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利用pipenv和pyenv管理多个相互独立的Python虚拟开发环境

看: 1418次时间：2020-12-03 分类 : python教程

我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。要想安装多个Python版本，可以利用pyenv这个好用的工具，对于建立多个项目之间隔离的开发环境，可以借助于pipenv这个更加好用的包管理工具。

这篇文章将给大家介绍如何利用pyenv和pipenv来管理我们的python开发环境，主要讲两个核心内容：
1.如何在同一台电脑上管理多个版本Python；
2.为每一个项目建立相互隔绝的虚拟环境。

01 — 安装多个Python版本

我们自己开发的多个项目或者从github上clone的项目，可能依赖不同的Python解释器。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。

pyenv是Python版本管理工具，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，这个过程非常简单。

1.1、安装或升级pyenv

首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。

$ brew update && brew install pyenv

要想升级pyenv，则可以执行：

$ brew update && brew upgrade pyenv

如果不是Mac电脑，那么就用github方式来安装：

$ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bash_profile
$ exec "$SHELL"

这种安装方式的详细说明，还是建议大家参考官方文档：https://github.com/pyenv/pyenv#basic-github-checkout。

对于github安装的pyenv，可以按下面方式进行升级：

$ cd $(pyenv root)
$ git fetch
$ git tag
v1.2.18
$ git checkout v1.2.18

pyenv安装完成后，需要将$(pyenv root)/shims添加到PATH变量前面，这一步非常关键。

$ echo 'export PATH="$(pyenv root)/shims:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile```

<p><strong>1.2、用pyenv安装Python</strong></p>
<p>安装完pyenv，可以安装Python啦，一共需要两步。<br>
</p>

```python  
$ pyenv install 3.7.7
$ pyenv rehash```

<p>执行命令pyenv versions查看安装结果。<br>
</p>

```python  
$ pyenv versions
 system
* 3.7.7 (set by /Users/chunming.liu/.pyenv/version)

可以看到，已经成功安装了Python 3.7.7，安装的位置在/Users/chunming.liu/.pyenv。

1.3、切换Python版本

可以通过pyenv global或者pyenv local切换Python版本。pyenv global属于全局切换，切换完成后，在系统中任何地方执行python，你会发现都是同样的Python版本。

$ pyenv global 3.7.7
$ pyenv versions
 system
* 3.7.7 (set by /Users/chunming.liu/.pyenv/version)

可以看到，3.7.7前面有一个星号，说明成功切换到了3.7.7版本，可以执行一下python来验证一下：

$ python
Python 3.7.7 (default, Apr 12 2020, 12:31:11)
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

pyenv local属于局部切换，只能修改当前目录下的Python版本，出了当前目录则失效。

接下来，开始为每个项目建立独立的开发环境。

02 — 用Pipenv创建虚拟环境

Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。你可以使用pipenv这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。

2.1、安装和升级pipenv

如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：

$ brew update && brew install pipenv
$ brew update && brew upgrade pipenv

也可以通过pip来安装和升级pipenv：

$ pip install pipenv
$ pip install --upgrade pipenv

2.2、为项目建立虚拟环境

进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。

$ mkdir pipenv_demo
$ cd pipenv_demo
$ pipenv --python 3.7.7
Creating a virtualenv for this project…
Pipfile: /Users/chunming.liu/work/pipenv_demo/Pipfile
Using /Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7/bin/python3 (3.7.7) to create virtualenv…
⠙ Creating virtual environment...Using base prefix '/Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7'
New python executable in /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/python3
Also creating executable in /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/python
Installing setuptools, pip, wheel...
done.
Running virtualenv with interpreter /Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7/bin/python3

✔ Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda

上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个Python 3.7.7的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件Pipefile。如果系统中没有3.7.7版本的Python，pipenv会调用pyenv来安装对应的Python的版本。

默认地，虚拟环境会创建在~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。

如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。

$ echo 'export WORKON_HOME=~/.venvs' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile

如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：

$ echo 'export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile

03 — 用Pipenv管理依赖包

pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。

3.1 安装依赖包

为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：

$ pipenv install pytest
Installing pytest…
Adding pytest to Pipfile's [packages]…
✔ Installation Succeeded
Pipfile.lock not found, creating…
Locking [dev-packages] dependencies…
Locking [packages] dependencies…
✔ Success!
Updated Pipfile.lock (1c4d3d)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (1c4d3d)…
 🐍  ▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉ 11/11 — 00:00:16
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.

