【Python】详析Python虚拟环境管理：conda，pip和virtualenv

创建并使用虚拟环境示例

conda环境的建立、激活、退出、删除示例

conda create -n env python=3.5
conda activate env
conda deactivate
conda remove -n env --all

virtualenv虚拟环境的建立、激活、退出、删除示例

virtualenv -p /home/chong_zhang/.local/python3.5/bin/python3 --no-site-packages env # 建立环境就是建立目录
source ./env/bin/activate
deactivate
rm -r ./env/ # 直接删除建立的目录

最优解

无论Python2还是3，统一用conda建立虚拟环境，在虚拟环境下用python -m pip install numpy（视情况将python替换成python2或python3）或者conda install numpy这种方式安装包。（有的时候低版本python面临deprecated的情况，所以一定要这么做。）

注意，同一个conda环境下，所有的包要么全部用conda，要么全部用pip安装。否则在底层依赖发生冲突的情况下，conda无法自动处理冲突。在这里笔者推荐大家所有的包都使用pip安装，因为pip相较conda更灵活，而conda可能会出现一直solving environment最后失败的情况。另外，pip支持通过whl安装，也是其在灵活性上的一大优势。

建议用-r加文本文件的方式指定自己需要的所有包。但是注意，版本号建议直接指定好，在文本文件上写清楚。

virtualenv已经是脱离时代的东西，一般不建议大家使用。尤其是Python3环境下，virtualenv几乎被完全弃用。

踩过的坑

使用virtualenv搞虚拟环境，缺点是需要指定已经安装的python环境，太麻烦了。以后再不用了。

如果已经用virtualenv建立好了虚拟环境，就用python -m pip install numpy的方式安装包，这样不会影响外界。

从源码安装不同版本的Python（2或3），可能会出现ssl无效，连不上网的问题。目前不知方法。