在SAAS（软件即服务）平台中，用户使用自行定制的Python脚本已经成为司空见惯的做法，然而，由于不同用户对Python三方库的需求各不相同，而底层服务器一般只安装了一个Python版本。举例来说，假设用户A需要pymysql=1.0.2版本，而用户B需要pymysql=1.0.3版本，那么我们该如何应对呢？
当我们考虑将系统安装的Python的pymysql三方库依赖升级至1.0.3版本时，这必然会对用户A产生潜在的风险和影响。这就迫使我们需要一种解决方案，能够满足不同用户或租户对不同Python库版本的需求，而不会相互干扰。这也是本文要深入阐述的关键内容。
解决方案就在于Python虚拟环境。通过创建独立的、隔离的Python运行环境，我们可以满足不同用户对Python库的需求，而无需牵扯到底层服务器已安装的Python版本。这使得每个用户或租户能够拥有自己的Python环境，可以在其中自由地安装、更新和管理所需的Python库，而不会干扰其他用户。
在 Python 的生态系统中，依赖分为标准库和三方库两种，它们在开发过程中起着不同的作用：
- 标准库是由Python官方团队维护和发布的一组模块和库。这些模块和库包含了丰富的工具和功能，涵盖了文件I/O、字符串操作、网络通信、数学计算、数据结构、日期时间处理等方面。这些模块是Python解释器的一部分，在安装Python时会一同安装。标准库的模块常被广泛应用于各类Python应用程序中，因为它们保证了跨平台的兼容性和稳定性。
- 三方库则是由Python社区贡献和维护的库，这些库提供了丰富的功能，包括数据处理、Web开发、科学计算等领域。与标准库不同，三方库不随Python解释器的安装而自动包含，需要使用包管理工具如pip来安装。它们的多样性和灵活性为开发者提供了更广泛的选择空间，可以根据特定需求轻松获取所需功能。
- 安装目录在文件系统中，Python标准库的模块位于安装目录下的目录内，而三方库则被安装在目录下。这种结构有助于开发者在系统中准确找到和管理所需的库，如下图：
Python虚拟环境实现了一种高效的依赖隔离机制，其核心原理在于充分利用系统Python的标准库，而三方库则被完全隔离存储于虚拟环境中的独立目录。
在Python虚拟环境中，标准库的管理与系统Python的标准库实现共享。这意味着虚拟环境不会单独复制系统Python的标准库，而是通过指向系统Python标准库的符号链接进行访问。这种方式确保了虚拟环境中的Python标准库与系统Python保持同步，同时避免了资源浪费。
与标准库不同，三方库在虚拟环境中得到了彻底的隔离。每个虚拟环境都拥有自己独立的目录，用于存储安装的三方库。通过这种机制，不同虚拟环境内的项目可以安全地使用不同版本或不同组合的三方库，而无需担心相互干扰或产生冲突，如下图：
创建Python虚拟环境通常有三种常用的命令：、 和 。
- venv:
- 是 Python 3.3 及以上版本自带的标准库模块。
- 这个命令能够快速创建Python虚拟环境，并提供了一种简洁而有效的方式来隔离项目的依赖关系。
- 使用方法是通过运行 来创建一个名为 的虚拟环境。
- pyvenv:
- 是 Python 3.3 之前版本中的一个命令，用于创建虚拟环境。
- 它的功能与 类似，但在较新的Python版本中已经不再推荐使用，并被 替代。
- virtualenv:
- 是一个第三方库，能够在 Python 2.x 和 3.x 版本中使用。
- 与前两者不同， 提供了更多的灵活性和高级选项，可以为用户提供更加定制化的虚拟环境。
- 通过运行 安装后，可以使用命令 创建一个名为 的虚拟环境。
总体来说， 和 是创建Python虚拟环境最常用的方式。 是Python自带的标准库模块，提供了基本的虚拟环境功能，而 则提供了更多定制和高级选项，能够满足更复杂的需求。 已在较新版本的Python中被弃用，建议使用更为推荐的 。
先通过执行 venv 指令来创建一个 虚拟环境: 运行此命令将会生成一个目标目录（如果其父目录不存在，也会被创建）
同时在目标目录中会放置一个名为的文件。这个配置文件内包含了一个键，指向运行此命令的 系统 Python 命令位置：
