Python 环境变量/虚拟环境理解&配置
环境变量:配置环境变量即告诉计算机**.exe文件的路径,当执行一些命令时,计算机会自动在Path环境变量中逐一寻找对应的exe文件,所以配置python环境变量时,只需要将python.exe文件的上一级目录填写在Path变量中即可。
环境变量配置:
虚拟环境:即为每个项目独立创建的Python解释器环境,避免不同项目所依赖不同版本的库或Python版本冲突。
该理解还是在使用 **pip install …**碰到如下报错才深有体会:
Fatal error in launcher:Unable to Create process using…,查阅资料得知,是本地系统上同时有pip2/pip3,是因为做flask下载的python2导致很多包和版本的混乱,看了很多方法无效,所以打算重新安装全新的python环境,再使用虚拟环境清扫Python解释器环境。
虚拟环境配置:
- 首先检查pip是否已经安装:
- 使用pip安装Pipenv pip install pipenv
pipenv:是基于pip的Python包管理工具,让包安装、包依赖管理和虚拟环境管理更加方便
- 创建虚拟环境:首先将目录切换到工作目录的程序项目的根目录,然后使用pipenv install命令为当前项目创建虚拟环境:
如下,创建的文件夹中,包括隔离的python解释器环境,且安装pip、wheel、setuptools等基本的包
pipenv install 创建虚拟环境时,会在根目录下(选择的项目目录)生成Pipfile文件,用来管理依赖(后边后提到)
- 激活虚拟环境的Shell:
激活虚拟环境后,所有命令都会在虚拟环境中执行,使用虚拟环境中的python解释器。
虚拟环境的使用需要在执行python文件之前激活,或者使用pipenv run python ~~.py 在执行python文件时直接激活虚拟环境。
- 管理依赖:(依赖)程序通常会借助许多Python包,当该程序不在本地执行时(如被别人下载、传送到远程服务器上),在另外一个环境不一定存在该程序所依赖的包,而不得不下载各种依赖。
原始做法是:使用pip搭配requirements.txt文件记录依赖,但管理较麻烦。
pipenv提供了管理依赖的方法,即前面提到的Pipfile文件
当程序到达一个全新环境时,执行pipenv install ,Pipenv就会创建一个全新的虚拟环境,自动从Pipfile中读取依赖并安装到虚拟环境中。