前言：熟悉前端的小伙伴都知道，NodeJS 的模块管理工具 npm 非常好用，但随着 npm 的升级，它管理模块的逻辑越来越复杂，而且模块安装目录 npm_modules 也极其庞杂，难以管理。终于 NodeJS 之父 Ryan Dahl 受不了了，在于 2017 年创立了 Deno。
如果你既熟悉 NodeJS 又了解 Python ，不难发现他俩长得真像哥们，不过虽然长得很像，但是在配置项目环境方面，两者的难易程度，可不是一个水平的。
对于我们前端，想创建一个项目很简单的，直接一个命令行完事：
npm init
但是在 Python 里面可有的忙了，因为 Python 本身的限制，我们要想创建一个开发项目，首先要解决两个问题：
- 因为
pip install module_name会把模块放到全局，所以首先就要解决，不同项目的开发模块不能相互影响。 - 项目开发过程中的环境管理问题，我们需要有类似
package.json和package-lock.json的文件，虽然 pip 可以通过 freeze 生成requirements.txt，但是这个文件太简陋了。
所以接下里我会从 Python 开发环境演变的历史角度来梳理下，如何快速创建一个像 NodeJS 项目环境的一个 Python 项目。
版本管理问题
我们知道软件是一直在更新的，但是项目一般在建立，就要确定软件的版本，以后不会随意去更新的，这就导致了，因为年代的问题，不同项目依赖相同软件的不同版本。
前端小伙伴都知道，我们一般都是使用 nvm 来管理 NodeJS 版本的，Python 肯定也有这个工具，它叫什么呢？
pyenv，没错 Python 中使用 pyenv 来进行版本管理。
但是 pyenv 的安装比 nvm 稍微麻烦点，不是安装上就能用了，而且因为墙的问题，下载速度垃圾的要命，我们还的手动解决。
pyenv 安装完成之后，我们还的手动配置下，你可以去官网查看安装教程，pyenv-github。
我这里通过官网的截图给你，说明下我是如何安装成功的。
在安装之前，我们可以通过 pyenv install -l 来查看 python 的版本，选一个最新的稳定版，然后使用 pyenv install 3.9.1 命令安装。
不过你安装 python 版本的时候，大概率速度可能过慢，根本下载不下来，所以我们需要镜像，先去 淘宝镜像 找到需要的版本，下载 .tar.xz 的那个，例如 Python-3.9.1.tar.xz，接下来的操作按照这个博客的步骤走：
macOS pyenv入门使用记录
如果安装功能，那么在 ~/.pyenv/versions 就能看到了 ：
那么我们怎么使用呢？一般有三种使用方式：
# global 全局设置 一般不建议改变全局设置
pyenv global
# shell 会话设置 只影响当前的shell会话
pyenv shell
# 取消 shell 会话的设置
pyenv shell --unset
# local 本地设置 只影响所在文件夹
pyenv local
# 取消 local 本地的设置
pyenv local --unset
总结：版本管理方面，nvm 完胜 pyenv✌️。
接下来解决我们文章开头抛出来的两个问题。
一、不同项目的模块不互相影响
前端在使用 NodeJS 开发的时候，很少会把项目使用到的模块安装在全局环境，基本都是在本地安装使用的，所以只需要维护好本地依赖文件 package.json 就行了。
但在 Python 中使用第三方模块的时候，很鸡肋了，统一安装到全局，没有安装到本地项目文件夹下的概念。这肯定是不行的，如果多个项目的话，项目模块全给弄到全局，每个项目到底依赖哪些模块，不久傻傻分不清楚了嘛。为了解决这个问题， Python 出现了虚拟环境的概念。
虚拟环境 是通过 virtualenv 来创建的，来看下这个模块的简单安装使用。
$ pip install virtualenv # 安装模块
$ virtualenv myvenv # 创建一个虚拟项目
$ source myvenv/bin/activate # source进入该环境，注意此时命令提示符变了，有个(venv)前缀，表示当前环境是一个名为venv的Python环境。
$ deactivate # 使用deactivate命令，退出当前的venv环境。
但在 pip3.3 之后，Python 内置了一个 venv 模块，用法和 virtualenv 没啥区别 ，但省去了我们的安装等待的问题，所以我们只需要简单的一行命令就能创建一个虚拟环境了：
python3 -m venv project # 创建一个项目
# 剩下的命令和 virtualenv 一致
创建完虚拟环境，当我们在项目中，再手动 install 第三方模块的时候，就能保证模块，只安装在项目目录下。
不过，这时你可能会问，如何保证项目移动过程中的模块维护问题，比如新入职的小 B，使用 git 拉完代码如何安装项目模块，启动应用，Python 又没有类似 NodeJS 管理模块的 package.json 文件。
有解决办法，不过挺麻烦，需要我们手动生成一个类似 NodeJS 项目中的 package.json 文件。
pip freeze > requirements.txt
导出模块到文件，其他小伙伴启动项目的时候，只需要：
pip install -r requirements.txt
我告诉大家为什么不使用 pip freeze 这种方式来管理模块，原因很简单，你的小伙伴
pip install -r requirements.txt之后，本地没有生成虚拟环境，再安装新的模块，就给安到全局了，到时候pip freeze > requirements.txt难免会把其他项目的模块生成到到 requirements.txt 里面。这时候你可能会想，我在 install 之前，手动建一个虚拟环境不就行了，确实很棒，但不麻烦吗……
