Python基础

Last updated May 25, 2022

1. 查看系统bin目录下所有的python

   ls /usr/bin/python*

1. pip

   配置文件位置：/Users/ericx/.config/pip/pip.conf

   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

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   # 设置源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 查看配置 pip config list

2. conda

   配置文件位置：/Users/ericx/.condarc

   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 查看最新的即可

   恢复默认：conda config --remove-key channels

virtutalenv

pip3 install virtualenv

1. 创建虚拟环境目录
   mkdir myproject cd myproject

2. 创建一个独立的Python运行环境: myenv
   virtualenv --no-site-packages myenv

   1. 参数：–no-site-packages （可省略） 其意义在于不复制已经安装到系统Python环境中的所有第三方包从而得到一个“纯净”的运行环境。
   2. 此时当前目录下会生成一个名为：“myenv” 的目录，该目录中存放刚生成的虚拟环境文件

3. 激活虚拟运行环境:

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   # Windows： myenv\Scripts\activate.bat # Linux/Mac: source myenv/bin/activate

   注： 以上命令执行完后会发现命令提示符变了，有个(myenv)前缀，表示当前环境是一个名为“myenv”的Python环境，此时可以在该环境中按照我们熟悉的方式安装库、运行程序等。

4. 安装各种第三方包，并运行Python命令:

   1 2	pip install jieba python myapp.py

   注： 因为此时虚拟环境已经激活，所以可以直接使用命令pip、python而不是pip3和python3。

5. 使用deactivate命令退出当前的myenv环境。

Python 从3.3 版本开始，自带了一个虚拟环境 venv，在 PEP-405 中可以看到它的详细介绍。它的很多操作都和 virtualenv 类似，但是两者运行机制不同。因为是从 3.3 版本开始自带的，这个工具也仅仅支持 python 3.3 和以后版本。所以，要在 python2 上使用虚拟环境，依然要利用 virtualenv 。

有关venv与virtualenv的区别，virtualenv官网: https://virtualenv.pypa.io/en/latest/reference/#compatibility-with-the-stdlib-venv-module 有详细介绍。

1. 安装

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   # Windows 中venv已经以标准库的形式存在，不用再单独安装 # Linux sudo apt-get install python3-venv # 如有不同版本的Python3,可指定具体版本venv：python3.5-venv

2. 在当前目录创建一个独立的Python运行环境: myenv

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   # Windows py -3 -m venv myenv # Linux python3 -m venv myenv

3. 激活虚拟运行环境、安装第三方包、运行程序及退出虚拟环境等操作均与 virtualenv 相同，在此不再赘述。

pipenv 是 Pipfile 主要倡导者、requests 作者 Kenneth Reitz 写的一个命令行工具，主要包含了Pipfile、pip、click、requests和virtualenv，能够有效管理Python多个环境，各种第三方包及模块。

1. pipenv集成了pip，virtualenv两者的功能，且完善了两者的一些缺陷。
2. 过去用virtualenv管理requirements.txt文件可能会有问题，Pipenv使用Pipfile和Pipfile.lock，后者存放将包的依赖关系，查看依赖关系是十分方便。
3. 各个地方使用了哈希校验，无论安装还是卸载包都十分安全，且会自动公开安全漏洞。
4. 通过加载.env文件简化开发工作流程。
5. 支持Python2 和 Python3，在各个平台的命令都是一样的。

Pipenv 所解决的问题:

1. requirements.txt 依赖管理的局限
   使用 requirements.txt 管理依赖的时候可能会出现 不确定构建 (the build isn’t deterministic) 问题，举个栗子:如果程序中要使用 TensorFlow 库，那么我们应该在requirements.txt里面写上:

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   # requirements.txt: TensorFlow ...

