Python 多环境搭建方法

1. 什么是多环境搭建？

多环境搭建指的是在同一台计算机上，搭建多个Python环境，使得我们可以在不同的开发和测试环境中进行Python开发。这样做的好处是可以有效避免因为不同的依赖库版本带来的冲突，同时也有助于更好地管理项目。

2. Python多环境搭建方法

2.1 系统自带venv模块

Python 3.3及以上版本都自带了一个venv模块，可以用来创建Python虚拟环境。

步骤如下：

打开终端，进入工作目录，创建新的虚拟环境:

python3 -m venv myenv

激活虚拟环境

source myenv/bin/activate

在虚拟环境中使用pip安装需要的依赖库：

pip install numpy

退出虚拟环境：

deactivate

注意：如果需要删除虚拟环境，只需将含有该虚拟环境的目录删除即可。

其中最重要的是第二步激活虚拟环境，执行该命令后便会使用该虚拟环境下的Python版本及依赖库。

2.2 conda

conda是一个通用的包管理器和环境管理器，可以安装和管理不同版本的Python及其相关依赖库。

步骤如下：

下载并安装Anaconda或Miniconda。

通过conda创建一个新的Python环境：

conda create -n myenv python=3.6

其中myenv是新环境的名称，python=3.6指定了Python版本。

激活创建的环境：

conda activate myenv

在新环境中安装需要的依赖库。

conda install numpy

注意：conda中的环境信息存储在系统的Anaconda文件夹下，可以通过删除该文件夹中的环境来删除conda环境。

退出新环境：

conda deactivate

3. 总结

Python多环境搭建是一个非常有用的技能，可以有效提高Python开发的效率和管理的规范性。在选择不同的多环境搭建方法时，我们需要根据实际情况和自身经验进行选择，既要考虑开发效率，又要考虑环境的规范性和可维护性。