文件中记录的信息，自动安装所有依赖包及其对应版本。

除了

venv

还有其他选择吗？

当然。

conda

是另一个流行的虚拟环境管理工具，尤其在数据科学领域应用广泛。

pipenv

也是一个不错的选择，它集成了虚拟环境管理和依赖管理功能。选择哪个工具取决于你的个人偏好和项目需求。不过，对于简单的 Python 项目，

venv

已经足够好用了。

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