如何优雅的搭建python环境

简单的说明

创建python环境，主要有这几个场景：
1、安装不同版本的python
2、安装python虚拟环境
3、安装python库
4、pip安装python应用程序（比如mycli），保证依赖的python不混乱
作为一名python后端工程师，我来说一下我的最佳实践。

老版本： pyenv + pipenv

安装python

要知道，python的版本分为好多，有些python库对最新版本不支持，有些库不兼容老版本，所以，一个项目，必须锁住python的版本，才能减少不必要的麻烦。
这里推荐pyenv，这个安装python的工具，非常好用，送上几个链接，说明仅仅参考他们安装pyenv的过程就好，虚拟环境不要参考：
Centos 7.4 安装pyenv及使用说明
https://blog.csdn.net/qq_39719589/article/details/80847521
pyenv intall 下载速度特别慢？
https://blog.csdn.net/ksws0292756/article/details/79995731
Ubuntu下安装pyenv实现Python多版本共存
https://www.linuxidc.com/Linux/2018-04/151988.htm
pyenv 让 python 版本完美切换
https://www.jianshu.com/p/3e93311fe6cb
这样安装python，自带pip

安装pipenv，作为包管理工具和虚拟环境

使用pipenv，写requests的大神写的，完全包括了pip和virtualenv，不用那么麻烦的操作，而且，版本控制更优秀。
上链接：
Python新利器之pipenv
https://www.jianshu.com/p/00af447f0005

新版本：miniConda

官网下载sh文件

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

运行脚本

bash Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-x86_64.sh

设置快捷命令

echo 'export PATH=_{/miniconda3/bin:$PATH’>>}/.bashrc

重启bash

source ~/.bashrc

常用命令

查看包
conda list

查看当前env list
conda-env list

创建虚拟环境
使用conda create创建虚拟环境，比如创建一个名字为djangocms，python version为2.7的虚拟环境：
conda create -n djangocms python=2.7 -y
注意：这里最好指定python的版本，例如python=2.7
不然系统会直接使用global python version
并且把你所安装的依赖包全部放在global env下面，不利于你对python虚拟环境的隔离

激活虚拟环境
conda activate djangocms

退出虚拟环境
conda deactivate

配置

查看配置

conda config --show

修改配置
conda config --add key value
conda config --remove key value
key 为 ‘ : ’ 前的值，envs_dirs、pkgs_dirs等

添加、删除envs_dirs:
conda config --add envs_dirs dir
conda config --remove envs_dirs dir

conda config --add pkgs_dirs D:\miniconda\conda-pkgs
conda config --add envs_dirs D:\miniconda\conda-envs

conda 创建/删除/重命名 环境

创建新环境
conda create -n rcnn python=3.6

删除环境
conda remove -n rcnn --all

重命名环境
conda 其实没有重命名指令，实现重命名是通过 clone 完成的，分两步：
先 clone 一份 new name 的环境
删除 old name 的环境
比如，想把环境 rcnn 重命名成 tf
第1步
conda create -n tf --clone rcnn
Source: /anaconda3/envs/rcnn
Destination: /anaconda3/envs/tf
Packages: 37
Files: 8463
第2步
conda remove -n rcnn --all
结果
conda info -e
#conda environments:

crawl /anaconda3/envs/crawl
flask /anaconda3/envs/flask
tf /anaconda3/envs/tf
root * /anaconda3

安装完conda后，进入终端显示(base)

通过配置auto_activate_base关闭自动进入conda基础环境：

conda config --set auto_activate_base false
想要重新开启就设为true就行了
conda config --set auto_activate_base true

添加国内源（选清华源或中科大源）

清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes # 设置搜索时显示通道地址

安装python应用程序：pipx

为 Python 应用构建独立的安装与运行环境

起因

在运用 Python 的过程中，我们不仅会使用丰富的 Python package，也会发现很多有用的工具，如：环境管理工具 pipenv，SQL 命令行客户端 mycli，下载工具 you-get 等。虽然 python 自带的 pip 工具为我们提供了丰富的安装与管理功能，同时在 virtualenv 的帮助下，我们并不是太担心 Python 的版本升级会对我们的开发环境产生太大的影响。但是，我们通过 pip 安装的 Python 实用工具，在版本升级的过程中并不能幸免。除非我们单独设置独立的，专门用于安装这些工具的虚拟环境。但是，每次安装都需要切换到虚拟环境，未免显得过于繁琐。难道就不能更给力一些嘛~~答案当然是肯定的。pipx就是为了解决这样的困扰而诞生的。

首先来看一个例子

动图
有没觉得如此简单的，就像我们通过 pip，pipenv 等安装 package 一样简洁明了。同时 pipx 会为我们自动构建用于工具运行的虚拟环境，再也不用担心随着 Python 大版本的升级导致的工具丢失了。

安装

MacOS

可以通过 Howbrew 来安装

brew install pipx

将 pipx 虚拟环境下的 $PATH 加入到系统中
pipx ensurepath
Windows 可以通过 Scoop 来安装

scoop bucket add pipx-standalone https://github.com/uranusjr/pipx-standalone.git
scoop install pipx

pipx ensurepath

Linux

Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install pipx
pipx ensurepath

使用

pipx install [PACKAGE-NAME]
查看目前安装了哪些工具包

pipx list
甚至可以不进行安装，直接在 pipx 所管理的虚拟环境中运行 Python 开发的 CLI 工具

pipx run pycowsay moooo!
进阶
pipx 同时提供很多扩展功能，可以通过运行 --help 来进行查看

pipx --help
usage: pipx [-h] [–version]
{install,inject,upgrade,upgrade-all,uninstall,uninstall-all,reinstall-all,list,run,runpip,ensurepath,completions}
…

Install and execute apps from Python packages.

Binaries can either be installed globally into isolated Virtual Environments
or run directly in an temporary Virtual Environment.

Virtual Environment location is ~/work/pipx/pipx/“/opt/pipx”/venvs.
Symlinks to apps are placed in ~/work/pipx/pipx/“/opt/pipx_bin”.

Optional Environment Variables:
PIPX_HOME: Overrides default pipx location. Virtual Environments
will be installed to $PIPX_HOME/venvs.
PIPX_BIN_DIR: Overrides location of app installations. Apps are symlinked
or copied here.
USE_EMOJI: Override emoji behavior. Default value varies based on platform.
PIPX_DEFAULT_PYTHON: Overrides default python used for commands.

optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
–version Print version and exit

subcommands:
Get help for commands with pipx COMMAND --help

{install,inject,upgrade,upgrade-all,uninstall,uninstall-all,reinstall-all,list,run,runpip,ensurepath,completions}
install Install a package
inject Install packages into an existing Virtual Environment
upgrade Upgrade a package
upgrade-all Upgrade all packages. Runs pip install -U
for each package.
uninstall Uninstall a package
uninstall-all Uninstall all packages
reinstall-all Reinstall all packages
list List installed packages
run Download the latest version of a package to a
temporary virtual environment, then run an app from
it. Also compatible with local __pypackages__
directory (experimental).
runpip Run pip in an existing pipx-managed Virtual
Environment
ensurepath Ensure directories necessary for pipx operation are in
your PATH environment variable.
completions Print instructions on enabling shell completions for
pipx