python版本共存和虚拟环境

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python有很多版本，如何在同一台系统中共存这些版本而且不会冲突，是python开发者一个重要的需求，所以诞生出了Python版本管理器pyenv。另外每个Python项目都会有很多包需要导入，而另一些项目并不需要，如果所有包都加入到系统Python的包目录下的话一方面不好管理另一方面容易出现包的冲突，因此需要为每个项目建立一个虚拟的独立的Python环境就太好了，于是virtualenv和conda工具就出现了。

python 版本

2.7.X
3.X
Anaconda2
Anaconda3
python有很多版本，如何在同一台系统中共存这些版本而且不会冲突，是python开发者一个重要的需求，所以诞生出了Python版本管理器pyenv。另外每个Python项目都会有很多包需要导入，而另一些项目并不需要，如果所有包都加入到系统Python的包目录下的话一方面不好管理另一方面容易出现包的冲突，因此需要为每个项目建立一个虚拟的独立的Python环境就太好了，于是virtualenv和conda工具就出现了。

pyenv

pyenv是一个管理各个python版本的管理器。可以在系统里同时保留多个python版本，等需要时定义需要的版本。

项目地址

安装

看项目地址中的readme

使用

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pyenv install --list

查看pyenv可安装的版本列表

1
2
pyenv install anaconda2-4.2.0
pyenv uninstall x.x.x

安装和卸载指定版本，会将python版本安装在$(pyenv root)/versions/中

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pyenv versions

查看当前已经安装了的python版本。输出内容中，system关键字是系统python版本。 *表示当前环境所处的版本。

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pyenv global anaconda2

全局切换为anaconda科学计算环境(不建议这么做)，做了如果要恢复，则将最后一个参数改为—unset

1
pyenv local python3.4.1

当前环境接环。在当前目录以下。如果要恢复，则将最后一个参数改为—unset

virtualenv

本来这是一个单独的软件用来虚拟一个python版本环境，让每个工作环境都有一套独立的python各自的第三方插件互不影响。然而在 pyenv 下有一个插件 pyenv-virtualenv 他可以在 pyenv 的环境下担负起 virtualenv 的事情。（如果使用的是原生python可以用这个工具，如果用的是anaconda则不用这个，用下一章说的conda工具来完成虚拟环境）

项目地址

安装

看项目地址中的readme

使用

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pyenv virtualenv 2.7.1 env271

在当前目录下创建一个 python 版本为2.7.1的环境，环境名字为 env271。 这个环境的真实目录位于~/.pyenv/versions/

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pyenv activate env271

（创建时并不激活）激活当前环境。此时已经进入虚拟环境，在当前环境下所有pip等操作都不会影响系统环境和系统路径。

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pyenv deactivate

离开已激活的环境，切换回系统环境。但并没有被删除，下次依旧可以启动。

1
pyenv uninstall env271

删除一个环境，当然也可以到真实目录下删除文件夹。

conda

本来不想用这个的，但是因为 pyenv-virtualenv 有一些问题，无法很好的管理conda环境，比如有一些anaconda 自带的一些命令(例如pylint)无法被使用。因此还是老老实实使用 conda 来管理虚拟环境。

安装

conda 是自带于 anaconda 的所以并不需要额外安装，如果在 anaconda 环境中就可以使用。conda 不仅可以进行 环境管理，还可以包管理，和对 anaconda和conda 进行版本升级。

使用

由于conda使用方法太多，因此这里罗列一些常用的主要是一些虚拟环境的命令。具体的到官网文档去查看一下。

首先conda工具是需要在anaconda环境下的，因此先执行pyenv local anaconda3-4.2.0进入anaconda环境后就可以执行conda工具了。

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2
conda create --name myflakes python=x.x anaconda
conda create --help

创建一个虚拟环境。可以指定名字，指定包，甚至制定python(这样的话就python版本管理了所以不建议使用，python版本管理交给pyenv)，所以命令中 python=x.x 可以不写

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2
conda info --envs
conda env list

罗列已经创建的环境，两条命令是一样的。

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2
source activate myflakes //Linux,OSX
activate myflakes        //Windows

激活一个环境。和virtualenv一样，创建不等于激活。激活后才能真正使用虚拟环境。
如果发生错误Error: activate must be sourced. Run 'source activate envname'说明activate命令没有找对，导致错误。吧命令改成

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source <PATH TO ANACONDA>/anaconda3/bin/activate <ENV NAME>

这样就能成功建立虚拟环境了。

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2
deactivate myflakes
source deactivate myflakes

退出虚拟环境。

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conda remove --name myflakes --all

删除一个虚拟环境。

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conda create --name flowers --clone snowflakes

复制一个虚拟环境。这个是个不错的好功能。

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2
conda env export > environment.yml
conda env create -f environment.yml

conda还能吧环境配置文件导出，在另一台机器上重新读入配置文件，就能复刻你的环境了。

其他使用

conda 还能进行包的管理。调用的是 pip 所以也很棒。

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3
conda list
conda list -n myflakes
conda search numpy //查询package

查看当前环境已安装包，用-n指定后，就是查看某个环境下的已安装包

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conda install -n  myflakes numpy
conda update  -n  myflakes numpy
conda remove  -n  myflakes numpy

为某个指定的环境安装包，升级包，删除包。

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3
conda update conda
conda update anaconda
conda update python

它还能升级自身和anaconda和python的版本。

它和pip一样也能设置安装包的镜像位置。其余还有能使用R命令等等，都到官网文档中搜索一下。