Python 虚拟环境全攻略：从创建到升级，一文带你掌握！

Python 虚拟环境全攻略：创建、使用、管理及升级指南

在所有让 Python 深受开发者喜爱的因素中，丰富且不断扩展的第三方包选择至关重要。从数据摄取和格式化到高速数学运算和机器学习，各类便捷工具包通过 `import` 语句或 `pip install` 命令即可获取。然而，当包之间出现不兼容，或不同 Python 项目需要同一插件的不同甚至冲突版本时，Python 虚拟环境便能发挥作用。

什么是 Python 虚拟环境？

虚拟环境是创建多个并行 Python 解释器实例的方法，每个实例有不同的包集合和配置。每个虚拟环境包含独立的 Python 解释器副本及支持工具（如包管理器 `pip`）的副本。在每个虚拟环境中安装的包只能在该环境中被访问，其他环境无法看到。即便依赖特定平台二进制文件的大型复杂包，也能在虚拟环境中相互隔离。

为什么要使用 Python 虚拟环境？

虚拟环境有几个常见使用场景：
- **项目依赖不同版本的包**：开发多个依赖同一包不同版本的项目，或某个项目需与某些包隔离以避免命名空间冲突，这是最常见的使用场景。
- **无法修改系统包目录**：在无法修改 `site-packages` 目录的 Python 环境中工作，比如处于高度受控环境（如托管主机），或在服务器上因生产要求无法更改解释器（或其中使用的包）。
- **进行特定包组合的实验**：想在高度受控环境下尝试特定包组合，例如测试跨兼容性或向后兼容性。
- **运行纯净的 Python 解释器**：希望在没有第三方包的系统上运行 Python 解释器的“基准”版本，并根据需要为每个项目单独安装第三方包。

虽然可以将 Python 库解压缩到项目子文件夹使用，或下载独立的 Python 解释器副本并在特定文件夹运行脚本和包，但管理这样拼凑的项目会很快变得困难。从长远看，最好的解决方案是使用 Python 的原生机制来创建、复制和使用虚拟环境。

在 Python 3 中使用虚拟环境

Python 有用于创建虚拟环境的原生工具，使整个过程相当简单。目前，所有受支持的 Python 版本都使用原生虚拟环境工具 `venv`。

创建 Python 虚拟环境

要在指定目录创建虚拟环境，在命令行输入：
```bash
python3 -m venv /path/to/venv
```
例如，在当前目录下创建名为 `.venv` 的虚拟环境，可使用命令：
```bash
python3 -m venv .venv
```
在 Microsoft Windows 系统中，可用 `py` 代替 `python3` 确保访问已安装的 Python 版本。虚拟环境目录名称可任意选择，通常使用 `.venv`。设置虚拟环境可能需一到两分钟。完成后，该目录下会有几个子目录，最重要的是 Unix 系统上的 `bin` 目录或 Windows 系统上的 `Scripts` 目录，这里包含虚拟环境的 Python 解释器及其工具。

需注意，每个虚拟环境包含自己的 Python 解释器副本，可能占用较大磁盘空间。一个 Python 3.13 虚拟环境根据操作系统不同，可能占用 14MB 到 26MB 的磁盘空间。

虚拟环境与版本控制

若在使用版本控制系统（如 Git）管理的项目目录中设置虚拟环境，创建虚拟环境并进行任何提交前，应将环境目录排除在版本控制之外。虚拟环境不应与相关代码一起进行版本控制，因为它们可根据需要销毁和重新创建。不过，应将项目相关的 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml` 文件进行版本控制，这些文件用于描述在虚拟环境中安装的内容。

激活 Python 虚拟环境

使用虚拟环境前，需显式激活它。激活后，虚拟环境将成为当前 shell 会话的默认 Python 解释器。根据不同操作系统和命令 shell，激活虚拟环境的语法不同：
- **Unix 或 MacOS（bash shell）**：
```bash
source /path/to/venv/bin/activate
```
- **Unix 或 MacOS（csh shell）**：
```bash
source /path/to/venv/bin/activate.csh
```
- **Unix 或 MacOS（fish shell）**：
```bash
source /path/to/venv/bin/activate.fish
```
- **Windows（Command Prompt）**：
```bash
path/to/venv/Scripts/Activate.bat
```
- **Windows（PowerShell）**：
```bash
path/to/venv/Scripts/Activate.ps1
```
需注意，激活的环境只在激活它的上下文中有效。例如，启动两个 PowerShell 实例 A 和 B，在实例 A 中激活虚拟环境，该环境只适用于 A，不适用于 B。许多 Python IDE 会自动检测并激活当前项目目录中的虚拟环境。如启用 Python 扩展时，Visual Studio Code 可做到这一点，在其中打开终端会自动激活所选的虚拟环境。PyCharm 会为每个新项目自动创建并启用虚拟环境。

配置和使用 Python 虚拟环境

激活新的虚拟环境后，可使用 `pip` 包管理器添加和更改环境中的包。在 Windows 系统中，`pip` 位于虚拟环境的 `Scripts` 子目录中；在 Unix 系统中，它位于 `bin` 子目录中。熟悉 `pip` 使用方法的话，在虚拟环境中使用它应没问题。只需确保使用的是在激活的上下文中管理虚拟环境包的 `pip` 实例，如在 bash 会话或 Windows CLI/PowerShell 会话中。若想验证是否使用了正确的 `pip` 和虚拟环境，可输入 `pip -V` 并检查显示的路径是否指向虚拟环境的子目录。

