利用pipenv和pyenv管理多个相互独立的Python虚拟开发环境
我们经常会遇到这样的开发需求，比如你手头有多个开发项目，其中项目A要求用python3.7，项目B需要用python3.6，有要求项目A和项目B依赖包相互独立，互不干扰。为了满足这样的开发需求，我们需要在自己的电脑上安装多个Python版本，并且项目之间进行环境隔离。要想安装多个Python版本，可以利用pyenv这个好用的工具，对于建立多个项目之间隔离的开发环境，可以借助于pipenv这个更加好用的包管理工具。
这篇文章将给大家介绍如何利用pyenv和pipenv来管理我们的python开发环境，主要讲两个核心内容：
- 如何在同一台电脑上管理多个版本Python；
- 为每一个项目建立相互隔绝的虚拟环境。
01 — 安装多个Python版本
我们自己开发的多个项目或者从github上clone的项目，可能依赖不同的Python解释器。因此，我们要想运行这些项目，在工作电脑上就要安装不同版本的Python。
pyenv是Python版本管理工具，利用它可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，这个过程非常简单。
1.1、安装或升级pyenv
首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。
$ brew update && brew install pyenv
要想升级pyenv，则可以执行：
$ brew update && brew upgrade pyenv
如果不是Mac电脑，那么就用github方式来安装：
$ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bash_profile
$ exec "$SHELL"
这种安装方式的详细说明，还是建议大家参考官方文档：https://github.com/pyenv/pyenv#basic-github-checkout。
对于github安装的pyenv，可以按下面方式进行升级：
$ cd $(pyenv root)
$ git fetch
$ git tag
v1.2.18
$ git checkout v1.2.18
pyenv安装完成后，需要将$(pyenv root)/shims添加到PATH变量前面，这一步非常关键。
$ echo 'export PATH="$(pyenv root)/shims:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
1.2、用pyenv安装Python
安装完pyenv，可以安装Python啦，一共需要两步。
$ pyenv install 3.7.7
$ pyenv rehash
执行命令pyenv versions查看安装结果。
$ pyenv versions
system
* 3.7.7 (set by /Users/chunming.liu/.pyenv/version)
可以看到，已经成功安装了Python 3.7.7，安装的位置在/Users/chunming.liu/.pyenv。
1.3、切换Python版本
可以通过pyenv global或者pyenv local切换Python版本。pyenv global属于全局切换，切换完成后，在系统中任何地方执行python，你会发现都是同样的Python版本。
$ pyenv global 3.7.7
$ pyenv versions
system
* 3.7.7 (set by /Users/chunming.liu/.pyenv/version)
可以看到，3.7.7前面有一个星号，说明成功切换到了3.7.7版本，可以执行一下python来验证一下：
$ python
Python 3.7.7 (default, Apr 12 2020, 12:31:11)
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
pyenv local属于局部切换，只能修改当前目录下的Python版本，出了当前目录则失效。
接下来，开始为每个项目建立独立的开发环境。
02 — 用Pipenv创建虚拟环境
Pipenv是Python官方推荐的包管理工具。它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。你可以使用pipenv这一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。
2.1、安装和升级pipenv
如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装和升级pipenv：
$ brew update && brew install pipenv
$ brew update && brew upgrade pipenv
也可以通过pip来安装和升级pipenv：
$ pip install pipenv
$ pip install --upgrade pipenv
2.2、为项目建立虚拟环境
进入到项目目录中，通过下面的指令为项目创建虚拟环境。
$ mkdir pipenv_demo
$ cd pipenv_demo
$ pipenv --python 3.7.7
Creating a virtualenv for this project…
Pipfile: /Users/chunming.liu/work/pipenv_demo/Pipfile
Using /Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7/bin/python3 (3.7.7) to create virtualenv…
⠙ Creating virtual environment...Using base prefix '/Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7'
New python executable in /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/python3
Also creating executable in /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/python
Installing setuptools, pip, wheel...
done.
Running virtualenv with interpreter /Users/chunming.liu/.pyenv/versions/3.7.7/bin/python3
✔ Successfully created virtual environment!
Virtualenv location: /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda
上面的操作，给pipenv_demo这个项目初始化了一个Python 3.7.7的虚拟环境，并在项目录下生成一个项目依赖包文件Pipefile。如果系统中没有3.7.7版本的Python，pipenv会调用pyenv来安装对应的Python的版本。
默认地，虚拟环境会创建在~/.local/share/virtualenvs目录里面。我们也可以通过pipenv --venv查看项目的虚拟环境目录。可以通过 pipenv --rm 删除虚拟环境。
如果想更改虚拟环境的目录，可以在 .bashrc 或 .bash_profile 中，设置环境变量WORKON_HOME，指定虚拟环境的目录所在位置，比如想将虚拟环境放到~/.venvs目录，则可以执行下面的命令。
$ echo 'export WORKON_HOME=~/.venvs' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
如果希望在项目目录下创建虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置环境变量PIPENV_VENV_IN_PROJECT：
$ echo 'export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
03 — 用Pipenv管理依赖包
pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。
3.1 安装依赖包
为项目安装依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的依赖包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中的方法：
$ pipenv install pytest
Installing pytest…
Adding pytest to Pipfile's [packages]…
✔ Installation Succeeded
Pipfile.lock not found, creating…
Locking [dev-packages] dependencies…
Locking [packages] dependencies…
✔ Success!