virtualenv 的有个缺点，没法统一管理，所以又出现了 virtualenvwrapper 来统一管理虚拟环境，来看它的安装和使用方式。
1.安装
# windows
pip install virtualenvwrapper-win
# linux
pip install virtualenvwrapper
2.新建虚拟环境
mkvirtualenv testenv
3.虚拟环境中安装库
pip install requests
4.查看虚拟环境中目前存在的库
pip list
5.查看存在的虚拟环境
workon
6.进入虚拟环境
workon + 虚拟环境名称
7.退出虚拟环境
deactivate
8.删除虚拟环境
rmvirtualenv + 虚拟环境名称
熟悉了 virtualenv 和 virtualenvwrapper，那么 pyenv-virtualenv 和 pyenv-virtualenvwrapper ，相信你也知道是干啥的了，pyenv-virtualenv 完全够用了，pyenv-virtualenvwrapper 我基本不怎么用。
对比着 NodeJS，我们知道 nvm 用来管理 NodeJS 版本，pyenv 用来管理 Python 的版本，一个 node_modules 对应一个前端项目，一个 virtualenv 也对应一个 Python 项目。
到此，Python 的模块管理基本上够用了，但是相比 NodeJS 的 npm 机制还是比较鸡肋，比如 npm 开发环境下有开发依赖，生产环境下有生产依赖。所以 Python 的模块管理还需要进一步加强，加强之后就是 pipenv。
接下来就是开头提到的第二个问题的解决办法了。
二、终极大杀器 pipenv
可以简单的认为 pipenv === npm
Pipenv 的官网，是我见过最的一个，你看它的 slogan，for Humans（给人用的），这赤裸裸对 Python 的嘲讽，哈哈哈，不过难用也就别怪开发者去吐槽了：
来简单看下 pipenv 的安装，如果你不想本地搭建项目，也可以在线体验：https://rootnroll.com/d/pipenv/
# 安装
pip install pipenv
# 查看帮助
pipenv --help
# 查看版本
pipenv --version # pipenv, version 2020.11.15
# 是否安装成功
localhost:~ condorhero$ pip list
Package Version
---------------- ----------
appdirs 1.4.4
certifi 2020.12.5
distlib 0.3.1
filelock 3.0.12
pip 20.2.3
pipenv 2020.11.15 # this
setuptools 49.2.1
six 1.15.0
virtualenv 20.3.0
virtualenv-clone 0.5.4 # this
接下来看看如何使用 pipenv：
# 新建一个项目并进入
$ mkdir myWeb-py && cd $_
# Create a new project using Python 3.9, specifically:
# 使用 Python 3.9 虚拟化这个项目，这个命令就类似 npm 的 npm init
$ pipenv --python 3.9
$ pipenv --venv # 查看生成的虚拟环境的位置
/Users/localhostName/.local/share/virtualenvs/myWeb-py-Z_2FicQw
创建成功会在/Users/localhostName/.local/share/virtualenvs/myWeb-py-Z_2FicQw生成虚拟环境，同时在本地生成 Pipfile 文件，Pipfile 为模块管理文件，和 npm 的 package.json 文件功能是一致的，来看下 Pipfile 文件的内容。
[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
[packages]
[dev-packages]
[requires]
python_version = "3.9"
我来剖析下 Pipfile 文件的内容：
# source 指定下载源，如果你嫌下载速度慢，可以考虑换源，就像 NodeJS 的 npm 换 cnpm 一样
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"
# 或者使用豆瓣源
url = "http://pypi.douban.com/simple"
# 依赖模块，类似 npm package.json 的 dependencies 字段
[packages]
# 开发环境下的依赖模块，类似 npm package.json 的 devDependencies 字段
[dev-packages]
# 运行需要的版本要求，类似 npm package.json 的 engine 字段
[requires]
# 还有其他的字段例如 [scripts]，更多请参考官网 https://pipenv.pypa.io/en/latest/
初始化项目完成之后，我们来实战安装 flask 模块，来试试 pipenv 好不好用：
$ pip list # 先看下全局，有没有安装 flask 模块
$ pipenv install flask # 虚拟环境安装使用 pipenv install 而不再使用 pip install，而且默认安装到 [packages]，如果想把模块安装到 dev-packages 下，需要加上 --dev，例如：pipenv install --dev module-name
$ pip list # 再看下全局，有没有安装 flask 模块，两次 pip list 只是为了确定没有把模块安装在全局。
$ ls # 查看目录会发现多出来一个 Pipfile.lock，这个文件和 npm 的 package-lock.json 文件功能是一样的，保证模块有效性。