想在虚拟环境中升级 `pip` 时，最好使用命令 `python3 -m pip install -U pip`，确保升级过程不会锁定 Python 的关键文件。而命令 `pip install -U pip` 可能无法正确完成升级。要使用创建的虚拟环境运行 Python 脚本，在激活环境的上下文中从命令行调用 Python 即可。例如，运行脚本可使用 `python3 myscript.py`。在 PyCharm 中，可使用 IDE 自己的包管理界面来管理项目中安装的包。

管理 Python 虚拟环境中的包

创建新的虚拟环境时，`pip` 会自动安装，但仅此而已。需安装想在环境中使用的其他包。对于有复杂需求的项目，通常在项目根目录下保留一个 `requirements.txt` 文件，列出项目的依赖项。这样，若需重新创建虚拟环境，可使用命令 `pip install -r requirements.txt` 重新安装所有需要的包。

最近，Python 项目出现新的项目元数据格式 `pyproject.toml`。`pyproject.toml` 文件包含项目的包依赖项及大量其他相关信息。要安装这些依赖项，可在 `pyproject.toml` 文件所在的目录中运行 `pip install .`。

需注意，虚拟环境中的 `pip` 副本是该环境独有的。每个虚拟环境都有自己的副本，需独立更新和维护。这就是为何在某些虚拟环境中会收到 `pip` 过时的警告，而在其他环境中却没有的原因。每个虚拟环境中的 `pip` 都需单独更新。

停用 Python 虚拟环境

使用完虚拟环境后，可简单终止使用它的会话。若想在同一会话中继续工作，但使用默认的 Python 解释器，可在命令提示符下输入 `deactivate`。Windows 用户在 Command Prompt 中需从 `Scripts` 子目录运行 `deactivate.bat`，而 Unix 用户和使用 PowerShell 的 Windows 用户可在任何目录中直接输入 `deactivate`。

删除 Python 虚拟环境

虚拟环境是自包含的。不再需要虚拟环境时，只需删除其目录，但要确保先关闭所有使用该虚拟环境的 Python 进程。若想刷新或重新创建虚拟环境，可简单删除当前环境目录，然后按上述方法重新创建（见“管理 Python 虚拟环境中的包”）。这通常是将项目升级到较新版本 Python 的最简单方法：删除或临时重命名 `venv` 目录（以防新版本不兼容），然后创建一个新的并安装项目依赖项。若有许多不再使用的旧项目，可删除它们的虚拟环境以节省空间。需要时可轻松重新创建，但需记录创建它们时使用的 Python 版本以及所需的包（通常记录在 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml` 中）。

迁移 Python 虚拟环境

不要试图将虚拟环境与其项目一起复制和移动。虚拟环境与创建它们的系统上的 Python 安装位置相关联。若想将项目迁移到另一个系统，不要复制 `venv` 目录，而是在目标机器上重新创建虚拟环境。不过，要将 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml` 文件与项目一起复制和移动，因为这些文件是在其他系统上重新创建虚拟环境所必需的。

在 Python 2 中使用虚拟环境

在 Python 2 中，虚拟环境不是语言的原生特性。需安装第三方库来创建和管理虚拟环境。最流行和广泛使用的项目是 `virtualenv`，它负责创建目录结构并将所需文件复制到虚拟环境中。要安装 `virtualenv`，只需使用 `pip install virtualenv`。要使用它创建虚拟环境目录，可输入 `virtualenv /path/to/directory`。激活和停用虚拟环境的方法与 Python 3 中的虚拟环境相同（见上文）。

需注意，不建议在任何新开发中使用 Python 2。Python 2 中的虚拟环境，就像 Python 2 本身一样，只应用于维护最终应迁移到 Python 3 的遗留项目。

虚拟环境与 Python 主包目录

通常，创建 `venv` 时，它无法使用创建它的 Python 安装中已有的包。这是有意为之，以确保全局安装的包不会干扰本地包。不过，可在首次创建虚拟环境时覆盖此行为。若在运行 `venv` 时传递 `--system-site-packages` 标志，创建的 `venv` 将可以访问父 Python 的包目录。

在 Jupyter Notebook 中使用 Python 虚拟环境

若正在使用 Jupyter Notebook（又名 IPython Notebook），且已在系统范围内安装了 Jupyter，先创建并激活虚拟环境。然后，从虚拟环境目录中运行 `pip install ipykernel` 以添加 IPython 所需的组件。最后，运行 `ipython kernel install --user --name=`，其中 `` 是想与该特定项目关联的名称。之后，应能启动 Jupyter 并切换到在虚拟环境中安装的 IPython 内核。

升级 Python 虚拟环境

在系统上升级 Python 运行时，使用该版本 Python 的虚拟环境不会自动升级，需手动操作。这是有意设计的，因为不经意地升级 Python 版本可能会破坏相关的包。

若对现有的 Python 解释器进行小版本升级（例如，从 Python 3.13.1 升级到 Python 3.13.3），可轻松升级相应的虚拟环境。在项目目录的命令提示符下，输入：
```bash
python -m venv /path/to/venv --upgrade
```
升级前不要激活虚拟环境，否则升级可能无法正常工作。或者，如上文所述（见“删除 Python 虚拟环境”），可选择完全删除 `venv` 并使用 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml` 文件重新创建它。

若安装了 Python 的主要新版本（例如，已有 Python 3.10，现在又安装了 Python 3.11），则需要创建一个专门使用新主要版本的新虚拟环境。不要尝试将现有的虚拟环境升级到更高的主要版本 Python。