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前言
在网上找了好一些资料，发现介绍 Pycharm 虚拟环境的不多，查了一些资料，并做个总结。
本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境，而非 Python 中的命令式虚拟环境。
虚拟环境的通俗介绍
引用https://www.runoob.com/manual/pythontutorial3/docs/html/venv.html#id2
Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的
包和模块。应用程序有时候需要某个特定版本的库，因为它需要一个特定的 bug 已得到修复的库或者它是使用了一个过时版本的库的接口编写的。
这就意味着可能无法安装一个 Python 来满足每个应用程序的要求。如果应用程序 A 需要一个特定模块的 1.0 版本，但是应用程序 B 需要该模块的 2.0 版本，这两个应用程序的要求是冲突的，安装版本 1.0 或者版本 2.0 将会导致其中一个应用程序不能运行。
这个问题的解决方案就是创建一个 虚拟环境 （通常简称为 “virtualenv”），包含一个特定版本的 Python，以及一些附加的包的独立的目录树。
不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境。为了解决前面例子中的冲突，应用程序 A 可以有自己的虚拟环境，其中安装了特定模块的 1.0 版本。而应用程序 B 拥有另外一个安装了特定模块 2.0 版本的虚拟环境。如果应用程序 B 需求一个库升级到 3.0 的话，这也不会影响到应用程序 A 的环境。
虚拟环境和非虚拟环境该怎么选？
如果你直接在 Pycharm 创建一个项目而不创建虚拟环境，那么你安装的第三方包都会安装到系统 Python 解释器的 site-packages 文件夹下，如我的 C:\Python\Python39\Lib\site-packages。
创建越多的项目，安装的库越多。当你又新建一个项目，必定会把 site-packages 下的所有库都导进来，可能有一些库你这个项目根本就不需要，但是又不能删除（因为别的项目有在用），这时候就需要虚拟环境了。
如果你只创建一两个项目学习 Python 入门，那么用不用虚拟环境都不影响。
通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境
在 Pycharm 创建一个新项目。
- File 》New Project 》Pure Pyhon，如下图所示：
现 Pycharm 2021.1 版创建 Virtualenv环境已默认没有 venv 文件夹，而是和项目名一致，不知是否个例
通过 Virtualenv 创建的虚拟目录是放在本项目的下的 venv 文件夹中。
- 如果项目地址是
E:\PycharmProjects\pythonProject - 则虚拟环境的地址就是
E:\PycharmProjects\pythonProject\venv。 - 虚拟环境中的库
E:\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages
图中的 基本解释器 为 系统 Python 解释器，即自行在官网下载并配置好环境变量了的，一般系统 Python 解释器的第三方库都在 site-packages 目录下，比如我的 C:\Python\Python39\Lib\site-packages.
在 Virtualenv 环境中进行包的管理
Ctrl+Alt+S或者 File 》Setting 》Python Interpreter
Virtualenv 一般配合 requirements.txt 文件对项目的依赖库进行管理。
requirements.txt 的格式如下：
appdirs==1.4.4
beautifulsoup4==4.9.3
certifi==2020.12.5
chardet==4.0.0
distlib==0.3.1
fake-useragent==0.1.11
filelock==3.0.12
idna==2.10
lxml==4.6.3
pipenv==2020.11.15
requests==2.25.1
six==1.15.0
soupsieve==2.2.1
urllib3==1.26.4
useragent==0.1.1
virtualenv==20.4.4
virtualenv-clone==0.5.4
这样的结构让人一目了然，且方便项目移植，当你克隆一个含有 requirements.txt 文件的项目，可以通过相关命令一键下载所有的依赖库。
requirements.txt 文件生成
-
打开 Pycharm ，Tool 》Sync Python Requirements
根据步骤自动生成一个 requirements.txt 文件。 -
打开 Pycharm 左下角的 Terminal（终端），输入以下代码：
pip freeze > requirements.txt
根据 requirements.txt 文件安装依赖库
- 若是导入一个新项目，且含有 requirements.txt 文件，则可根据 requirements.txt 安装所有的依赖库
pip install -r requirement.txt
更多详情 https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2021.1/managing-dependencies.html
通过 Pipenv 方式创建虚拟环境
首先，当前版本的 Pycharm（2021.1.1） 没有内置 Pipenv，需要安装。
-
打开 cmd ，运行以下命令以确保系统中已安装 pip：
pip --version -
pipenv 通过运行以下命令进行安装：
pip install --user pipenv -
安装成功后在 cmd 输入以下命令：
py -m site --user-site，会返回 pipenv.exe 所在文件夹。
如：C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages -
为了方便起见，可以将
pipenv.exe所在文件夹 Scripts 添加到 PATH 环境变量中
setx PATH "%PATH%;C:\Users\admin\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts"
打开 Pycharm ，创建一个新项目。
- File 》New Project 》Pure Pyhon，如下图所示：
通过 Pipenv 创建的项目，虚拟环境并不在本项目的目录下，而是在 C:\Users\用户名\.virtualenvs 文件夹下。
Pipenv[官网]是 requests 库 的作者写的，因为 requirements.txt 的管理并不能尽善尽美，可能存在一些问题。
在 Pipenv 虚拟环境中不用 requirements.txt，Pipfile 是 Pipenv 虚拟环境用于管理项目依赖项的专用文件。 该文件对于使用 Pipenv 是必不可少的。 当为新项目或现有项目创建 Pipenv 环境时，会自动生成 Pipfile。
Pipfile 的用法如下：
-
新建项目的 Pipfile 文件：
-
通过修改此
packages部分来添加新的程序包依赖项。
[packages]
requests = “*” -
每当您修改 Pipfile 文件时，PyCharm 都会建议执行以下操作之一：
- pipenv lock— 将新要求记录到 Pipfile.lock 文件中。
- pipenv update— 将新要求记录到 Pipfile.lock 文件中，并将缺少的依赖项安装在 Python 解释器上。
更多详情https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2021.1/using-pipfile.html
通过 Conda 方式创建虚拟环境
当前版本的 Pycharm（2021.1.1） 也没有内置 Conda ，需要安装。
- 打开 Anaconda 官网选择适合你电脑的版本即可。
- 也可在清华大学开源软件镜像站下载，这个速度较快。
打开 Pycharm ，创建一个新项目。
- File 》 New Project 》Pure Pyhon，如下图所示：
利用 Anaconda 进行虚拟环境包的管理
- 打开 Anaconda Navigator 图形界面 》Environment 》选需要安装包的环境 》 点绿色按钮 》Open Terminal，在 Terminal（终端）中用
pip命令安装包即可。 Ctrl+Alt+S或者 File 》Setting 》Python Interpreter
引用：
- Pycharm - configuring-python-interpreter [https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2021.1/configuring-python-interpreter.html]
- Pipenv 官网 [https://pipenv.pypa.io/en/latest/]
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Pycharm 中 virtualenv、pipenv、conda 虚拟环境的用法
在网上找了好一些资料，发现介绍 Python 虚拟环境的不多，而介绍 Pycharm 虚拟环境的就更少了，本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境，而非 Python 中的命令式虚拟环境。前言虚拟环境的通俗介绍虚拟环境和非虚拟环境该怎么选？通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境通过 Pipenv 方式创建虚拟环境通过 Conda 方式创建虚拟环境 requirements.txt 的用法Pipfile 文件的用法
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conda、pip、virtualenv的区别
1、 conda
conda是包及其依赖项和环境的管理工具。
适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
适用平台：Windows, macOS, Linux
用途：
快速安装、运行和升级包及其依赖项。
在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。
如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可
python创造虚拟环境方法总结
01-20
Python的版本有很多，很多第三方库也有很多不同的版本，不同的版本也可能是互不兼容的，在本机运行不同的项目，可能需要不同的环境。为了不和本机真实的环境相互冲突,我们可以同时创造多个虚拟环境，在不同的虚拟环境中运行不同的项目
1、在开始处点运行，输入cmd打开命令行，
在命令行中输入pip命令 pip list (查看已安装的库) pip install virtualenv(安装创建虚拟环境的库)
2、vir– 第三方库安装成功后，在桌面创建一个虚拟环境
3、打开桌面的虚拟环境（双击进入），激活虚拟环境后，利用pip install 库名 或
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syst...
