写在前面
关于Python虚拟环境管理，曾经做为一名新人一直不以为意，心想反正都是我要用的库，全安装在一起，要用直接导入，多好。可是，后来，懂得越来越多的我，不仅流下了悔恨了泪水呀，这一次，关于Python虚拟环境管理的方法一网打尽，喜欢哪种方式，大家自己选吧。再说一次虚拟环境很重要。
一、使用virtualenv
1. 使用pip
pip install virtualenv
2. 创建运行环境
virtualenv [虚拟环境名称]
virtualenv venv
#如果不想使用系统的包,加上–no-site-packeages参数
virtualenv --no-site-packages 创建路径名
3. 激活环境
linux:
$ cd venv
$ souce ./bin/activate
Windows 10:
> cd venv
> .\Scripts\activate.bat
4. 退出环境
linux:
$ deactivate
Windows 10:
> .\Scripts\deactivate.bat
5. 删除环境
没有使用virtualenvwrapper前，可以直接删除venv文件夹来删除环境
6. 使用环境
进入环境后，一切操作和正常使用python一样
安装包使用pip install 包
二、使用Virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，用于更方便管理虚拟环境，它可以做：
- 将所有虚拟环境整合在一个目录下
- 管理（新增，删除，复制）虚拟环境
- 快速切换虚拟环境
1. 安装
# on Windows
pip install virtualenvwrapper-win
# on macOS / Linux
pip install --user virtualenvwrapper
# then make Bash load virtualenvwrapper automatically
echo "source virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
2. 创建虚拟环境
# on macOS/Linux:
mkvirtualenv --python=python3.6 venv
# on Windows
mkvirtualenv --python=python3 venv
3. 激活环境
workon #列出虚拟环境列表
workon [venv] #切换环境
4. 退出环境
deactivate
5. 删除环境
rmvirtualenv venv
6. 其他有用指令
pip freeze #查看当前安装库版本
#创建 requirements.txt 文件，其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表
#保持部署相同，一键安装所有包
pip install -r requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
lsvirtualenv #列举所有的环境
cdvirtualenv #导航到当前激活的虚拟环境的目录中，相当于pushd 目录
cdsitepackages # 和上面的类似，直接进入到 site-packages 目录
lssitepackages #显示 site-packages 目录中的内容
三、 使用conda管理
conda可以直接创建不同python版本的虚拟环境。前面讲的virtualenv只是指定创建不同python版本的虚拟环境，前提是你的电脑上已经安装了不同版本的python,与conda相比没有conda灵活。
1. 安装
下载anaconda安装的python直接可以使用conda工具
2. 创建虚拟环境
创建不同的python版本，直接写出版本号就好了，还可以同时安装想要的库。
# Python 2.7
$ conda create -n venv python=2.7
# Python 3.4
$ conda create -n venv python=3.4
# Python 3.5
$ conda create -n venv python=3.5
3. 激活虚拟环境
#on windows
activate venv
#on linux
source activate venv
4. 退出虚拟环境
#on windows
deactivate
#on linux
source deactivate
5. 删除虚拟环境
# 删除一个已有环境
conda remove --name venv --all
6. 其他有用指令
# 列出系统存在虚拟环境
conda info -e
conda env list
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n venv
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n venv numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前激活环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n venv numpy
# 删除package
conda remove -n venv numpy
四. 使用pipenv管理
pipenv是Python官方推荐的包管理工具。 它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。能够自动为项目创建和管理虚拟环境。如果你使用过requests库，就一定会爱上这个库，因为是同一个大神出品。
pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。
1. 安装
pip install pipenv
2. 创建虚拟环境
$ cd myproject
$ pipenv install # 创建环境
$ pipenv install requests # 或者直接安装库
如果不存在pipfile,会生成一个pipfile，并且如果有的库添加会自动编辑该文件，不会我们手动更新requirements.txt文件了。
3. 激活Pipenv Shell
$ pipenv shell
$ python --version
