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 myVirtualenvTest\ScriptsD:\yinzhengjie\python\myVirtualenvTest\Scripts>D:\yinzhengjie\python\myVirtualenvTest\Scripts>acti...
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...
通过对virtualenv、venv和pipenv的比较,我们可以看出,虽然每种工具都有其独特的优势,但pipenv由于其综合的包管理和虚拟环境管理功能,以及清晰的依赖管理和官方的推荐,使得它成为了我们的首选。通过合理的虚拟环境管理,我们可以为项目的开发和维护打下坚实的基础,确保项目的稳定和可靠。
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...
venv仅在Python 3中可用,而virtualenv支持Python 2和3。因此,如果您还在使用Python 2,您不得不依赖于virtualenv。 4.2 功能 virtualenv提供了更多的选项和功能,如: 允许你使用全局Python解释器来创建虚拟环境 支持不同的Python版本 可以使用--no-site-packages参数避免使用全局包(对于旧版本的virtualenv) ...
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。
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) ...
简介:在Python开发中,有效的环境管理至关重要。virtualenv、venv和pipenv是常用的虚拟环境管理工具。virtualenv支持Python 2.7+和3.3+,可创建独立环境;venv为Python 3.3+内置库,简单轻量但功能有限;pipenv则结合了包管理和虚拟环境管理,生成Pipfile.lock确保依赖确定性和安全性,推荐作为首选工具。
virtualenv : 太老,除非你还在使用python 2,否则不推荐。 venv : python自带的虚拟环境管理,简单是它的优势,也是它的劣势。 只能创建虚拟环境,不能指定系统不存在的python环境版本,不能管理系统中的环境列表(例如选择一个已经创建好了的虚拟环境)。 venv的虚拟环境默认是存放在项目文件夹里的,这会影响项目文件的管...
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 ...