12. 虚拟环境和包

12.1. 概述

Python应用程序通常会使用不在标准库内的软件包和模块。应用程序有时需要特定版本的库,因为应用程序可能需要修复特定的错误,或者可以使用库的过时版本的接口编写应用程序。

这意味着一个Python安装可能无法满足每个应用程序的要求。如果应用程序A需要特定模块的1.0版本但应用程序B需要2.0版本,则需求存在冲突,安装版本1.0或2.0将导致某一个应用程序无法运行。

这个问题的解决方案是创建一个 virtual environment,一个目录树,其中安装有特定Python版本,以及许多其他包。

然后,不同的应用将可以使用不同的虚拟环境。 要解决先前需求相冲突的例子,应用程序 A 可以拥有自己的 安装了 1.0 版本的虚拟环境,而应用程序 B 则拥有安装了 2.0 版本的另一个虚拟环境。 如果应用程序 B 要求将某个库升级到 3.0 版本,也不会影响应用程序 A 的环境。

12.2. 创建虚拟环境

用于创建和管理虚拟环境的模块称为 venvvenv 通常会安装你可用的最新版本的 Python。如果您的系统上有多个版本的 Python,您可以通过运行 python3 或您想要的任何版本来选择特定的Python版本。

要创建虚拟环境,请确定要放置它的目录,并将 venv 模块作为脚本运行目录路径:

  1. python -m venv tutorial-env

这将创建 tutorial-env 目录,如果它不存在的话,并在其中创建包含 Python 解释器副本和各种支持文件的目录。

虚拟环境的常用目录位置是 .venv。 这个名称通常会令该目录在你的终端中保持隐藏,从而避免需要对所在目录进行额外解释的一般名称。 它还能防止与某些工具所支持的 .env 环境变量定义文件发生冲突。

创建虚拟环境后,您可以激活它。

在Windows上,运行:

  1. tutorial-env\Scripts\activate

在Unix或MacOS上,运行:

  1. source tutorial-env/bin/activate

(这个脚本是为bash shell编写的。如果你使用 cshfish shell,你应该改用 activate.cshactivate.fish 脚本。)

激活虚拟环境将改变你所用终端的提示符,以显示你正在使用的虚拟环境,并修改环境以使 python 命令所运行的将是已安装的特定 Python 版本。 例如:

  1. $ source ~/envs/tutorial-env/bin/activate
  2. (tutorial-env) $ python
  3. Python 3.5.1 (default, May 6 2016, 10:59:36)
  4. ...
  5. >>> import sys
  6. >>> sys.path
  7. ['', '/usr/local/lib/python35.zip', ...,
  8. '~/envs/tutorial-env/lib/python3.5/site-packages']
  9. >>>

要撤销激活一个虚拟环境,请输入:

  1. deactivate

到终端。

12.3. 使用pip管理包

你可以使用一个名为 pip 的程序来安装、升级和移除软件包。 默认情况下 pip 将从 Python Package Index 安装软件包。 你可以在你的 web 浏览器中查看 Python Package Index。

pip 有许多子命令: “install”, “uninstall”, “freeze” 等等。 (请在 安装 Python 模块 指南页查看完整的 pip 文档。)

您可以通过指定包的名称来安装最新版本的包:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip install novas
  2. Collecting novas
  3. Downloading novas-3.1.1.3.tar.gz (136kB)
  4. Installing collected packages: novas
  5. Running setup.py install for novas
  6. Successfully installed novas-3.1.1.3

您还可以通过提供包名称后跟 == 和版本号来安装特定版本的包:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip install requests==2.6.0
  2. Collecting requests==2.6.0
  3. Using cached requests-2.6.0-py2.py3-none-any.whl
  4. Installing collected packages: requests
  5. Successfully installed requests-2.6.0

如果你重新运行这个命令,pip 会注意到已经安装了所请求的版本因而不做任何事。 你可以提供不同的版本号来获取相应版本,或者你可以运行 python -m pip install --upgrade 以将软件包升级到最新版本:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip install --upgrade requests
  2. Collecting requests
  3. Installing collected packages: requests
  4. Found existing installation: requests 2.6.0
  5. Uninstalling requests-2.6.0:
  6. Successfully uninstalled requests-2.6.0
  7. Successfully installed requests-2.7.0

python -m pip uninstall 后跟一个或多个要从虚拟环境中删除的包所对应的名称。

python -m pip show 将显示有关某个特定包的信息:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip show requests
  2. ---
  3. Metadata-Version: 2.0
  4. Name: requests
  5. Version: 2.7.0
  6. Summary: Python HTTP for Humans.
  7. Home-page: http://python-requests.org
  8. Author: Kenneth Reitz
  9. Author-email: me@kennethreitz.com
  10. License: Apache 2.0
  11. Location: /Users/akuchling/envs/tutorial-env/lib/python3.4/site-packages
  12. Requires:

python -m pip list 将显示所有在虚拟环境中安装的包:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip list
  2. novas (3.1.1.3)
  3. numpy (1.9.2)
  4. pip (7.0.3)
  5. requests (2.7.0)
  6. setuptools (16.0)

python -m pip freeze 将产生一个类似的已安装包列表,但其输出会使用 python -m pip install 所期望的格式。 一个常见的约定是将此列表放在 requirements.txt 文件中:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip freeze > requirements.txt
  2. (tutorial-env) $ cat requirements.txt
  3. novas==3.1.1.3
  4. numpy==1.9.2
  5. requests==2.7.0

然后可以将 requirements.txt 提交给版本控制并作为应用程序的一部分提供。然后用户可以使用 install -r 安装所有必需的包:

  1. (tutorial-env) $ python -m pip install -r requirements.txt
  2. Collecting novas==3.1.1.3 (from -r requirements.txt (line 1))
  3. ...
  4. Collecting numpy==1.9.2 (from -r requirements.txt (line 2))
  5. ...
  6. Collecting requests==2.7.0 (from -r requirements.txt (line 3))
  7. ...
  8. Installing collected packages: novas, numpy, requests
  9. Running setup.py install for novas
  10. Successfully installed novas-3.1.1.3 numpy-1.9.2 requests-2.7.0

pip 有更多的选项。 有关 pip 的完整文档请查阅 安装 Python 模块 指南。 当你编写了一个软件包并希望将其放在 Python Package Index 中时,请查阅 Python packaging user guide