Python 虚拟环境-virtualenv 安装及使用

简介

在开发 Python 应用程序的时候，我们往往只在系统中安装的一个 Python 的一个版本。所有第三方的包都会被 pip 安装到 Python 的 site-packages目录下。

当我们要同时开发多个应用程序，但是这些程序需要的库的版本不同，例如如果应用 A 需要 jinja 2.7，而应用 B 需要 jinja 2.6 。这种情况下，我们就需要每一个应用有一套独立的 Python 运行环境。

于是，virtualenv 就是用来创建一套隔离的 Python 的运行环境的。

参考资料

• 廖雪峰的官方网站-virtualenv，这个教程可能时间有点长了，有的已经做了变动了。
• 【Python学习笔记】windows上virtualenv 安装及使用，这个教程会新一些，是在windows上使用 virtualenv来构建 python 虚拟环境的。
• python3 如何在 powershell 执行虚拟环境，说明如何在 power shell 中启动 python 的虚拟环境。

Virtualenv 的使用介绍

virtualenv 的安装

我们使用 pip 来安装 virtualenv。

或是我们可以使用 apt 来进行安装（注意，这两种方法选一个即可，否则会出现报错。如果两个都安装了，需要删除一个）：

为项目创建虚拟环境

接着我们为一个项目创建虚拟环境。首先进入某个项目的文件夹，执行 virtualenv env。这会在当前目录下新建一个 env 的文件夹。之后该项目安装的第三方库都会安装在这个文件夹内。（需要注意，一旦更改了虚拟环境的路径，建议重新安装虚拟环境，否则会出现路径的问题）

除此之外，我们还可以加上参数 --no-site-packages，这样已经安装到系统 Python 环境中的所有第三方包都不会复制过来，这样，我们就得到了一个不带任何第三方包的“干净”的 Python 运行环境。下面我们创建了一个叫「env」的环境：

如果想要指定 Python 的版本，可以使用 -p 这个参数：

如果出现 virtualenv: command not found 的报错，可以尝试下面的命令：

启动虚拟环境

上面我们创建了叫「env」的环境，他会在当前路径下新建一个 env 的文件夹。我们使用 source 命令来进入该环境。执行下面的命令即可：

进入之后会发现命令提示符有了变化，前面出现了 env 的前缀。这个表明当前环境是一个名为 env的 Python 环境。为了进一步检查虚拟环境是否正确，我们使用 which 来检查一下当前 python 和 pip 的路径，当这两个路径都指向虚拟环境即是正确的：

启动虚拟环境-在CMD中 (windows 下)

在Windows中，如果我们在当前项目的目录下，可以通过， .\env\Scripts\activate 来启动虚拟环境。如下图所示，成功启动之后，可以看到前面会有 <env>。

在power shell上启动虚拟环境 (windows 下)

默认情况我们是无法在 power shell 执行脚本的。我们可以通过下面的方式来解决这个问题：

• 以管理员身份运行 power shell；
• 更改WINDOWS POWERSHELL 执行策略 : Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted；
• 此时就可以运行 activate 脚本了；

关闭虚拟环境

我们使用 deactivate 来关闭虚拟环境。可以看到此时前面已经没有 <env> 了。

Anaconda 介绍

Anaconda 安装

我们进入官网，Anaconda Product，进行下载和安装。

在 Anaconda 上创建虚拟环境

可以直接使用 conda 工具来创建虚拟环境。如下所示，创建不同的 Python 版本的虚拟环境。

创建完毕之后是激活环境，如下所示（其中 venv 为虚拟环境的名称）：

接着是退出虚拟环境（在 Linux 上，也可以使用 conda deactivate 来退出环境）：

如果我们想要查看所有的虚拟环境，可以使用以下的命令：

安装 cuda 和 cudnn

我们可以在 Anaconda 中直接安装 cuda 和 cudnn。首先在 conda 虚拟环境中安装 CUDA：

接着是安装 cudnn，不指定版本就会自动与 cuda 版本匹配：

安装完毕之后，我们可以使用 pytorch 进行验证，验证的代码如下所是：

参考资料：

• 在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn；
• pytorch下验证是否安装了cuda和cuDNN