一、什么是虚拟环境
Python虚拟环境是一个与系统Python环境完全隔离的环境，一个独立的存在。
Python虚拟环境包含了一个特定版本的Python和一些存储相关包的文件夹。我们可以在创建的python虚拟环境中使用pip工具安装任何你需要的模块，该模块和系统Python环境完全不相关。
这里先解释一下什么是系统Python环境。假设在Windows系统中我们在D:Python目录下安装了Python（只有一个版本的Python）,且设置了相关的环境变量，那么这个Python环境我们就认为是系统Python环境。
二、为什么需要Python虚拟环境
这个很简单，这里简单地解释一下。首先我们要知道在一个Python环境中一个版本的Python包只能存在一个，比如在系统环境中存在了Pandas的版本为2.0.2版本，就不能存在Pandas 2.0.0版本的。
假设现在一个A项目需要2.0.2版本的Pandas，B项目需要2.0.0版本的Pandas。我们最好的做法就是A项目使用系统的2.0.2版本的包，B项目使用虚拟环境的2.0.0版本的包，这样我们就不用反复的更新和降低系统中的包版本来达到要求。
这也是为什么在一些开源的项目中，我们看到一个目录下存在requirements.txt的文件。这个文件中列举了固定版本的包，这帮助我们避免了运行项目的不兼容问题，也有助于我们在创建虚拟环境的过程中更准确。
另外使用Python虚拟环境在我们对项目进行打包发布成Exe的时候，不会带入一些不必要的模块，减少打包文件的大小和提升运行速度。
三、什么是Pipenv
创建虚拟环境的方法比较多的，常用的模块有Pipenv、Venv、Virtualenv等等。这里我们主要使用Pipenv来创建虚拟环境，也就必不可少地介绍一下这个Pipenv。
首先，Pipenv的官方文档在这：
https://docs.pipenv.org/
Pipenv是Kenneth Reitz（也是requests包的作者）在2017年1月发布的Python依赖管理工具，贡献给PyPa之后由PyPa来进行维护。你可以把它看做是pip和virtualenv的组合体，目前Pipenv使用Pipfile依赖管理文件来替代过于简陋的 requirements.txt 文件。也就是说Pipfile中列出了项目运行所需的所有软件包和它们的依赖性，这个文件作为环境的快照。
四、Pipenv的安装
我们在系统环境中安装Pipenv模块，命令如下（系统Python已经加入Windows的环境变量）：
安装成功即可。
五、使用Pipenv创建虚拟环境
接下来就是使用Pipenv来创建虚拟环境，因为要保存Pipfile文件，因此我们得先创建一个目录：
E:VirEnvironmentenv_1
接着在此目录中打开cmd窗口：
输入命令：pipenv install：
截图中标注的部分可以看出，我们创建的虚拟环境的路径为：
C:Users15228.virtualenvsenv_1-xJseCNBC
该目录下我们可以看到我们的虚拟环境，虚拟环境的目录env_1-xJseCNBC，是由项目所在文件夹env_1加上一个随机的字符串创建的。
回过头来看一下我们的项目目录情况，可以看出env_1下生成了一些Pipfile文件：
Pipfile中存储着一些信息：
其中： [source]: Python包下载路径，这里设置的是国内源; [packages]:罗列相应的包名称; [dev-packages]: 罗列相应的开发包名称; [requires]: Python版本号。
创建虚拟环境之后，假设我们要安装包，可以紧接着输入命令：
pipenv install pandas
可以看出，我们正确安装了Pandas，此时我们打开Pipfile.lock文件内容：
记录的是一些包名的内容、版本号以及hash值，用于恢复使用。也就是说从Pipfile文件添加或删除安装的包，会生成Pipfile.lock来锁定安装包的版本和依赖信息，通过pipfile.lock文件，可以精确恢复以来的版本。
对应的虚拟环境目录下已经有Pandas包，以及Pandas的一些依赖包：
这样我们就完成了虚拟环境的安装，假设我们还要新建一个新的虚拟环境，只需要新建一个新的文件夹如env_2,然后进入这个文件夹，执行pipenv install命令即可：
六、更改虚拟环境创建目录
细心的同学可能已经发现，我们每一次新建的目录都会在C盘的目录中，比如之前创建的环境：
如果C盘储存紧张的时候，这个方法就不太友好了，我们可以使用以下方法进行更改目录，假设我们现在要将虚拟环境安装此目录：
E:WorksDevProject
我们进行的步骤如下： （1）cd 到目录中E:WorksDevProject
（2）执行set WORKON_HOME=E:WorksDevProject
（3）执行pipenv install
