簡介

如果你使用Python開發，對于不同的開發框架或應用肯定會有Python多版本共存的情況，此時Python多環境管理工具就可以幫你快速解決此問題，以便將精力專注開發。

今天我們就來介紹下Python多環境管理的幾種工具：

• Anaconda
• Virtualenv
• Virtaulenvwrapper

通過對以上工具的講解，你以后就再也不用擔心Python多版本共存的問題了。

Anaconda

Anaconda多應用在科學計算中，但是它可以很方便的對各個Python環境進行切換；而且自動包管理器conda可以安裝軟件包的多個版本和依賴。換句話說，我們可以使用conda命令安裝各種Python工具，就像yum和pip一樣方便。

1.安裝部署

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh #自動寫入環境變量vim /root/.bashrc# added by Miniconda2 4.2.12 installerexport PATH="$PATH:/usr/local/miniconda2/bin"#測試安裝是否成功conda list

安裝過程是交互的，安裝路徑為 /usr/local/miniconda2 。

注意：

如果你已經安裝了python環境，最好將conda的環境變量加在PATH最后，否則會優先使用/usr/local/miniconda2/bin下的python命令，造成不必要的麻煩。

conda包括完整版的anaconda和最小化版miniconda。anaconda包含720多個開源安裝包，安裝完成至少需要3G空間；miniconda安裝需要大約400M空間。我們使用miniconda就足夠。

2.管理環境

(1)創建新的環境

conda create -n science numpy scipy matplotlib或conda create -n science -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ numpy scipy matplotlib或

通過以上命令都會創建一個名為science的環境，默認使用python2(若使用python3需要指定版本)，并且安裝numpy scipy matplotlib模塊。不過由于使用官方的安裝源很慢，我們在此使用國內的清華安裝源。

(2)查看當前所有環境

#環境列表conda info --envs# conda environments:#science * /usr/local/miniconda2/envs/scienceroot /usr/local/miniconda2#切換環境變量source activate science(science) root@test:~# source activate root

(3)刪除環境

conda remove -n science_python3 --all

(4)添加國內安裝源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes#查看配置conda config --show

Anaconda環境管理中除了使用conda來安裝使用的python依賴包外，還可以使用pip，但是必須是“/usr/local/miniconda2”路徑下的，否則將會使用操作系統自動的python，安裝的包并不會加載到Anaconda環境中。

Virtualenv

Virtaulenv的原理是把系統Python復制一份到Virtualenv的環境，用命令source venv/bin/activate進入一個virtualenv環境時，virtualenv會修改相關環境變量，讓命令Python和pip均指向當前的virtualenv環境。Virtaulenv相較于Anaconda，更多應用在開發環境。

1.安裝部署

pip install virtualenv 或 easy_install virtualenv

2.創建虛擬環境

[root@test:/virtual_protect]# mkdir /virtual_project[root@test:/virtual_protect]# cd virtual_project[root@test:/virtual_protect]# virtualenv venvNew python executable in /root/virtual_protect/venv/bin/pythonInstalling setuptools, pip, wheel...done.

virtualenv venv 命令將會在virtual_project目錄中創建一個文件夾，包含了Python可執行文件，以及 pip 庫的一份拷貝，這樣就能安裝其他包了。
如果此時你的系統里有其他版本python，可以使用-p或–python參數來指定虛擬環境使用哪個版本的python，如下：

virtualenv -p /usr/local/python3 venv

3.啟動虛擬環境

[root@test:/virtual_protect]# source venv/bin/activate(venv) [root@test:/virtual_protect]# pip listpip (8.1.2)setuptools (28.3.0)wheel (0.30.0a0)

登陸虛擬環境通過pip查看安裝的包并沒有系統自帶python中安裝的，這是因為virtualenv 運行時，默認自帶–no-site-packages參數，將不會包含系統自帶python安裝的包。我們可以通過使用–system-site-packages參數來使虛擬環境包含系統python安裝的包。

還有一種方法可以使虛擬環境包含系統自動python安裝的包：

#導出包到指定文件中pip freeze > requirements.txt#安裝指定的包pip install -r requirements.txt

4.退出虛擬環境

deactivate

對于Virtualenv來說并不會像Anaconda那樣幫你安裝其他版本的Python，它是依賴于你的操作系統已經安裝的Python，在創建虛擬環境時指定Python版本。

Virtaulenvwrapper

Virtaulenvwrapper是Virtualenv的擴展包，用于更方便管理虛擬環境，它可以將將所有虛擬環境整合在一個目錄下、管理(新增，刪除，復制)虛擬環境、切換虛擬環境等。

1.安裝配置

#安裝pip install virtualenvwrapper#創建目錄用來存放虛擬環境mkdir /virtualenv_project#設置環境變量[root@test:~/virtual_protect]# vim ~/.bashrcexport WORKON_HOME=~/virtualenv_projectsource /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh[root@test:~/virtual_protect]# source ~/.bashrc

2.創建虛擬環境

[root@test:~/virtual_protect]# mkvirtualenv venv1New python executable in /root/virtualenv_project/venv1/bin/pythonInstalling setuptools, pip, wheel...done.[root@test:~/virtual_protect]# mkvirtualenv venv2New python executable in /root/virtualenv_project/venv2/bin/pythonInstalling setuptools, pip, wheel...done.

其中mkvirtualenv命令類似與virtualenv命令，也可以通過-p、–no-site-packages、–system-site-packages等參數進行配置。

3.列出虛擬環境并切換

#列出當前的虛擬環境[root@test:~/virtual_protect]# lsvirtualenv -bvenv1venv2#切換虛擬環境 [root@test:~/virtual_protect]# workon venv1(venv1) [root@test:~/virtual_protect]# workon venv2(venv2) [root@test:~/virtual_protect]#

4.退出并刪除虛擬環境

deactivatedeactivate

Virtaulenvwrapper只是是Virtualenv的擴展包，底層是需要和Virtualenv配合使用的，只不過使操作更簡便些罷了。

總結

經過以上介紹，我們已經學會了Python的多環境管理，也了解了Anaconda、Virtualenv、Virtaulenvwrapper的工作方式及應用領域，我們根據自己的實際情況按需選擇。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的conda切换环境_Python多环境管理，你需要知道的几种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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