🗒️如何管理 Python 虚拟环境

介绍

1. Dependency Management: Virtual environments allow you to install and manage packages and their dependencies separately for each project, preventing conflicts between different projects' dependencies.依赖管理：虚拟环境允许您为每个项目独立安装和管理包及其依赖项，从而防止不同项目之间的依赖项冲突。

2. Reproducibility: By capturing the exact versions of the packages used in a project, virtual environments help ensure that the project can be reproduced and run consistently across different environments.复现性：通过捕获项目中使用的软件包的精确版本，虚拟环境有助于确保项目可以在不同的环境中被复现并一致运行。

3. Isolation: Virtual environments create a self-contained Python environment, isolated from the system-wide Python installation and other projects, preventing unintended interactions and side effects.隔离：虚拟环境创建了一个自包含的 Python 环境，与系统级 Python 安装和其他项目隔离，防止意外交互和副作用。

4. Flexibility: Virtual environments make it easy to switch between different Python versions and project-specific dependencies, allowing you to work on multiple projects with different requirements simultaneously.灵活性：虚拟环境使得轻松切换不同的 Python 版本和项目特定的依赖变得容易，让您可以同时处理具有不同要求的多个项目。

Python Virtual Environment Tools

1. venv: The built-in venv module in Python, which provides a simple way to create and manage virtual environments.
Python 内置的 venv 模块，它提供了一种简单的方式来创建和管理虚拟环境。

2. virtualenv: A third-party tool that provides additional features and compatibility with older Python versions.
虚拟环境：一款第三方工具，提供额外功能和与较旧 Python 版本的兼容性。

3. pipenv: A tool that combines virtual environment management and dependency management using the pip package installer.
pipenv：一款结合虚拟环境管理和依赖管理的工具，使用 pip 包安装器。

4. conda: A package manager and environment management system that comes with the Anaconda distribution of Python, providing a comprehensive solution for managing virtual environments and dependencies.
康达：随 Anaconda Python 发行版提供的包管理器和环境管理系统，为虚拟环境和依赖项管理提供全面解决方案。

命令