[545]Python版本管理工具(pyenv)和虚拟环境(pyvenv、virtualenv)

Python版本管理工具(pyenv)

Github：https://github.com/pyenv/pyenv
https://github.com/pyenv-win/pyenv-win

pyenv 是 python 的多环境管理工具，可以安装多个版本的 python，并为全局或单个应用设置指定版本。

pyenv 主要用来对 Python 解释器进行管理，可以管理系统上的多个版本的 Python 解释器。它的主要原理就是将新的解释器路径放在 PATH 环境变量的前面，这样新的 python 程序就“覆盖”了老的 python 程序，达到了切换解释器的目的。

pyenv的安装

下载 pyenv 压缩包

压缩包下载地址：https://github.com/pyenv-win/pyenv-win#readme
点击 code，再点击 Download ZIP 下载压缩包

解压压缩包

将 pyenv-win 压缩包解压到任意不带有中文的目录下，并点击箭头处复制目录路径
（这里有一点需要注意：需要复制文件夹内部的pyenv-win所在的目录，而不是外层目录）

配置环境变量

电脑搜索框内输入 “高级系统设置”，打开后，点击 环境变量

在 系统变量 中点 新建 ，将 PYENV 加入系统变量中，并配置上一步拷贝的目录，点击确认

配置 path 变量，在系统变量中找到 Path 这个变量，双击打开

点击新建 ，将这两行路径加进去：%PYENV%\bin 、%PYENV%\shims ，再点击确定

然后一层一层点击 确定 就好了

检测是否安装成功

在 cmd 窗口输入 pyenv，显示版本号等信息就是成功了

pyenv 的基本使用

查看可安装的Python版本

pyenv install --list
pyenv install -l
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查看已安装版本Python、当前活动的Python版本

同时会在当前被激活的版本前添加星号。如果未激活任何版本Python，则默认在system行显示星号

# 查看已安装的Python版本
pyenv versions

# 显示当前活动的Python版本
pyenv version
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安装指定版本Python

pyenv install <version>
# 安装3.11.1版本的Python
pyenv install 3.11.1
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有时候会出现下载很慢的情况，这时候可以参考以下方案

手动安装
上图中可以看出下载源为 Mirror: https://www.python.org/ftp/python

• 可以手动打开这个源地址，找到要下的版本号，找到需要的文件（以 3.10.3-amd64.exe 为例）
• 将它下载完直接拖进 pyenv 的 install_cache 文件夹
• 再执行上面的安装命令，即可安装对应的版本

正常安装的执行过程：

手动安装的执行过程：

从上面两张图也可以看出，安装的过程是先到 源地址 下载文件，丢进 install_cache 内，再进行 安装
我们相当于手动操作前面，直接进行安装

卸载指定版本Python

pyenv uninstall <version>
# 卸载3.11.1版本的Python
pyenv uninstall 3.11.1
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切换Python版本

1. 设置全局的Python版本

# 设置 全局的Python版本
pyenv global <version>

# 查看 全局的Python版本设置
pyenv global
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2. 设置当前目录下的Python版本

后续进入该目录后，会自动切换到此前设置的Python版本。具体地，其会在该目录下生成一个.python-version文件，用于记录设置的Python版本信息。显然，该设置的优先级高于全局的Python版本

# 设置 当前目录下的Python版本
pyenv local <version>

# 显示 当前目录下的Python版本设置
pyenv local

# 取消 当前目录下的Python版本设置
pyenv local --unset
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3. 设置当前Shell会话的Python版本

该设置的优先级高于 基于目录设置的Python版本 和 全局的Python版本

# 设置 当前Shell会话的Python版本
pyenv shell <version>

# 查看 当前Shell会话的Python版本设置
pyenv shell

# 取消 当前Shell会话的Python版本设置
pyenv shell --unset
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总结下，三种不同Python版本设置的优先级依次递减

shell > local > global
1

参考：http://blog.csdn.net/weixin_42289080/article/details/127997003
https://zhuanlan.zhihu.com/p/664786383
https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15786911.html

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Python虚拟环境(pyvenv、virtualenv)

我们为什么需要使用虚拟环境？

Python的包（或模块）的下载保存非常独特；有时候可能会带来问题。

不同系统，Python模块的安装位置也不一样。例如，大多数系统模块安装在 sys.prefix 环境变量指定的目录中，以Mac OS X为例：

使用pip或easy_install安装的第三方模块通常安装在 site packages 目录：

下面举一个实际的例子来说明使用虚拟环境的好处。

假设你有两个Python项目－A和B，这两个项目都需要使用同一个第三方模块－tensorflow。如果这两个项目使用相同的tensorflow版本，也许不会有什么问题。

但是，当A和B项目使用不同的tensorflow版本时－A使用tensorflow 0.70版本；B使用tensorflow 0.80版本。由于Python导入模块不能区分模块版本，导致A、B不能使用tensorflow的不同版本，这在很多情况下是不能接受的。

使用虚拟环境的另一个好处是：保持开发环境的简洁、有序。

什么是Python虚拟环境？

Python虚拟环境可以为项目创建相互独立的开发环境，也就是你可以为每个项目安装各自使用依赖模块。

使用虚拟环境可以很好的解决上面A、B项目遇到的问题：为A、B项目分别创建虚拟环境，然后在各自的虚拟环境中安装不同的tensorflow版本。

使用虚拟环境需要借助virtualenv或pyvenv，它们的使用非常简单。

安装virtualenv、pyvenv

如果你使用Python 2，你可以使用pip安装virtualenv：

$  sudo pip install virtualenv
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如果你使用Python 3，它默认安装了pyvenv。

virtualenv和pyvenv的使用方法类似。由于pyvenv是较新的工具，本帖以它为例。

创建一个存放虚拟环境的目录：

$  mkdir  python-env
$  cd  python-env
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创建一个虚拟环境：

$  pyvenv env_A
1

上面命令在当前目录创建了env_A目录，目录结构：

├── bin
│   ├── activate
│   ├── activate.csh
│   ├── activate.fish
│   ├── easy_install
│   ├── easy_install-3.5
│   ├── pip
│   ├── pip3
│   ├── pip3.5
│   ├── python -> python3.5
│   ├── python3 -> python3.5
│   └── python3.5 -> /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5
├── include
├── lib
│   └── python3.5
│       └── site-packages
└── pyvenv.cfg
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使用创建的虚拟环境env_A：

$  source env/bin/activate
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提示符中包含：

(env_A)  $
1

现在你通过pip安装的包都会安装这个虚拟环境中；导入（import）模块时也只能使用这个虚拟环境中的模块。

如果要退出env_A虚拟环境，执行：

(env_A)  $  deactivate
1

虚拟环境的工作原理

主要就是操作环境变量。

Python在非虚拟环境下的路径：

$  which python
/usr/bin/python
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激活虚拟环境再次查看Python路径：

$  source env/bin/activate
(env)  $  which python
/Users/snail/python-env/env_A/bin/python
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$PATH 环境变量在激活前后不一样了：

$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:
 
$ source env/bin/activate
(env) $ echo $PATH
/Users/snail/python-env/env_A/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:
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你可以看看 sys.prefix 和其他Python系统环境变量。

参考：http://blog.topspeedsnail.com/archives/5618