此外，命令还会在目标目录中创建一个子目录，其中包含了 Python 可执行文件的拷贝或符号链接。同时，还会建立一个初始为空的子目录，用于存放虚拟环境执行pip安装的三方库：
激活一个虚拟环境可以通过source 一个脚本来实现。在 linux 系统上，该脚本位于 bin 目录下的 activate。这个激活操作的效果是将该目录添加到你的 PATH 环境变量中。这样，当你运行 python 时，系统会调用虚拟环境的 Python 解释器，使你能够轻松运行虚拟环境中安装的脚本，而无需使用完整的路径信息，如下：
激活虚拟环境后，命令行头部会显示虚拟环境的名称（myenv）以提示你当前所处的环境，此时执行pip依赖三方库命令：由于虚拟环境被激活，故此时执行的命令会因为环境变量使用该虚拟环境中的，而不是系统全局的。
可以看到kafka依赖只存在于虚拟环境三方库目录，系统环境不受影响。
- 此时在虚拟环境中可以使用python3交互命令行执行导入confluent-kafka库。但是，在系统全局环境下使用python3交互命令行时，无法导入confluent-kafka库。这是因为confluent-kafka只被安装在了虚拟环境中；
- 同样地，如果是在Python脚本中，也会遇到相同的情况。
注意：当在虚拟环境中执行Python脚本时，Python解释器会优先搜索并加载虚拟环境中的库。如果虚拟环境中没有特定的库，Python解释器也不会从系统全局环境中查找该库。这是因为虚拟环境的设计目的是创建独立、隔离的开发环境，使得每个项目可以拥有自己独立的依赖库，而不受系统全局环境的影响。
停用（或退出）虚拟环境只需执行 命令即可。执行该命令后，命令行提示符中不再显示虚拟环境的名称，并且系统的 环境变量会回到默认状态，如下：
其实激活虚拟环境并不是必须的，因为你可以直接指定特定虚拟环境的Python解释器完整路径来调用Python。更进一步地说，安装在虚拟环境中的所有脚本也可以在不激活虚拟环境的情况下运行，例如：
此外，如果我们要使用虚拟环境的Python来执行python脚本，我们可以在脚本中包含一个以“井号叹号”开头的行，用来指定虚拟环境的Python解释器路径，例如 。这意味着无论的取值如何，该脚本都将使用指定的解释器来运行。
以下是一个示例，假设有一个名为的脚本，它指定了虚拟环境中Python解释器的路径：
在这个示例中， 表示脚本将使用位于虚拟环境中的Python解释器来执行。
因此，无需激活虚拟环境，该脚本都将使用特定虚拟环境中的解释器来运行。
由于Python虚拟环境被视为可以随时丢弃和重建的，你可以直接使用 命令（在Unix或类Unix系统中）来删除整个虚拟环境目录。
假设你的虚拟环境名称为 ，你可以在命令行中执行以下命令来删除：
请注意，这样的删除操作是不可逆的。删除后，虚拟环境中的所有数据和安装的包都将被永久移除。确保你删除的是正确的虚拟环境路径，以免不小心删除了重要数据。
由于安装在虚拟环境中的脚本不要求必须激活该虚拟环境，因此它们的“井号叹号”行会包含虚拟环境的绝对路径，如下图：
这种情况下，虚拟环境是不可移植的。为确保便捷地重建虚拟环境，你应当提供简便的方式（例如，若你已准备好需求文件 ，可使用虚拟环境的 执行 命令来安装虚拟环境所需的所有软件包）如下：
如果因某种原因你需要将虚拟环境移动到新位置，你应当在目标位置上重新创建虚拟环境，并删除旧位置上的虚拟环境。同样，如果你移动了虚拟环境的上级目录，也应在新位置上重新创建虚拟环境。否则，安装在该虚拟环境中的软件包可能无法正常运行。
举例来说，假设你在 目录下创建了一个虚拟环境，现在你想将它移动到 目录。你可以执行以下步骤：
- 在目标位置上重建虚拟环境：
- 使用 安装所需的软件包：
这样可以确保在新位置重新创建了虚拟环境，并安装了相同的软件包。移动虚拟环境时，务必谨慎操作以确保其中的软件包能够正常工作。
Python虚拟环境是Python开发者不可或缺的利器。它为开发者提供了一个独立、隔离的Python工作空间，使得不同项目之间的依赖管理更为灵活和高效。通过虚拟环境，开发者可以轻松地控制Python版本和安装的库，确保项目开发的稳定性和可靠性。
python虚拟环境官方文档
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