Python 项目的虚拟环境

在开发 Python 项目时，首先要确定使用的 Python 版本，目前默认是 3.7（Python 2.7 已经在 2020 年停止支持了，但是需要维护的项目中肯定有不少基于 Python 2.x 版本的），其次会根据项目的需求来选择特定版本的第三方库（一般都会选择最新版本的，除非不同库之间有冲突）。但是使用 pip
安装第三方库时默认都会安装到 Python3 的 site-packages 目录中，一旦不同项目中的第三方库版本出现冲突时，就比较难处理了。所以我们需要对不同的项目开辟独立干净的空间进行开发部署，此时就需要 Python 的虚拟环境了。本文将介绍 virtualenv 和 pipenv 两种途径构建虚拟环境，但是 
pipenv 的方式更值得推广 ^[1]
。

virtualenv

virtualenv 是一个创建隔绝的 Python 环境的工具。它会创建一个包含所有必要的可执行文件的文件夹，用来使用 Python 工程所需要的包。换句话说，我们可以用 virtualenv 给各个项目创建各自的 Python 环境，各个的环境之间安装的包相互独立，互不影响。通过激活 avtive
相应的 Python 环境来使用相应的 Python 环境。这里为了方便管理不同的 Python 环境，我们使用 virtualenvwrapper 来对 Python 虚拟环境进行管理。

安装和配置

virtualenv 和 virtualenvwrapper 的安装很简单，一条命令即可：

pip install virtualenv  # 安装virtualenv
pip install virtualenvwrapper # 安装virtualenvwrapper

virtualenv 是不需要配置的，它的使用直接是在项目文件夹里执行命令 virtualenv proEnv
，就会在当前项目目录下生成proEnv的目录，目录下会包含 bin，include，lib，local 这四个文件夹和一个 pip-selfcheck.json 文件。当该虚拟环境被激活后  source proEnv/bin/activate
，所有执行的 pip 安装程序都会安装在当前虚拟环境文件夹 proEnv 中。不过这样就导致下面的问题：

1.
不方便管理–激活，消活  deactivate
，环境切换等

2.
无法重用–存放在指定项目目录下

而 virtualenvwrapper 能完美解决这些问题。
virtualenvwrapper 的配置如下：

# 1.在~/.bashrc文件结尾添加下面(根据特定环境而定)
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

# 2. 重新加载配置
source $HOME/.bashrc

常用命令

# 创建环境    
mkvirtualenv proEnv [-p python3.7]  # 在$HOME/.virtualenvs/目录下创建项目python环境

# 列举所有环境
lsvirtualenv

# 切换环境
workon proEnv

# 退出环境
deactivate

# 删除环境
revirtualenv proEnv

pipenv

pipenv 是 Pipfile 主要倡导者、requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具，主要包含了 Pipfile、pip、click、requests 和 virtualenv，能够有效管理 Python 多个环境，各种第三方包及模块。
pipenv 所解决的问题:

•
不同项目依赖不同的第三方库、包版本问题（ virtualenv 也可以解决）

•
同一个项目不同环境使用不用的第三方库问题(比如 autopep8 , pylint , pep8 等只有开发环境需要)

pipenv的特性：

•
pipenv 集成了 pip，virtualenv 两者的功能，且完善了两者的一些缺陷。

•
过去用 virtualenv 管理 requirements.txt 文件可能会有问题，Pipenv 使用 Pipfile 和 Pipfile.lock，后者存放包的依赖关系，查看依赖关系是十分方便。

•
各个地方使用了哈希校验，无论安装还是卸载包都十分安全，且会自动公开安全漏洞。

•
通过加载 .env 文件简化开发工作流程。

•
支持 Python2 和 Python3，在各个平台的命令都是一样的。

安装

pipenv 的安装很简单，一条命令即可：

# 安装pipenv包来管理依赖库
python3 -m pip install pipenv
# 设置环境变量，在项目目录创建虚拟环境.venv
export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1

常见的 Pipfile 配置如下所示：

[[source]]
name = "aliyun"
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"
verify_ssl = true

[dev-packages]
autopep8 = "*"
pylint = "*"
pep8 = "*"


