python中虚拟环境创建的主流方式详细操作指南

一、内置标准库方案：venv

适用场景：python 3.3+ 项目，轻量级隔离需求

操作步骤：

创建环境：

python -m venv myenv # windows/linux/macos 通用1,2,6

生成目录结构：myenv/（含 scripts/ 或 bin/、lib/ 等）

激活环境：

• windows：myenv\scripts\activate
• linux/macos：source myenv/bin/activate

激活后命令行显示 (myenv) 前缀。

退出环境：

deactivate

优势：

• 无需额外安装，python 自带
• 支持 --without-pip（跳过 pip 安装）、–system-site-packages（复用系统包）等参数

二、第三方工具方案

1.virtualenv（兼容旧版 python）

适用场景：python 2.7 或 3.3 以下版本

操作步骤：

pip install virtualenv # 安装工具5,9
virtualenv myenv # 创建环境
source myenv/bin/activate # 激活（linux/macos）
myenv\scripts\activate # 激活（windows）9,10

优势：

• 支持更旧的 python 版本
• 可通过 --no-site-packages 创建纯净环境

2.pipenv（依赖管理+虚拟环境）

适用场景：项目依赖精细管理

操作步骤：

pip install pipenv # 安装工具5,7
pipenv --python 3.8 # 创建环境并指定 python 版本
pipenv shell # 激活环境
pipenv install requests # 安装包（自动更新 pipfile）7

优势：

• 自动生成 pipfile 和 pipfile.lock 管理依赖
• 整合虚拟环境与包安装流程

3.conda（科学计算生态）

适用场景：数据科学/跨语言依赖

操作步骤：

conda create --name myenv python=3.9 # 创建环境5
conda activate myenv # 激活
conda install numpy # 安装包

优势：

• 支持非 python 依赖（如 c 库）
• 适合 anaconda 生态用户

三、工具对比与选型建议

四、最佳实践

1.依赖固化：

pip freeze > requirements.txt # 生成依赖清单8,10
pip install -r requirements.txt # 重建环境

2.ide 集成：

vs code/pycharm 可直接选择虚拟环境解释器

3.目录规范：

虚拟环境目录名建议：.venv 或 venv（避免提交至 git）

提示：优先使用 venv（python 3.3+）或 pipenv（需依赖管理），旧项目维护选 virtualenv，科学计算选 conda。激活后注意命令行提示符变化，避免全局环境误操作。

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