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Virtualenv 使用指南

  • Mac 中建议先安装 Python3 brew install python3brew linkapps python3

1. 安装 Virtualenv

pip install --user virtualenv #不加--user安装到全局,加了安装到个人
virtualenv --version # 查看版本

2. 创建一个虚拟环境

cd PVEs # 自己创建一个存放虚拟环境的目录,PVEs(Python Virtual Environments)所有虚拟环境都放入该目录
virtualenv venv # 创建名称为venv的虚拟环境(在当前目录,建议将全部虚拟环境创建到一个目录中,方便管理)

2.1. 常用参数

2.1.1. 指定版本 -p , --python

virtualenv -p python3 venvName1 # 创建名称为venvName1,版本为3.x的环境
virtualenv --python python3.8 venvName2 # 创建名称为venvName2,版本为3.8.x的环境

后接参数形式为 {python implementation name}{version}{architecture}

python implementation name 为系统中的调用名称,默认为python , 可以为 cpythonpypy

version 是版本号。例如:3.8.13.83

architecture 是架构。默认为any,可以为 -64 , -32

virtualenv -p cpython3 venvName1 # 创建名为venvName1,使用cpython, 版本为3.x的环境
virtualenv -p pypy2 venvName2 # 创建名为venvName1,使用pypy, 版本为2.x的环境

2.1.2. 使用系统包 --system-site-packages

默认为 Flase 。让虚拟环境可以使用本地系统已安装的包。

3. 进入/退出虚拟环境

Windows PowerShell 中需先执行 Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned 修改权限。

source venv/bin/activate    # 进入环境 Linux 或 MacOS
venv/Scripts/activate       # 进入环境 Windows CMD
.\venv\Scripts\activate     # 进入环境 Windows PowerShell

deactivate                  # 退出环境

直接删除对应目录即可删除环境。

4. 用脚本启动环境

PVEs 为存放虚拟环境的根目录,ml 为要进入的虚拟环境名称。

CMD

脚本文件: C:\path\venv.bat

chcp 65001
echo 进入 Machine Learning 虚拟环境目录
cd C:\Tools\PVEs\ml
.\Scripts\activate
:: @cmd /k

执行脚本: .\venv.batvenv.bat

PowerShell

脚本文件: C:\path\venv.ps1 ,输出乱码请安装 最新版本的 PowerShell

Write-Output "进入 Machine Learning 虚拟环境目录"
cd C:\Tools\PVEs\ml
.\Scripts\activate
:: @cmd /k

执行脚本: .\venv.ps1.\\venv.ps1

脚本文件:/path/venv.sh

echo 进入 Machine Learning 虚拟环境目录
cd ~/PVEs/ml
echo 进入虚拟环境
source bin/activate
echo 目录地址:~/PVEs/ml

执行脚本:. /venv.sh

脚本文件: /path/venv.sh

echo 进入Machine Learning虚拟环境目录
cd ~/PVEs/ml
echo 进入虚拟环境
source bin/activate
echo 目录地址:~/PVEs/ml
$SHELL

执行脚本: ./venv.sh

5. 个人示例

5.1. 说明文档

cd C:\Tools\PVEs    # 进入虚拟环境总目录(Python Virtual Environments) 建议都放到一起

.\TensorFlow\Scripts\activate   # TensorFlow 环境

deactivate  # 退出环境

5.2. 创建脚本

这里以 TensorFlow 为例:

# 创建环境
virtualenv -p python3.8 TensorFlow
# 进入环境
.\TensorFlow\Scripts\activate
# 更新包
python -m pip install --upgrade pip
# 安装 TensorFlow
pip install tensorflow

创建日期: 2017-01-11 17:00:00
最后更新: 2022-07-30 02:00:00