Updated Pipfile.lock (1c4d3d)!
Installing dependencies from Pipfile.lock (1c4d3d)…
▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉▉ 11/11 — 00:00:16
To activate this project's virtualenv, run pipenv shell.
Alternatively, run a command inside the virtualenv with pipenv run.
执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：
$ pipenv graph
pytest==5.4.1
- attrs [required: >=17.4.0, installed: 19.3.0]
- importlib-metadata [required: >=0.12, installed: 1.6.0]
- zipp [required: >=0.5, installed: 3.1.0]
- more-itertools [required: >=4.0.0, installed: 8.2.0]
- packaging [required: Any, installed: 20.3]
- pyparsing [required: >=2.0.2, installed: 2.4.7]
- six [required: Any, installed: 1.14.0]
- pluggy [required: >=0.12,<1.0, installed: 0.13.1]
- importlib-metadata [required: >=0.12, installed: 1.6.0]
- zipp [required: >=0.5, installed: 3.1.0]
- py [required: >=1.5.0, installed: 1.8.1]
- wcwidth [required: Any, installed: 0.1.9]
可看到已经安装了pytest，还列出了pytest的依赖包。
观察项目的根目录下，又多了一个Pipfile.lock文件。这两个文件记录了此项目的依赖包，这两个文件的区别是 Pipfile中安装的包不包含包的具体版本号，而Pipfile.lock是包含包的具体的版本号的。如果不想产生Pipfile.lock文件，在安装依赖包的时候，加上–skip-lock选项即可。
打开依赖包文件Pipefile，可以看到python_version = “3.7”，说明这个项目是基于Python 3.7版本的。package部分列出来了项目的依赖包是bpytest = “*”，星号代表最新版本。
$ cat Pipfile
[[source]]
name = "pypi"
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
[dev-packages]
[packages]
pytest = "*"
[requires]
python_version = "3.7"
而Pipfile.lock是包含安装的依赖包具体的版本号，可以看到本次安装的pytest是5.4.1版本，并且它的依赖包的版本也列出来了。
$ cat Pipfile.lock
{
"_meta": {
"hash": {
"sha256": "828b8ad012f4c8773e6e61e3ac2be0ffcd7540fd7ed175a8355676c8e31c4d3d"
},
"pipfile-spec": 6,
"requires": {
"python_version": "3.7"
},
"sources": [
{
"name": "pypi",
"url": "https://pypi.org/simple",
"verify_ssl": true
}
]
},
"default": {
"attrs": {
"hashes": [
"sha256:08a96c641c3a74e44eb59afb61a24f2cb9f4d7188748e76ba4bb5edfa3cb7d1c",
"sha256:f7b7ce16570fe9965acd6d30101a28f62fb4a7f9e926b3bbc9b61f8b04247e72"
],
"version": "==19.3.0"
},
"importlib-metadata": {
"hashes": [
"sha256:2a688cbaa90e0cc587f1df48bdc97a6eadccdcd9c35fb3f976a09e3b5016d90f",
"sha256:34513a8a0c4962bc66d35b359558fd8a5e10cd472d37aec5f66858addef32c1e"
],
"markers": "python_version < '3.8'",
"version": "==1.6.0"
},
"more-itertools": {
"hashes": [
"sha256:5dd8bcf33e5f9513ffa06d5ad33d78f31e1931ac9a18f33d37e77a180d393a7c",
"sha256:b1ddb932186d8a6ac451e1d95844b382f55e12686d51ca0c68b6f61f2ab7a507"
],
"version": "==8.2.0"
},
"packaging": {
"hashes": [
"sha256:3c292b474fda1671ec57d46d739d072bfd495a4f51ad01a055121d81e952b7a3",
"sha256:82f77b9bee21c1bafbf35a84905d604d5d1223801d639cf3ed140bd651c08752"
],
"version": "==20.3"
},
"pluggy": {
"hashes": [
"sha256:15b2acde666561e1298d71b523007ed7364de07029219b604cf808bfa1c765b0",
"sha256:966c145cd83c96502c3c3868f50408687b38434af77734af1e9ca461a4081d2d"
],
"version": "==0.13.1"
},
"py": {
"hashes": [
"sha256:5e27081401262157467ad6e7f851b7aa402c5852dbcb3dae06768434de5752aa",
"sha256:c20fdd83a5dbc0af9efd622bee9a5564e278f6380fffcacc43ba6f43db2813b0"
],
"version": "==1.8.1"
},
"pyparsing": {
"hashes": [
"sha256:c203ec8783bf771a155b207279b9bccb8dea02d8f0c9e5f8ead507bc3246ecc1",
"sha256:ef9d7589ef3c200abe66653d3f1ab1033c3c419ae9b9bdb1240a85b024efc88b"
],
"version": "==2.4.7"
},
"pytest": {
"hashes": [
