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Python环境搭建

python3 -m venv env
source env/bin/activate

pip install -r requirements.txt

mkdir .vscode
touch settings.json

包管理工具有以下几种选择

  • pip + venv (用来用去还是喜欢自带的,推荐)
  • pip + virtualenv + virtualenvwrapper
  • pipenv
  • conda

pip

官方文档:https://pip.pypa.io/en/stable/cli/

# 查看所有命令参数
pip

# 查看已安装的包
pip list
# 查看过期的包
pip list -o

# 查看某个库的具体信息(版本号、依赖、位置等)
pip show xxx
# 查询更加具体的信息
pip show -f xxx
# 搜索包
pip search xxx
# 下载包
pip download xxx

# 安装,默认安装最新版本
pip install xxx
# 指定版本
pip install xxx==version
# 指定镜像源
pip install xxx -i 镜像源 --trusted-host 镜像地址对应的host

# 更新包,也可以更新pip自己
pip install -U xxx

# 卸载包
pip uninstall xxx
# 卸载pip本身
pip -m pip uninstall pip
# 查看已安装的包
pip freeze
# 将环境中所有已安装的库及其版本导出到指定文件
pip freeze > requirements.txt
# 安装指定文件中列出的所有库
pip install -r requirements.txt
# 卸载指定文件中列出的所有库
pip uninstall -r requirements.txt

设置镜像(阿里云):~/.pip/pip.conf

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

venv

# 在当前目录创建一个名为env(可自定义)的虚拟环境,删除它即删除了虚拟环境
python3 -m venv env

# 激活虚拟环境,激活后命令提示符前会显示:(env)
source env/bin/activate  # Mac/Linux
env\Scripts\activate  # Windows

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 退出虚拟环境
deactivate

用来用去还是更喜欢Python自带的Pip+Venv,以下工具仅仅是以前使用过的记录,不推荐

Pipenv

由requests库的作者Kenneth Reitz基于pip和virtualenv所编写

参考:https://www.liujiangblog.com/blog/18/

  • Windows:pip install pipenv
  • Mac:brew install pipenv

命令格式:pipenv [options] command [args]

初始化项目

如果是新项目,可以先用pipenv --python 3初始化(可指定具体版本)一个虚拟环境,查看当前环境所在路径:pipenv --venv,一般默认路径为:

  • Windows:~\.virtualenvs\
  • Mac:~/.local/share/virtualenvs/

删除虚拟环境:pipenv --rm

项目路径下会生成一个TOML格式的Pipfile文件,内容如下:

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]

[dev-packages]

[requires]
python_version = "3.7"

其中url字段为官方下载源,比较慢,建议替换为国内镜像源,比如:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装项目依赖

packagesdev-packages节点下列出了生产和开发环境所需的依赖,可以使用pipenv install [--dev]一键安装

tips:如果没有初始化项目(或者说没有Pipfile文件),直接执行`pipenv install [--two/three]会自动初始化并生成Pipfile。

pipenv install -r requirements.txt  # 从requirements.txt中安装
pipenv install xxx  # 安装
pipenv uninstall xxx  # 卸载

pipenv venv  # 查看当前环境路径
pipenv graph  # 查看依赖关系及信息
pipenv update  # 更新所有依赖

安装完依赖后会自动生成一个JSON格式的Pipfile.lock文件,保存着所有依赖的版本和hash信息(默认使用sha256算法给每一个包进行hash,可以保证在不安全的网络环境下也能下载到正确的包),每次更新或卸载依赖包都会更新此文件,即lock,类似于当前环境的一个快照,不要手动修改其内容。也可以手动lock:pipenv lock

  • 生成依赖列表(为了迁移回venv):pipenv lock -r

运行项目

pipenv run python xxx.py

如果python命令比较长,可以在Pipfile中添加[scripts]节点,然后创建一个别名,比如:

alias = "python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000"

然后执行pipenv run alias即可

当然还可以pipenv shell进入到虚拟环境中执行,退出:exit

virtualenv + virtualenvwrapper

pip install virtualenv

除非还使用Python2.x版本,否则使用自带的venv即可

virtualenv xxx  # 创建
rm -rf xxx  # 删除,或者手动删除对应文件夹

activate.bat  # 进入
deactivate.bat  # 退出

为了便于对虚拟环境集中管理,可搭配虚拟环境管理器virtualenvwrapper使用

pip install virtualenvwrapper-win

mkvirtualenv xxx  # 创建
rmvirtualenv xxx  # 删除
workon  # 查看

workon xxx  # 进入
deactivate.bat  # 退出

Conda

Python常被用于数据的处理,需要基于大量的第三方库,一个个手动安装这些库很麻烦,可以下载已经集成了这些库的发行版Python,比如Anaconda

下载安装:https://www.anaconda.com/download/

Anaconda自带工具Conda,也可以独立使用

虽然Conda来自Python社区且由Python语言开发,但它不止可以管理Python语言及Python的包,还可以管理其他语言的包(Java,R,Ruby,JS,Lua,Scala,C/C++,Fortran)

conda create -n xxx python=3  # 创建
conda remove -n xxx --all  # 删除
conda info --envs  # 查看

activate xxx  # 进入
deactivate xxx  # 退出

PyCharm

专业的Python IDE,由位于捷克的JetBrains公司所生产。

具体使用方法可参考:PyCharm 中文指南


最后更新: 2022-06-14