[packages]
flask = "==1.1.2"

[requires]
python_version = "3.7"

常见命令

•
创建虚拟环境

# 开发环境安装 Pipfile 中第三方依赖
pipenv intall -d
# 生成环境安装 Pipfile 中第三方依赖
pipenv install
# 安装requirements.txt中的依赖库（项目迁移）
pipenv install -r requirements.txt
# 将pipenv的依赖库生成requirements.txt（项目迁移）
pipenv run pip freeze > requirements.txt

•
使用环境

# 直接在虚拟环境中运行
pipenv run python test.py
# 激活虚拟环境，再运行脚本
pipenv shell && python test.py && exit

•
安装卸载第三方依赖

# 安装第三方依赖库，并加到 Pipfile 的开发环境中
pipenv install -d pylint
# 安装指定版本的第三方依赖库，并加到 Pipfile 的生成环境中
pipenv install Flask==1.1.2
# 卸载第三方依赖库，并更新 Pipfile
pipenv uninstall Flask

•
查看依赖包

# 查看当前环境依赖的包
pipenv graph

虚拟环境的原理

pipenv 是基于 Pipfile，结合 pip 和 virtualenv来帮助开发者进行依赖管理，所以要想搞明白虚拟环境的原理其实只要把 virtualenv 的原理搞明白即可。这里我们使用 pytyhon:3.7-stretch
镜像进行实验（不使用alpine镜像是因为它默认的 shell 是 ash,而不是 bash）。

现象分析

虚拟环境的特点有二：

•
Python版本固定。即使系统的Python升级了，虚拟环境中的仍然不受影响，保留开发状态。

•
所有Python软件包，都只在这个环境生效。一旦退出，则回到用户/系统的默认环境中。

所以猜测 virtualenv 是通过改变 shell 的 PATH 来实现指定的 Python 版本，而对应的软件包是各自维护在各自的虚拟环境目录中的。

验证手段

•
echo $PATH
Python 命令的查找路径

•
pip list
 查看当前环境的依赖库

•
python -m site
 打印当前 Python 环境和 site-packages 相关调试信息

验证

# 启动容器
docker run -it --rm python:3.7-stretch bash
# 安装virtualenv和virtualenvwrapper
pip install virtualenv virtualenvwrapper
# 在 $HOME/.bashrc 文件结尾添加 source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
echo "source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" >> $HOME/.bashrc
# 重新加载配置
source $HOME/.bashrc
# 创建虚拟环境proEnv
mkvirtualenv proEnv

容器当前的环境如下图所示：
使用  workon proEnv
进入虚拟环境 proEnv 后，各参数如下图所示：
对比 PATH 的变化，发现 virtualenv 将虚拟环境的 bin 目录置于 PATH 的最前方，所以当在终端执行 python 时，执行的是 /root/.virtualenvs/proEnv/bin/python, 而不是 /usr/local/bin/python。这就是为什么 virtualenv 没有影响本地的 Python 环境。
对比 python -m site 的结果，发现虚拟环境的 sys.path 中第三方依赖库的目录由 /usr/local/lib/python3.7/site-packages 换成了 /root/.virtualenvs/proEnv/lib/python3.7/site-packages。这就是为什么 pip list 看不见什么软件包的原因，也是环境隔离的最大秘密。

参考文献

1.

Pipenv中文文档 ^[3]


2.

python最佳实践指南 ^[4]


3.

Python开发还在用virtualenv？不如了解下pipenv ^[5]


4.

不要用 Pipenv ^[6]

References

[1]
pipenv 的方式更值得推广:  https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/index.html

[2]
不要用 Pipenv:  https://zhuanlan.zhihu.com/p/80478490

[3]
Pipenv中文文档:  https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/dev/virtualenvs.html

[4]
python最佳实践指南:  https://pythonguidecn.readthedocs.io/zh/latest/index.html

[5]
Python开发还在用virtualenv？不如了解下pipenv:  https://www.jianshu.com/p/cdee9e4d620a

[6]
不要用 Pipenv:  https://zhuanlan.zhihu.com/p/80478490