virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境,保持一个干净的环境。只需要通过命令创建一个虚拟环境,不用的时候通过命令退出,删除。
下面介绍一下安装方法:
- 安装 virtualenv
- 安装 virtualenvwrapper
- 安装 Numpy,Scipy,Matplotlib 等
安装 virtualenv
$ sudo pip install virtualenv
然后建立一个测试目录:
$ mkdir testvirtual
$ cd testvirtual
就可以成功创建一个虚拟环境 env1:
$ virtualenv env1
安装 virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包,可以更方便地新增,删除,复制,切换虚拟环境。
运行下面命令就安装成功了,默认安装在 /usr/local/bin
下面:
$ sudo easy_install virtualenvwrapper
接下来创建一个文件夹,用来存放所有的虚拟环境:
$ mkdir ~/workspaces
$ cd ~/workspaces
但是在使用virtualenvwrapper之前,要运行virtualenvwrapper.sh文件,需要设置环境变量,也就是把下面两行代码写进 ~/.bashrc
里,但是我的电脑里并没有~/.bashrc
,查了一下解决办法,比如自己创建个bashrc写进去两行代码,也不管用。
export WORKON_HOME=~/workspaces
source /usr/bin/virtualenvwrapper.sh
最后的办法就是,直接在命令行写,成功了:
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
接下来,创建一个或者多个虚拟环境 env1,env2:
$ mkvirtualenv env1
成功后,当前路径前面就会有 (env1)
$ mkvirtualenv env2
下面是一些基本操作命令
-
列出虚拟环境:
$ lsvirtualenv -b env1 env2
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切换虚拟环境:
$ workon env1
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查看环境里安装了哪些包:
$ lssitepackages
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进入当前环境:
$ cdvirtualenv
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进入当前环境的site-packages:
$ cdsitepackages $ cdsitepackages pip
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复制虚拟环境:
$ cpvirtualenv env1 env3 Copying env1 as env3...
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退出虚拟环境:
$ deactivate
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删除虚拟环境:
$ rmvirtualenv env2 Removing env2...
安装 Numpy,Scipy,Matplotlib 等
接下来安装Python的各种包,就比较顺畅了,比如安在env1上:
$ workon env1
安装numpypip install numpy
安装scipy$ pip install scipy
安装matplotlib$ pip install matplotlib
安装ipython$ pip install ipython[all]
安装pandas$ pip install pandas
安装Statsmodel$ pip install statsmodel
安装scikit-learn$ pip install scikit-learn
按照顺序全部安装成功,后续就可以在虚拟环境上做分析了。
以后每次进入虚拟环境就执行如下代码即可,
不过因为我的环境变量没有写进bashrc里,所以都要多执行两行:
$ cd ~/workspaces
$ export WORKON_HOME=~/workspaces
$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
$ workon env1
退出虚拟环境就用
$ deactivate
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