   由于没有指定版本，因此通过指令 pip install -r requirements.txt安装依赖模块时，会默认安装最新版本的TensorFlow ，如果新版本向后兼容，这完全不用care，但是如果不能向后兼容就会出现：代码无法在该环境运行，即测试环境和生产环境的同一份requirement.txt，结果出来2份不同的环境。再考虑模块本身的依赖等问题，会发现越来越令人头大。而Pipenv使用的Pipfile和Pipfile.lock文件则可以比较好的解决这些问题。

2. 多个项目依赖不同第三方库、包版本问题
   如应用程序A需要特定模块的1.0版本但应用程序B需要2.0版本，当我在A和B程序间切换时，需要不断检测–卸载–安装模块。这意味着只安装其中一个版本可能无法满足每个应用程序的要求，因此需要创建虚拟环境来将A、B程序所需的第三方包分隔开来，此时常用的 virtualenv、venv均可以满足要求，Pipenv也同样集成了该功能。

使用

1. 安装：

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   # pip 安装 pip3 install pipenv # 全局安装，如果只想在当前用户模式下安装，可添加参数：--user # 如需更新可使用 pip3 install --user --upgrade pipenv

   注: 如果在使用当前用户模式下安装pipenv后在shell中提示不可用，则需要把用户库的目录“C:\Users\XXX\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts”添加到你的PATH【系统环境路径】中，然后重启电脑，环境变量生效后即可使用。

2. Pipenv 常用命令

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   pipenv --two # 使用当前系统中的Python2 创建环境 pipenv --three # 使用当前系统中的Python3 创建环境 pipenv --python 3 # 指定使用Python3创建环境 pipenv --python 3.6 # 指定使用Python3.6创建环境 pipenv --python 2.7.14 # 指定使用Python2.7.14创建环境

   1. 创建环境时应使用系统中已经安装的、能够在环境变量中搜索到的Python 版本，否则会报错。
   2. 每次创建环境都会在当前目录下生成一个名为Pipfile文件，用来记录刚创建的环境信息，如果当前目录下之前存在该文件，会将其覆盖。
   3. 在使用指定版本创建环境的时候，版本号与参数 –python 之间有个空格。

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   pipenv shell # 激活虚拟环境 pipenv --where # 显示目录信息 pipenv --venv # 显示虚拟环境信息 pipenv --py # 显示Python解释器信息 pipenv install XXX # 安装XXX模块并加入到Pipfile pipenv install XXX==1.11 # 安装固定版本的XXX模块并加入到Pipfile pipenv graph # 查看目前安装的库及其依赖 pipenv check # 检查安全漏洞 pipenv update --outdated # 查看所有需要更新的依赖项 pipenv update # 更新所有包的依赖项 pipenv update <包名> # 更新指定的包的依赖项 pipenv uninstall XXX # 卸载XXX模块并从Pipfile中移除 pipenv uninstall --all # 卸载全部包并从Pipfile中移除 pipenv uninstall --all-dev # 卸载全部开发包并从Pipfile中移除 exit # 退出当前虚拟环境 pipenv --rm # 删除虚拟环境

3. requirements.txt 文件的兼容

   • pipenv可以像virtualenv一样用命令生成requirements.txt 文件

     1 2	pipenv lock -r > requirements.txt # 将Pipfile和Pipfile.lock文件里面的包导出为requirements.txt文件 pipenv lock -r --dev > requirements.txt # 将Pipfile和Pipfile.lock文件里面的开发包导出为requirements.txt文件

• pipenv 通过requirements.txt安装包

  1 2	pipenv install -r requirements.txt pipenv install -r --dev requirements.txt # 只安装开发包

4. Python 文件的运行
   pipenv run python xxx.py或

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# 进入激活环境
pipenv shell
# 运行文件
python xxx.py

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# 查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
conda info -e

# 查看安装了哪些包
conda list

# 创建/删除虚拟环境
conda create -n your_env_name python=3.8 # 注意加上版本
conda remove -n your_env_name --all

# 激活环境
conda activate your_env_name

安装的anaconda环境默认启动base环境，想要关闭，linux设置如下:
conda config --set auto_activate_base false # 设置非自动启动