执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：

$ pipenv graph
pytest==5.4.1
 - attrs [required: >=17.4.0, installed: 19.3.0]
 - importlib-metadata [required: >=0.12, installed: 1.6.0]
  - zipp [required: >=0.5, installed: 3.1.0]
 - more-itertools [required: >=4.0.0, installed: 8.2.0]
 - packaging [required: Any, installed: 20.3]
  - pyparsing [required: >=2.0.2, installed: 2.4.7]
  - six [required: Any, installed: 1.14.0]
 - pluggy [required: >=0.12,<1.0, installed: 0.13.1]
  - importlib-metadata [required: >=0.12, installed: 1.6.0]
   - zipp [required: >=0.5, installed: 3.1.0]
 - py [required: >=1.5.0, installed: 1.8.1]
 - wcwidth [required: Any, installed: 0.1.9]

可看到已经安装了pytest，还列出了pytest的依赖包。

观察项目的根目录下，又多了一个Pipfile.lock文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock是包含包的具体的版本号的。如果不想产生Pipfile.lock文件，在安装依赖包的时候，加上–skip-lock选项即可。

打开依赖包文件Pipefile，可以看到python_version = “3.7”，说明这个项目是基于Python 3.7版本的。package部分列出来了项目的依赖包是bpytest = “*”，星号代表最新版本。

而Pipfile.lock是包含安装的依赖包具体的版本号，可以看到本次安装的pytest是5.4.1版本，并且它的依赖包的版本也列出来了。

$ cat Pipfile.lock
{
  "_meta": {
    "hash": {
      "sha256": "828b8ad012f4c8773e6e61e3ac2be0ffcd7540fd7ed175a8355676c8e31c4d3d"
    },
    "pipfile-spec": 6,
    "requires": {
      "python_version": "3.7"
    },
    "sources": [
      {
        "name": "pypi",
        "url": "https://pypi.org/simple",
        "verify_ssl": true
      }
    ]
  },
  "default": {
    "attrs": {
      "hashes": [
        "sha256:08a96c641c3a74e44eb59afb61a24f2cb9f4d7188748e76ba4bb5edfa3cb7d1c",
        "sha256:f7b7ce16570fe9965acd6d30101a28f62fb4a7f9e926b3bbc9b61f8b04247e72"
      ],
      "version": "==19.3.0"
    },
    "importlib-metadata": {
      "hashes": [
        "sha256:2a688cbaa90e0cc587f1df48bdc97a6eadccdcd9c35fb3f976a09e3b5016d90f",
        "sha256:34513a8a0c4962bc66d35b359558fd8a5e10cd472d37aec5f66858addef32c1e"
      ],
      "markers": "python_version < '3.8'",
      "version": "==1.6.0"
    },
    "more-itertools": {
      "hashes": [
        "sha256:5dd8bcf33e5f9513ffa06d5ad33d78f31e1931ac9a18f33d37e77a180d393a7c",
        "sha256:b1ddb932186d8a6ac451e1d95844b382f55e12686d51ca0c68b6f61f2ab7a507"
      ],
      "version": "==8.2.0"
    },
    "packaging": {
      "hashes": [
        "sha256:3c292b474fda1671ec57d46d739d072bfd495a4f51ad01a055121d81e952b7a3",
        "sha256:82f77b9bee21c1bafbf35a84905d604d5d1223801d639cf3ed140bd651c08752"
      ],
      "version": "==20.3"
    },
    "pluggy": {
      "hashes": [
        "sha256:15b2acde666561e1298d71b523007ed7364de07029219b604cf808bfa1c765b0",
        "sha256:966c145cd83c96502c3c3868f50408687b38434af77734af1e9ca461a4081d2d"
      ],
      "version": "==0.13.1"
    },
    "py": {
      "hashes": [
        "sha256:5e27081401262157467ad6e7f851b7aa402c5852dbcb3dae06768434de5752aa",
        "sha256:c20fdd83a5dbc0af9efd622bee9a5564e278f6380fffcacc43ba6f43db2813b0"
      ],
      "version": "==1.8.1"
    },
    "pyparsing": {
      "hashes": [
        "sha256:c203ec8783bf771a155b207279b9bccb8dea02d8f0c9e5f8ead507bc3246ecc1",
        "sha256:ef9d7589ef3c200abe66653d3f1ab1033c3c419ae9b9bdb1240a85b024efc88b"
      ],
      "version": "==2.4.7"
    },
    "pytest": {
      "hashes": [
        "sha256:0e5b30f5cb04e887b91b1ee519fa3d89049595f428c1db76e73bd7f17b09b172",
        "sha256:84dde37075b8805f3d1f392cc47e38a0e59518fb46a431cfdaf7cf1ce805f970"
      ],
      "index": "pypi",
      "version": "==5.4.1"
    },
    "six": {
      "hashes": [
        "sha256:236bdbdce46e6e6a3d61a337c0f8b763ca1e8717c03b369e87a7ec7ce1319c0a",
        "sha256:8f3cd2e254d8f793e7f3d6d9df77b92252b52637291d0f0da013c76ea2724b6c"
      ],
      "version": "==1.14.0"
    },
    "wcwidth": {
      "hashes": [
        "sha256:cafe2186b3c009a04067022ce1dcd79cb38d8d65ee4f4791b8888d6599d1bbe1",
        "sha256:ee73862862a156bf77ff92b09034fc4825dd3af9cf81bc5b360668d425f3c5f1"
      ],
      "version": "==0.1.9"
    },
    "zipp": {
      "hashes": [
        "sha256:aa36550ff0c0b7ef7fa639055d797116ee891440eac1a56f378e2d3179e0320b",
        "sha256:c599e4d75c98f6798c509911d08a22e6c021d074469042177c8c86fb92eefd96"
      ],
      "version": "==3.1.0"
    }
  },
  "develop": {}
}

