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配置独立于系统的PYTHON环境

时间:2018-12-07 16:42:27      阅读:230      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:创建   str   虚拟环境配置   服务   安装   http   适应   管理   功能   

配置独立于系统的PYTHON环境

python 当前用户包

一种解决方案是在利用本机的python环境的基础上,将python的包安装在当前user的.local文件夹下
一共有两种方式来实现pip的时候安装到当前user

设置pip配置文件 pip.conf

一种是在~/.pip文件夹下的pip配置文件pip.conf中设置
加入

[install]    
install-option=--prefix=~/.local

相当于每次在执行

# pip install package 命令的时候在 install 后面加 --prefix 参数指定 install 的路径  
pip install --prefix=~/.local package

Tips:
python import 查找python package的流程
我的理解 TODO
参考资料 python import 机制

  • pip 参数

另一种实现是直接在pip install的时候加一个 --user, 当然这个也可以写到pip.conf配置文件中去

pip install --user package

PYTHON 虚拟环境设置

因为在实际工作中经常会遇到创建PYTHON虚拟环境的需求,每次都得去Google,很不方便,这里特意整理一下PYTHON虚拟环境创建的相关资料。

目录:

  • 虚拟环境有什么好处

  • 常见的创建虚拟环境的工具
    • virtualenv
    • Anaconda
  • 虚拟环境配置的一些小trick

虚拟环境 Cons

有时候我们可能手上会有多个python 项目,每个项目使用不同版本的python(python2.7 python3.5 etc.),并且每个python对应于不同的包依赖,还有一种情况是我们可能没有root权限,或者多人共用一个服务器,我们想自己创建一个独立于其他用户的python环境。

这个时候python虚拟环境机制就显得很有用了,python虚拟环境主要有以下好处:

  1. 能够创建一个独立的python环境,和其他用户的设置都不冲突
  2. 能够为每一个项目单独维护一个环境,适应不同的需求

常见的创建虚拟环境的工具

virtualenv

virtualenv is a tool to create isolated Python environments.

virtualenv 主要解决了以下三个问题:

  1. 不同的项目需要同一个python package的不同版本,无法在/usr/lib/python/site-packages文件夹下面同时维护两个不同版本(eg. tensorflow 1.0 and tensorflow 1.5)
  2. 需要为某个项目永久(或者长时间)保留一个运行环境,(保持本机的主环境长时间不变动不现实,无意识的更新或者其他项目需要更新)
  3. 在服务器的使用中,普通用户没有权限访问/usr/lib/python/site-packages文件夹,无法修改主机python环境

virtualenv 原理的一个说明:

virtualenv是如何创建“独立”的Python运行环境的呢?

原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时,virtualenv会修改相关环境变量,让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。

安装virtualenv

virtualenv 的安装方式很多,可以通过pip安装,也可以直接从git上下载,通过源码安装,还可以用easy_install安装。

这里只介绍使用pip安装的方法

  • 安装到全局

    [sudo] pip install virtualenv
  • 安装到当前用户
    shell export PYTHONUSERBASE=$HOME pip install --user virtualenv
    virtualenv 的简单使用

virtualenv 主要几个指令是

  • 创建env

    virtualenv env_name --python=python3.x  
    # virtualenv 会在当前文件夹下创建一个名为env_name的文件夹作为虚拟环境env_name的目录,并且将python3.x作为新创建环境的python解释器
  • 进入env

    # 想要使用env,需要先active当前环境,命令为:
    source env_path/bin/activate    #Tips: 可以在~/.bash_aliases文件中设定一个alias,方便直接进入env
  • 使用完env以后,可以通过deactivate退出当前env

  • 如果要删除某个env,只需要 rm -r env_dir,删除对应的文件夹就可以了

还有一些virtualenv的扩展包,进一步集成了virtualenv的功能:virtualenvwrapper (能够在一个文件夹下统一管理所有的env)

  • 其他几个小trick
    • virtualenv 默认不包含全局安装的python 包
    • 可以在env里面通过pip freeze > requirements.txt 来获取当前环境所有的python package的信息。这样在下一次创建环境的时候就可以通过pip install -r requirements.txt直接快速安装所有依赖包

Anaconda

配置独立于系统的PYTHON环境

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yeyuan111/p/10083499.html

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