"sha256:0e5b30f5cb04e887b91b1ee519fa3d89049595f428c1db76e73bd7f17b09b172",
"sha256:84dde37075b8805f3d1f392cc47e38a0e59518fb46a431cfdaf7cf1ce805f970"
],
"index": "pypi",
"version": "==5.4.1"
},
"six": {
"hashes": [
"sha256:236bdbdce46e6e6a3d61a337c0f8b763ca1e8717c03b369e87a7ec7ce1319c0a",
"sha256:8f3cd2e254d8f793e7f3d6d9df77b92252b52637291d0f0da013c76ea2724b6c"
],
"version": "==1.14.0"
},
"wcwidth": {
"hashes": [
"sha256:cafe2186b3c009a04067022ce1dcd79cb38d8d65ee4f4791b8888d6599d1bbe1",
"sha256:ee73862862a156bf77ff92b09034fc4825dd3af9cf81bc5b360668d425f3c5f1"
],
"version": "==0.1.9"
},
"zipp": {
"hashes": [
"sha256:aa36550ff0c0b7ef7fa639055d797116ee891440eac1a56f378e2d3179e0320b",
"sha256:c599e4d75c98f6798c509911d08a22e6c021d074469042177c8c86fb92eefd96"
],
"version": "==3.1.0"
}
},
"develop": {}
}
3.2 提高依赖包安装速度
在使用pipenv的时候，常常会安装过程比较慢，通过加上 -v 参数，可以看到安装过程中的步骤信息，卡在了下载那里，这时应该可以意识到是因为网络的原因，pipenv创建的 Pipfile 中默认的Pypi源是python官方的 https://pypi.python.org/simple。我们国内用户访问下载的时候会很慢。
如果想通过Pypi的国内镜像安装依赖包，可以在安装软件包时，指定–pypi-mirror，比如通过清华大学镜像安装flask软件包：
$ pipenv install --pypi-mirror https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask
为了避免每次都要指定–pypi-mirror，我一般会在创建好Pipfile以后，将文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源，我推荐的是清华的Pypi源或者阿里源，具体设置如下：
[[source]]
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
3.3 删除依赖包
如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行
$ pipenv uninstall pytest
3.4 安装项目所有的依赖包
用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行
$ pipenv install
就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分列出来的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。
3.5 安装pipefile.lock中的依赖包
上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：
$ pipenv install --ignore-pipfile
3.6 安装requirements.txt里面的依赖包
如果项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：
$ pipenv install -r requirements.txt
04 — 使用虚拟环境进行开发
虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。
如果在命令行下开发，则在项目目录下执行pipenv shell，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，已经包含安装过的所有依赖包了，接下来就可以利用这些依赖包进行开发工作了。
$ pipenv shell
Launching subshell in virtual environment…
bash-3.2$ . /Users/chunming.liu/.local/share/virtualenvs/pipenv_demo-RYMSREda/bin/activate
(pipenv_demo) bash-3.2$ python
Python 3.7.7 (default, Apr 12 2020, 12:31:11)
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pytest
>>>
如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目即可。可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries显示的是虚拟环境中的Python解释器了。
在虚拟环境中执行开发好的程序，有两种方式，一种是前面提到的先执行pipenv shell进入到虚拟环境后，再执行python程序；另一种方式，则是执行pyenv run，比如在虚拟环境中执行基于pytest框架编写的测试用例，只需要执行下面的命令即可：
$ pipenv run py.test
04 — 总结
本文给大家介绍了如何使用pyenv安装多个版本Python，如何在不同的Python版本间切换。还介绍了一种Python官方推荐使用的包管理工具pipenv，它结合pyenv和pip和virtualenv的优点于一身，可以帮我们管理项目的虚拟环境、管理项目的依赖包。
非常建议大家尝试一下pyenv和pipenv。在实践中，推荐大家将Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪，不要将虚拟环境.venv加入版本管理，因为这个包比较大，而且可以pipenv install方式重建。为每一个项目项目建立独立的虚拟环境，为每一个项目使用Pipfile管理依赖是一个非常好的实践。
参考资料
https://github.com/pyenv/pyenv
https://github.com/pypa/pipenv
https://packaging.python.org/tutorials/managing-dependencies/#installing-pipenv
https://hackersandslackers.com/pipenv-python-environment-management/
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