python如何创建一个虚拟环境_python venv虚拟环境创建与使用方法（虚拟.环境.创建一个.使用方法.创建...）

创建Python虚拟环境需用venv模块执行python -m venv env_name，激活后通过pip管理项目依赖，避免版本冲突。

python如何创建一个虚拟环境_python venv虚拟环境创建与使用方法

创建一个Python虚拟环境，核心步骤其实非常直接：利用Python自带的

venv

模块，通过一条简单的命令就能完成。这能帮助我们隔离项目依赖，避免不同项目间的库版本冲突，让开发工作变得整洁有序。解决方案

要创建一个Python虚拟环境，你需要打开你的终端或命令行工具，然后导航到你希望创建环境的项目根目录。

在项目目录下，执行以下命令：

python -m venv env_name

这里，

env_name

是你为这个虚拟环境自定义的名字，通常大家习惯用

venv

、

.venv

或

env

。我个人比较喜欢用

.venv

，因为它在文件浏览器里默认是隐藏的，让项目目录看起来更清爽。

命令执行完毕后，你会发现项目目录下多了一个名为

env_name

（或者你指定的名字）的文件夹。这个文件夹里包含了Python解释器的一个副本，以及

pip

等工具。

接下来，你需要“激活”这个虚拟环境。激活虚拟环境的命令会根据你使用的操作系统和终端类型有所不同。

在macOS/Linux系统上（使用Bash或Zsh）：

source env_name/bin/activate

在Windows系统上（使用CMD命令提示符）：

env_name\Scripts\activate.bat

在Windows系统上（使用PowerShell）：

env_name\Scripts\Activate.ps1

激活成功后，你的终端提示符前面会显示虚拟环境的名字，比如

(env_name) C:\my_project>

，这表明你当前的操作都在这个独立的Python环境中进行。为什么我需要Python虚拟环境？它真的那么重要吗？

说实话，刚开始接触Python的时候，我真的觉得虚拟环境有点多余，甚至有些麻烦。为什么不能直接

pip install

到全局呢？但随着参与的项目越来越多，我开始频繁遇到各种“依赖地狱”问题。比如，一个老项目需要

Django 2.2

，而新项目却要用

Django 4.0

。如果都安装在全局Python环境里，那简直是一场灾难：要不就是旧项目跑不起来，要不就是新项目报错。

虚拟环境的价值就在于此，它就像给每个项目提供了一个独立的、干净的“沙盒”环境。每个沙盒里都有自己一套独立的Python解释器和安装的库。这意味着，你可以在项目A的虚拟环境里安装

Django 2.2

，同时在项目B的虚拟环境里安装

Django 4.0

，它们之间互不干扰。这不仅避免了版本冲突，也让项目依赖管理变得异常清晰。你不再需要担心全局环境被不相关的库污染，或者因为一个项目的依赖升级而影响到其他项目。对我来说，它从一个“可选项”迅速变成了“必选项”，大大提升了开发效率和项目的稳定性。 Post AI

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如何在不同操作系统下激活和退出虚拟环境？

激活虚拟环境是将其“带入工作状态”的关键一步，而退出则是在你完成当前项目工作后，回到全局Python环境或切换到其他项目环境。

激活虚拟环境：

macOS / Linux (Bash / Zsh): 在你的项目目录下，如果虚拟环境名为
```
venv
```
：
```
source venv/bin/activate
```
这条命令会执行虚拟环境目录下的
```
activate
```
脚本，它会修改你的
```
PATH
```
环境变量，让系统优先找到虚拟环境中的Python和pip。
Windows (Command Prompt / CMD): 如果虚拟环境名为
```
venv
```
：
```
venv\Scripts\activate.bat
```
在Windows的CMD中，
```
activate.bat
```
脚本会完成类似的环境变量设置。
Windows (PowerShell): 如果虚拟环境名为
```
venv
```
：
```
venv\Scripts\Activate.ps1
```
PowerShell用户需要运行
```
.ps1
```
脚本。有时，你可能会遇到执行策略的限制，提示无法运行未签名的脚本。这时，你可能需要临时修改执行策略：
```
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
```
（使用后建议改回：
```
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Restricted -Scope CurrentUser
```
）。

退出虚拟环境：

无论你是在哪个操作系统或终端，退出虚拟环境的命令都是一样的：

deactivate

执行这条命令后，你的终端提示符会恢复到激活前的状态，表示你已经离开了当前的虚拟环境，回到了系统全局Python环境。这时，你再运行

python

或

pip

，调用的就是全局安装的版本了。虚拟环境创建后，我该如何安装和管理包？

一旦你的虚拟环境被激活，接下来的包安装和管理就变得非常直观了。所有通过

pip

安装的包，都会被隔离在这个特定的虚拟环境中，不会影响到你的全局Python安装或其他项目的虚拟环境。

安装包：

当虚拟环境激活后，你可以像往常一样使用

pip install

命令来安装任何你需要的Python包。例如：

(venv) $ pip install requests
(venv) $ pip install pandas numpy

这些包会被安装到当前激活的

venv

目录下的

lib/pythonX.Y/site-packages

中。你可以通过

pip list

命令查看当前虚拟环境中所有已安装的包及其版本。

管理项目依赖：

在一个真实的项目中，你通常会需要一个文件来记录项目的所有依赖，这样其他人（或者未来的你）在克隆项目后，可以轻松地复现相同的开发环境。这个文件通常叫做

requirements.txt

。

生成
```
requirements.txt
```
文件：当你的项目开发到一定阶段，或者你安装了所有必需的包之后，可以运行以下命令来生成这个文件：
```
(venv) $ pip freeze > requirements.txt
```
```
pip freeze
```
会列出当前虚拟环境中所有已安装的包及其精确版本号，然后通过
```
>
```
重定向到
```
requirements.txt
```
文件中。这个文件应该被纳入你的版本控制系统（如Git）。
从
```
requirements.txt
```
安装依赖：当你在新的机器上设置项目，或者团队成员克隆了你的项目后，他们只需要先创建并激活一个虚拟环境，然后执行：
```
(venv) $ pip install -r requirements.txt
```
```
pip
```
就会读取
```
requirements.txt
```
中列出的所有包和版本，并自动安装它们。这保证了所有开发人员都在一个统一且可复现的环境中工作，极大地减少了“在我机器上没问题”的问题。

通过这种方式，虚拟环境不仅提供了隔离，还为团队协作和项目部署奠定了坚实的基础。

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