太棒了！欢迎来到 【跟着AI学Python】第22天！🎉今天我们将学习 Python 项目开发的基石：虚拟环境（Virtual Environment） 和 包管理工具 pip！
💡 虚拟环境能让你为每个项目创建独立的依赖空间，避免“这个项目要 Django 5，新项目要 Django 6”的冲突噩梦！
🎯 第22天目标：
✅ 理解 为什么需要虚拟环境✅ 掌握 创建、激活、退出虚拟环境✅ 熟练使用 pip 安装/管理第三方包✅ 学会 导出和复现项目依赖
📘 一、为什么需要虚拟环境？
❌ 没有虚拟环境的问题：
# 全局安装包$ pip install django==3.2$ pip install some-old-tool # 这个工具要求 django<3.0 → 冲突！
✅ 虚拟环境的解决方案：
- 每个项目拥有独立的 Python 解释器 + 包目录
- 项目 A 用
requests==2.25，项目 B 用 requests==2.30 → 互不影响！
🔑 核心原则：每个项目一个虚拟环境 = 专业开发者的标配！
📘 二、创建与管理虚拟环境
🔹 1. 创建虚拟环境
# 语法: python -m venv <环境名>$ python -m venv myenv # Linux/macOS/Windows 通用
💡 建议命名：
🔹 2. 激活虚拟环境
| |
|---|
| Windows (CMD) | myenv\Scripts\activate |
| Windows (PowerShell) | myenv\Scripts\Activate.ps1 |
| Linux / macOS | source myenv/bin/activate |
✅ 激活成功标志：命令行前缀出现 (myenv)
🔹 3. 退出虚拟环境
(myenv) $ deactivate$ # ← 前缀消失，回到全局环境
📘 三、使用 pip 管理包
🔹 核心命令速查
| |
|---|
pip install requests | |
pip install requests==2.28.0 | |
pip list | |
pip show requests | |
pip uninstall requests | |
pip install --upgrade requests | |
🔹 实战：安装 requests 并测试
# 1. 创建并激活环境$ python -m venv myenv$ source myenv/bin/activate # Linux/macOS# (myenv) $# 2. 安装 requests(myenv) $ pip install requests# 3. 验证安装(myenv) $ pip listPackage Version---------- -------certifi 2024.2.2charset-normalizer 3.3.2idna 3.6requests 2.31.0urllib3 2.2.1# 4. 测试代码(myenv) $ python -c "import requests; print(requests.get('https://httpbin.org/ip').json())"
✅ 成功输出 IP 信息 → 安装成功！
📘 四、管理项目依赖（关键！）
🔹 导出依赖列表
# 生成 requirements.txt（标准依赖文件）(myenv) $ pip freeze > requirements.txt
requirements.txt 内容示例：
certifi==2024.2.2charset-normalizer==3.3.2idna==3.6requests==2.31.0urllib3==2.2.1
🔹 在新环境复现依赖
# 1. 新建虚拟环境$ python -m venv new_project$ source new_project/bin/activate# 2. 一键安装所有依赖(new_project) $ pip install -r requirements.txt
✅ 团队协作必备：
- 将
requirements.txt 提交到 Git - 新成员只需
pip install -r requirements.txt → 环境完全一致！
📘 五、最佳实践 & 常见问题
✅ 黄金法则
- 永远不要在全局环境安装项目依赖
- 每个项目单独虚拟环境
- 始终提交
requirements.txt 到版本控制
❓ 常见问题
Q：虚拟环境占磁盘空间吗？A：每个环境约 10-20MB（主要是 Python 解释器副本），但包是独立的 → 值得！
Q：如何删除虚拟环境？A：直接删除整个文件夹！
$ rm -rf myenv # Linux/macOS$ rmdir /s myenv # Windows
Q：PyCharm / VSCode 如何使用虚拟环境？A：创建后，在 IDE 设置中选择 myenv/bin/python（或 myenv\Scripts\python.exe）作为解释器。
💻 综合实战：从零搭建项目环境
# 1. 创建项目目录$ mkdir my_web_scraper$ cd my_web_scraper# 2. 创建虚拟环境$ python -m venv venvConda查看本地虚拟环境列表$ conda env list$ conda create -n myenv# 3. 激活环境$ source venv/bin/activate # Linux/macOS$ conda activate myenv# 4. 安装依赖(venv) $ pip install requests beautifulsoup4Conda 安装依赖(myenv) $ pip install requests beautifulsoup4# 5. 导出依赖(venv) $ pip freeze > requirements.txt# 6. 编写代码 (scraper.py)import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupresponse = requests.get("https://example.com")soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')print(soup.title.text)# 7. 运行(venv) $ python scraper.py
✅ 今日小任务
- 创建名为
test_env 的虚拟环境，激活后安装 numpy，然后退出并删除该环境 - 在任意项目中生成
requirements.txt，观察其内容
💡 操作步骤参考：
python -m venv test_envsource test_env/bin/activate # Linux/macOSpip install numpydeactivaterm -rf test_env
✅ 记住：虚拟环境 + requirements.txt = 可重现、可协作、无冲突的开发体验！
🎉 恭喜完成第22天！你已掌握 Python 项目工程化的第一步，为后续学习 Web 开发、数据分析等打下坚实基础！
有任何问题？比如“conda 和 venv 有什么区别？”或“如何升级 pip 本身？”，尽管问AI！😊
继续加油，你的开发环境越来越专业了！🛠️✨
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