D:\yinzhengjie\python>virtualenv myVirtualenvTest #创建一个名为"myVirtualenvTest"的子python环境 温馨提示: 如果你在Linux下安装了多个python版本,可以选择你需要创建对应python版本来创建子环境,比如"virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv27" 4>.进入到创建的子环境中 D:\yinzhengjie\python>cd myVirtualenvT...
尽管virtualenv在早期版本的 Python 中广泛应用,而且拥有一些venv不具备的特性,比如更广泛的 Python 版本支持,但在 Python 3.4 及以上版本中,使用venv是一个简单且有效的选择。 一、VENV 和 VIRTUALENV 的对比 venv和virtualenv都是用来创建隔离的 Python 环境的工具,但是它们之间存在一些差异。venv是 Python 3.3 以后...
在比较了virtualenv、venv和pipenv三者之后,我推荐使用pipenv作为当前的虚拟环境和包管理工具。pipenv结合了包管理和虚拟环境管理的功能,使得项目的依赖管理更为清晰和简单。通过Pipfile和Pipfile.lock,pipenv能确保项目的依赖确定性和安全性,避免了“在我的机器上可以运行”的问题。同时,pipenv的设计符合Python社区的最佳实践...
venv 考虑到虚拟环境的重要性,Python 从3.3 版本开始,自带了一个虚拟环境模块venv,关于该模块的详细介绍,可参考PEP-405。它的很多操作都和 virtualenv 类似。如果你使用的是python3.3之前版本或者是python2,则不能使用该功能,依赖需要利用virtualenv进行虚拟环境管理。 pipenv pipenv 是Kenneth Reitz(requests的作者)大神...
venv、virtualenv、pipenv、Poetry、Miniforge和Anaconda都是用于管理 Python 环境和依赖关系的工具,但它们在功能和使用场景上有一些显著的区别。以下是它们的主要区别: venv 轻量级: venv是 Python 3.3 及以上版本标准库的一部分,专门用于创建 Python 虚拟环境。
相比virtualenv,venv更为简单和轻量 pipenv pipenv是一个包管理和虚拟环境管理的工具,它旨在为Python应用提供一个清晰而简单的方式来管理包和虚拟环境。 特点: 自动创建和管理虚拟环境 生成Pipfile.lock来锁定项目依赖,确保依赖的确定性和安全性 支持从requirements.txt导入依赖 ...
【Python】venv、virtualenv _ 虚拟环境库 虚拟环境:从电脑独立开辟出来的python环境,可以把它看作一个容器,我们可以在这个容器(环境)中安装我们项目中所依赖的相关模块和包。 虚拟环境的优点 1. 不同的虚拟环境相互独立,不会影响到其他应用。 2. 防止出现包管理混乱和版本冲突。
virtualenv venv_1 # 这条命令创建一个名为 venv_1 的虚拟环境 用venv 创建虚拟环境: python3 -m venv venv_2 # 此处 venv_2 也是自定义的虚拟环境名字 如果不想在虚拟环境中下载系统中重复的包,可以使用该命令: (允许虚拟环境访问 system site packages 目录,允许使用系统中安装的第三方包) ...
我常用的Python虚拟环境工具是virtualenv,它的优势在于能指定不同Python解释器、虚拟环境创建速度快、内存占用少,相比venv、pipenv更灵活和简洁。 下面通过安装superset来演示下使用 virtualenv 创建虚拟环境的详细步骤。 superset是基于Python的BI开源应用,依赖库众多,非常有必要在虚拟环境...
可以使用--no-site-packages参数避免使用全局包(对于旧版本的virtualenv) 4.3 性能 在性能方面,venv相对较快,因为它是Python的内置模块,而virtualenv在某些情况下会略慢一些。 5. 代码示例 以下是一个在venv和virtualenv中创建虚拟环境,安装依赖项并运行Python脚本的示例。