Python 虚拟环境管理三个工具对比

1. venv

venv 是 Python 3.3 之后内置的一个模块，用于创建轻量级的虚拟环境。它非常简单易用，适合初学者。

(1) 安装

venv 是 Python 3.3 及以上版本的内置模块，无需额外安装。

(2) 使用

① 创建虚拟环境

python -m venv myenv

这条命令会在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境。

② 激活虚拟环境

• Windows:

myenv\Scripts\activate

• macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

③ 安装包

激活虚拟环境后，可以使用 pip 安装所需的包：

pip install requests

④ 退出虚拟环境

deactivate

(3) 优点

• 内置模块，无需额外安装。
• 轻量级，占用资源少。

(4) 缺点

• 功能相对简单，不支持多版本 Python。

2. virtualenv

virtualenv 是一个第三方库，提供了更多的自定义选项，适合需要更多控制的开发者。

(1) 安装

pip install virtualenv

(2) 使用

① 创建虚拟环境

virtualenv myenv

② 激活虚拟环境

• Windows:

myenv\Scripts\activate

• macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

③安装包

激活虚拟环境后，可以使用 pip 安装所需的包：

pip install requests

④ 退出虚拟环境

deactivate

(3) 优点

• 支持多版本 Python。
• 提供更多自定义选项，如指定 Python 版本。

(4) 缺点

• 需要额外安装。

3. conda

conda 是一个开源的包管理和环境管理系统，支持多个语言，但最常用于 Python。它特别适合科学计算和数据科学领域。

(1) 安装

你可以从 Anaconda 或 Miniconda 下载并安装 conda。

(2) 使用

① 创建虚拟环境

conda create --name myenv

② 激活虚拟环境

conda activate myenv

③ 安装包

激活虚拟环境后，可以使用 conda 安装所需的包：

conda install requests

④ 退出虚拟环境

conda deactivate

(3) 优点

• 支持多语言和多平台。
• 强大的包管理和环境管理功能。
• 预装了许多科学计算和数据科学相关的包。

(4) 缺点

• 占用资源较多。
• 安装过程较复杂。

实战案例：使用 venv 创建一个 Flask 项目

假设我们要创建一个简单的 Flask 项目，我们可以使用 venv 来管理项目的依赖。

① 创建虚拟环境

python -m venv flask_env

② 激活虚拟环境

Windows:

flask_env\Scripts\activate

macOS/Linux:

source flask_env/bin/activate

③ 安装 Flask

pip install Flask

④ 创建 Flask 应用

在项目目录下创建一个 app.py 文件，内容如下：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

 ⑤ 运行 Flask 应用

python app.py

打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:5000/，你应该会看到 "Hello, World!" 的欢迎页面。

总结

本文介绍了 Python 中常用的三个虚拟环境管理工具：venv、virtualenv 和 conda。venv 是 Python 3.3 之后的内置模块，适合初学者；virtualenv 是一个功能更强大的第三方库，适合需要更多控制的开发者；conda 是一个支持多语言和多平台的包管理工具，特别适合科学计算和数据科学领域。通过实战案例，我们展示了如何使用 venv 创建一个简单的 Flask 项目。