Pipfile Pipfile.lock
$ cat Pipfile # 查看 Pipfile 发现 packages 下增加了 flask 模块，`flask = "*"` 表示永远安装最新版的 flask
[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
[packages]
flask = "*"
[dev-packages]
[requires]
python_version = "3.9"
$ pipenv graph # 还可以查看安装模块依赖图
Flask==1.1.2
- click [required: >=5.1, installed: 7.1.2]
- itsdangerous [required: >=0.24, installed: 1.1.0]
- Jinja2 [required: >=2.10.1, installed: 2.11.2]
- MarkupSafe [required: >=0.23, installed: 1.1.1]
- Werkzeug [required: >=0.15, installed: 1.0.1]
我们想执行虚拟环境里面的文件，有两种方式：
- 进入虚拟环境执行：
$ pipenv shell # 可进入虚拟环境，成功进入命令行前面会有括号括起来项目的名字。
(myWeb-py) bash-5.0$ exit # exit 可以退出虚拟环境
- 不进入虚拟环境执行
$ pipenv run pip list # pipenv run 可以不进入虚拟环境执行命令
一般都是不进入虚拟环境去执行文件，看到 pipenv run 你有没有想到 npm run，如果想到你一定还想到了 npm run 结合 scripts 的用法，没错 pipenv 也有这个功能，编辑 Pipfile 文件增加以下内容，我们新增了三个脚本：
[scripts]
start = "python main.py"
test = "pytest"
list = "pip list"
好了，我们编辑 main.py 使用 flask 来写个服务：
from flask import Flask
from flask import request
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def print_hello(): # 视图函数
# request.args 是个 ImmutableMultiDict
# language 未定义时，给默认值 PyCharm
# url 的 query 方法
language = request.args.get('language', 'PyCharm')
return f'Hello {language}!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
运行下这个文件:
$ pipenv run start
* Serving Flask app "main" (lazy loading)
* Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.
* Debug mode: off
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
这里有个WARNING⚠️，原因清楚明了，如果你不想看到它可以通过
pipenv shell FLASK_ENV=development FLASK_APP=main.py flask run来运行代码。
打开浏览器，输入地址：http://127.0.0.1:5000/?language=World，你会看到：
好了，此时如果我想删掉安装的模块重新安装怎么办？类似 NodeJS 的 rm -rf node_modules && npm install 这个动作。
简单我们先删：
# Remove project virtualenv (inferred from current directory):
$ pipenv --rm
$ pipenv --venv # 查看虚拟环境是否还在，确定删除成功
然后我们重新安装模块：
# 重新安装的时候，如果本地没有对应的虚拟环境，会自动重新创建的。
$ pipenv install # 只安装 [packages] 下的模块
$ pipenv install --dev # 既安装 [packages] 下的模块，也安装 [dev-packages] 下的模块
如果还有老项目迁移的话，可以这么做：
pipenv install -r requirements.txt
好了，到此算是入门 pipenv 了。
其实项目中还有一个常用的 anaconda，不过它一般用来开发数据分析项目，因为里面内置了很多东西，不过平时后端开发并不常用：
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
总结
Python 和 NodeJS 很像，尤其是在模块管理方面，pip 和 npm 在使用上功能基本一致，但是应用到项目开发中，Python 本身的限制导致了不能像 NodeJS 那样简单有效的建一个项目。为了克服不同项目模块管理的问题，出现了 virtualenv（虚拟环境的说法），但是此时的模块管理依然不够方便，急需一个模块依赖文件。所以出现了大杀器 pipenv。
至此，pipenv 基本上完全实现了 npm 的功能，pipenv使 Python 的 pip 变得更加智能。
Python 和 NodeJS 我想你精通任何一个，去学另一个语言都会很容易。
当前时间 Wednesday, January 13, 2021 01:59:45
补充
昨天写好并发布了，结果早上来上班一看，昨天写的东西全没了，哇咔咔……