846
VS Code python虚拟环境搭建
安装virtualenv库
pip install virtualenv
创建虚拟环境
mkvirtualenv -p python.exe文件所在目录 虚拟环境文件名
激活虚拟环境
C:\Users\XXX\Desktop\spider\1>test\Scripts\activate
退出虚拟环境
(test) C:\Users\Chengyikang\Desktop\spider\1>test\Scripts\deactivat
在pycharm中使用pipenv创建虚拟环境和安装django的详细教程
01-21
刚在网上查了一圈，好家伙，全都是那一篇文章，而且用的pycharm是老版本的，下边介绍的是pycharm2019专业版的，直接切入正题：
（1）打开 pycharm -> File文件 -> New Project 创建新项目
（2）选择Django项目
1、选择创建Django项目的本地路径（这里补充下，下边图应该没有后边的 \ , 必须要选择一个文件夹）。
2、选择Pipenv来创建虚拟环境。
3、Base interpreter 为本机系统的python解释器，也就是安装python时的路径。
4、Pipenv executable 表示pipenv命令的环境变量路径，就是是pipen
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锐意工作室
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要搞清楚什么是虚拟环境，首先要清楚Python的环境指的是什么。python哪里来？这个主要归功于配置的系统环境变量PATH，当我们在命令行中运行程序时，系统会根据PATH配置的路径列表依次查寻是否有可执行文件python（在windows中，省略了后缀.exe），当查寻到该文件时，执行该文件;'python' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。test.py代码中import的模块在哪里找？import的模块包含两类，一类称为标准库，随着python的安装而安装；
Pycharm中Virtualenv 环境，Conda 环境，系统解释器，Pipenv 环境，Poetry Environment
qq_45770988的博客
04-27
2850
如果您需要方便地管理Python包和库的版本和依赖项，并且需要自动创建和管理虚拟环境，可以使用Pipenv或Poetry环境。而使用conda创建的虚拟环境不仅可以包含Python包和库，还可以包含其他语言的包和库，例如R和Julia。Poetry是一种Python包和依赖项管理工具，可以管理Python项目的依赖项，并且可以自动创建虚拟环境。总之，使用PyCharm中的不同环境管理工具可以帮助您更好地管理Python项目的依赖项和版本，以及方便地创建和切换虚拟环境，提高开发效率和代码质量。
Python skill - Pycharm解释器环境配置Virtualenv, Pipenv和Conda区别
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结论:
Pipenv 比 Virtualenv更胜一筹, 但Conda可以更换Python版本, 最为强大.
本人观点: 初学者使用并无太大区别. 任选一个即可.
Virtualenv: 官方网址: https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
优点: 可以安装特定库的指定版本, 比如numpy, math等, 并将这些库存放在指定位置
缺点: Python版本固定
Pipenv: 官方网址: https://pypi.org/project/
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1. 包管理方式不同：Virtualenv使用pip管理Python包，而conda使用conda包管理器。
2. 环境隔离方式不同：Virtualenv使用Python自带的虚拟环境隔离机制，而conda在隔离环境时会包含各个环境所需要的系统级依赖。
3. 适用范围不同：Virtualenv主要使用于Python项目的虚拟环境隔离，而conda则可用于多种语言的环境管理。
4. 安装方式不同：Virtualenv需要先安装Python，然后通过pip安装virtualenv，而Anaconda则只需要安装Anaconda即可使用conda。
总的来说，Virtualenv更适合Python项目开发者使用，而conda则更适合数据科学家和数据工程师使用。
标签：virtualenv,pipenv,Python,创建,虚拟环境,conda,Pycharm
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