python env虚拟环境详解

2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）_软件测试刷题小程序-CSDN博客文章浏览阅读3.4k次，点赞86次，收藏15次。你知不知道有这么一个软件测试面试的刷题小程序。里面包含了面试常问的软件测试基础题，web自动化测试、app自动化测试、接口测试、性能测试、自动化测试、安全测试及一些常问到的人力资源题目。最主要的是他还收集了像阿里、华为这样的大厂面试真题，还有互动交流板块……_软件测试刷题小程序​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502​编辑https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502

在Python开发中，“env”这个术语通常指的是虚拟环境。虚拟环境是一个自包含的目录，它包含了Python解释器的一个独立副本以及你安装的所有库和框架。使用虚拟环境的目的主要是为了隔离项目依赖，使得每个项目可以拥有独立的、不影响全局系统的Python环境。这样，不同的项目可以使用不同版本的库，而不会产生冲突。

创建和管理虚拟环境的方式：

venv：这是Python 3.3及以上版本自带的标准库，用于创建轻量级的虚拟环境。

创建虚拟环境的步骤如下：

python3 -m venv myenv  # myenv 是虚拟环境的名称

激活虚拟环境（不同操作系统命令不同）：

在Unix/Linux/macOS上：

source myenv/bin/activate

在Windows上：

myenv\Scripts\activate.bat

pipenv：这是一个更高级的工具，它不仅管理虚拟环境，还通过 Pipfile 和 Lockfile 文件自动管理项目的依赖。Pipenv 提供了更良好的依赖关系管理和锁定机制，确保团队成员之间环境的一致性。

使用pipenv的步骤大致为：

pip install pipenv  # 首次使用前需要安装pipenv
pipenv --python 3.8 myenv  # 创建并指定Python版本的虚拟环境
pipenv shell  # 自动激活虚拟环境

除了创建和激活虚拟环境，了解如何在虚拟环境中安装、更新和卸载包也是至关重要的。下面我将分别介绍在venv和pipenv中如何进行这些操作。

在 venv 虚拟环境中：

安装包：激活虚拟环境后，你可以使用pip命令来安装Python包。例如，要安装requests库，只需运行：

pip install requests

更新包：要更新已安装的包至最新版本，可以使用：

pip install --upgrade requests

卸载包：如果要从虚拟环境中移除某个包，可以执行：

pip uninstall requests

在 pipenv 环境中：

安装包：Pipenv 会根据你提供的包名，解析依赖并记录到Pipfile中，同时安装所有依赖到虚拟环境中。例如，安装requests：

pipenv install requests

更新包：更新包时，Pipenv 会检查是否有新版本，并相应地更新Pipfile.lock来锁定版本。更新单个包的命令是：

pipenv update requests

若要更新所有包至最新版本（不常用，可能破坏依赖关系）：

pipenv update --all

卸载包：从项目中移除包并从Pipfile中删除记录，使用：

pipenv uninstall requests

查看已安装包

无论是在venv还是pipenv环境中，你都可以使用以下命令查看已安装的包及其版本：​​​​​​​

venv:
pip list
pipenv:
pipenv lock -r
或者，在激活的pipenv环境中简单使用：
pip list

虚拟环境最佳实践

为每个项目创建独立的虚拟环境：这样可以确保项目的依赖相互隔离，避免不同项目间因依赖冲突而导致的问题。

定期更新虚拟环境：保持虚拟环境中的包是最新的，有助于避免潜在的安全风险和兼容性问题。但请注意，更新前应确保更新不会破坏现有代码的稳定性。

使用 .gitignore 忽略虚拟环境文件：在版本控制系统中，不要提交虚拟环境文件（如.venv目录或 Pipfile.lock以外的pipenv生成的.venv）。这些是本地环境特有的，应在团队间共享的是requirements.txt或Pipfile。

利用环境变量管理配置：对于数据库连接字符串、API密钥等敏感信息，不建议直接写入代码。可以考虑使用环境变量或配置文件，并利用如python-decouple库来管理。

进阶技巧

跨平台兼容性：如果你的项目需要在不同操作系统上运行，确保使用的库和配置对所有目标平台都兼容。使用如pyproject.toml（PEP 621提案）作为跨工具的项目元数据文件，可以提高兼容性和未来一致性。

环境变量注入：在虚拟环境中，可以使用如dotenv库加载.env文件，便于管理环境变量，特别是在开发和测试环境中。

性能优化：对于大型项目，可以考虑使用pip的--no-cache-dir选项禁用缓存，或者定期清理pip缓存来避免空间占用过多。此外，合理使用pip的--no-deps和--only-binary=:all:选项，可以在安装时减少编译时间。

调试和日志：当虚拟环境中的包安装或运行出现问题时，使用pip的-v或--verbose选项增加输出详细程度，可以帮助诊断问题。对于更复杂的环境问题，可以考虑使用pip-tools等工具来更精细地管理requirements.txt。

容器化：如果项目需要部署到云环境或需要高度一致的环境复现性，考虑使用Docker容器化你的应用及其环境。Dockerfile可以指定使用特定版本的Python镜像，并在构建阶段安装依赖，确保环境的一致性和便携性。

行动吧，在路上总比一直观望的要好，未来的你肯定会感谢现在拼搏的自己！如果想学习提升找不到资料，没人答疑解惑时，请及时加入群： 759968159，里面有各种测试开发资料和技术可以一起交流哦。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

​​​软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

​