可以看出我们的虚拟环境已经更换了位置：
注意：设置WORKON_HOME的时候只对本次虚拟环境有效果，也就是说再次创建新的虚拟环境的时候，还得设置 WORKON_HOME指明位置。
七、虚拟环境的使用
创建好虚拟环境之后，最重要的是如何使用。首先是一些常用的命令： (1) pipenv --venv :显示虚拟环境路径 (2) pipenv --where: 显示本地工程路径 (3) pipenv --py: 显示Python解释器的路径信息 (4) pipenv install 创建虚拟环境 (5) pipenv install pacgage-name:安装包 (6) pipenv uninstall pacgage-name 删除包 (7) pipenv uninstall --all 卸载所有包 (8) pipenv graph 查看包依赖 (9) pipenv lock 生成lockfile (10) pipenv --rm 删除虚拟环境 (11) pipenv run python xxx.py 虚拟环境运行python
我们来试一下第一个命令，进入到该目录，运行命令：
发现报错了，说我们没有为这个工程创建虚拟环境，可是我们明明创建了呀。原来是我们在创建虚拟环境的时候设置了：
WORKON_HOME=E:WorksDevProject
因此我们在运行的时候，也要进行这样的操作：
这样就没有报错了，之后我们就可以安装我们需要的Python模块了，比如安装我们常用的numpy:
一开始使用的是pip来安装模块的，显示已经安装，这是因为pip命令调用的是系统环境中的pip命令的，对于刚创建的虚拟环境需要使用pipenv命名，如果实在不想使用pipenv命令，我们可以进入到虚拟环境pip.exe所在的目录安装模块，如下所示：
使用pip来安装模块的时候，Pipfile和Pipfile.lock文件是不会进行同步更新的，因此需要再次使用pipenv install package-name才能更新。
我们再来看一个命令：
pipenv install xlwings --dev
这个命令的意思是安装xlings这个包，且将xlwings这个包的名字记录到Pipfile的[dev-packages]下，说明这个包是开发环境独有的，上生产的时候可能是不需要这个包的，仅仅作为记录使用，实际上这个xlwings这个包还是安装到虚拟环境里面的，截图如下：
八、生成requirements文件
我们经常需要将所需项依赖包的版本进行打包，达到快速发布的目的，这样别人在使用的时候就可以快速创建环境，这里有两种方法：
方法1： pipenv run pip freeze > requirements_1.txt 方法2： pipenv requirements > requirements_2.txt 方法3： pipenv requirements --dev-only > requirements-dev.txt
我们运行一下这三个命令，看一下生成的文件有什么不同之处：
可以看出第一种方法罗列了虚拟环境中的所有的包，第二种方法罗列了虚拟环境中非开发环境的包且包含了Python第的版本号，第三种方法只罗列的是开发包。
九、使用虚拟环境运行脚本
假设现在有个文件，我们怎么使用虚拟环境中的Python解释器来运行它呢？文件内容如下。有几种运行方式：
方案一： （1）cd 到目录： E:WorksDevProjectDevProject-PSFIYf_UScripts （2）运行python.exe E:WorksDevProjecttestenv.py
可以看出，我们这里打印的numpy的版本为1.25.0（系统Python的numpy的版本为1.24.0）。这就说明，我们使用的Python解释器是虚拟环境的。
方案二，直接运行脚本，结果是一样的：
十、PyCharm中使用虚拟环境运行脚本
Pycharm中设置虚拟环境是比较简单的，我们先将测试文件移动一个位置到
E:WorksPython
下：
（1）打开Pycharm，设置项目文件目录：
（2）依次点击File->Settings->Project:Python->Python Interpreter:
（3）依次点击add Interpreter-> add local Interpreter,弹出如下界面：
（4）选择System Environment按照下图设置，最后点击确定：
可以看到Python包的一些情况，最后点击Ok即可：
运行脚本如下所示：
完成使用虚拟环境中的Python来执行代码,完美，Nice。
十一、总结
本次手把手教学了基于Pipenv创建虚拟环境，使用虚拟环境的操作，相信大家已经掌握了其中的精髓，如果要掌握上述知识建议跟着教程进行实战，有什么疑问大家一起讨论交流，下次再见。
十二、参考文献
https://docs.pipenv.org/