3.2 提高依赖包安装速度

在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，通过加上 -v 参数，可以看到安装过程中的步骤信息，卡在了下载那里，这时应该可以意识到是因为网络的原因，pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 https://pypi.python.org/simple。我们国内用户访问下载的时候会很慢。

如果想通过Pypi的国内镜像安装依赖包，可以在安装软件包时，指定–pypi-mirror，比如通过清华大学镜像安装flask软件包：

$ pipenv install --pypi-mirror https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask

为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：

[[source]]
 url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
 verify_ssl = true
 name = "pypi"

3.3 删除依赖包

如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行

$ pipenv uninstall pytest

3.4 安装项目所有的依赖包

用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行

$ pipenv install

就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。

3.5 安装pipefile.lock中的依赖包

上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：

$ pipenv install --ignore-pipfile

3.6 安装requirements.txt里面的依赖包

如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：

$ pipenv install -r requirements.txt

04 — 使用虚拟环境进行开发

虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。

如果在命令行下开发，则在项目目录下执行pipenv shell，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。

$ pipenv shell
Launching subshell in virtual environment…
bash-3.2$ . /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/activate
(pipenv_demo) bash-3.2$ python
Python 3.7.7 (default, Apr 12 2020, 12:31:11)
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pytest
>>>

如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。

在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：

$ pipenv run py.test

04 — 总结

本文给大家介绍了如何使用pyenv安装多个版本Python，如何在不同的Python版本间切换。还介绍了一种Python官方推荐使用的包管理工具pipenv，它结合pyenv和pip和virtualenv的优点于一身，可以帮我们管理项目的虚拟环境、管理项目的依赖包。

在这里插入图片描述

非常建议大家尝试一下pyenv和pipenv。在实践中，推荐大家将Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪，不要将虚拟环境.venv加入版本管理，因为这个包比较大，而且可以pipenv install方式重建。为每一个项目项目建立独立的虚拟环境，为每一个项目使用Pipfile管理依赖是一个非常好的实践。

参考资料

https://github.com/pyenv/pyenv

https://github.com/pypa/pipenv

https://packaging.python.org/tutorials/managing-dependencies/#installing-pipenv

https://hackersandslackers.com/pipenv-python-environment-management/

到此这篇关于利用pipenv和pyenv管理多个相互独立的Python虚拟开发环境的文章就介绍到这了,更多相关pipenv和pyenv管理多Python虚拟环境内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！

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