Linux下安装Python虚拟环境Virtualenv

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Virtualenv用于创建虚拟的Python环境，一个专属于项目的Python环境，不同的项目可以创建不同的Pthon环境（依赖项和版本等），各个环境之间完全隔离，不需要担心和其他项目的Python环境以及全局的Python环境发生冲突。

安装Virtualenv

一般情况下，系统自带的Python环境是Python2，并且没有安装pip，如需安装Python3和pip，Linux下安装Python3.6和pip

1、首先，使用pip命令安装virtualenv模块：

# pip3 install virtualenv

测试是否安装成功

# virtualenv --version

安装成功，则会打印安装的virtualenv的版本号

执行此命令如果提示**-bash: virtualenv: command not found**，按照如下方式找到virtualenv并创建软链接，再执行上述查询版本信息的命令：

# find / -name virtualenv                                   ***全局查找virtualenv
/usr/local/python3/bin/virtualenv                      *** 找到路径

# ln -s /usr/local/python3/bin/virtualenv /usr/bin/virtualenv    ***添加软链接

3、创建独立运行环境，并命名

# virtualenv --no-site-packages venv 

venv是虚拟环境的名称，可以根据自己的需要进行命名。
创建独立Python运行环境成功，如下图所示：

直接使用命令 virtualenv* 就可以创建一个独立的Python运行环境，加上参数**–no-site-packages***，可以将已经安装到系统Python环境中的第三方包都不复制到独立环境中，这样我们就可以得到一个不带任何第三方包的Python环境了。

4、新建的Python环境被放到了当前目录下的venv目录，有了venv这个Python环境，我们就可以开始使用这个虚拟环境了，需将其激活：

# source venv/bin/activate

激活成功后，我们可以看到终端命令提示符前多了虚拟环境的名称

5、如果暂时不用此虚拟环境了，退出venv环境

(venv) # deactivate

执行后，命令提示符前的虚拟环境名称消失。

6、其他命令

① 查看当前虚拟机环境目录

# worken

②切换虚拟环境

# workon venv2

③退出虚拟环境

# deactivate

④删除虚拟环境

# rmvirtualenv venv

安装virtulenvwrapper包

virtualenvwrapper是virtualenv的扩展工具，可以方便的创建、删除、复制、切换不同的虚拟环境。

pip install virtualenvwrapper

1. 设置环境变量，把下面两行添加到~/.bashrc里

export WORKON_HOME=~/Envs   #设置virtualenv的统一管理目录
export VIRTUALENVWRAPPER_VIRTUALENV_ARGS='--no-site-packages'   #添加virtualenvwrapper的参数，生成干净隔绝的环境
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/opt/python347/bin/python3     #指定python解释器
source /opt/python34/bin/virtualenvwrapper.sh #执行virtualenvwrapper安装脚本

2. 使环境变量生效：

source ~/.bashrc

3. 操作命令

创建虚拟环境：mkvirtualenv [虚拟环境名称]

列出虚拟环境：lsvirtualenv

切换虚拟环境：workon [虚拟环境名称]

在虚拟环境上工作：workon [虚拟环境名称]

停止虚拟环境: deactivate

删除虚拟环境，需要先退出虚拟环境: rmvirtualenv [虚拟环境名称]

CENTOS7 Python3.6安装库文件

1、安装必要的依赖库

sudo yum install unzip
sudo yum install python-devel
sudo yum install epel-release
sudo yum install blas-devel lapack-devel

2、使用PIP安装

按照顺序安装

pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn