一、初步认识常用的三种虚拟环境和安装包工具venvpy自带虚拟环境工具配合pip安装依赖通过requirements.txt批量管理包。conda需单独安装可管理Python和非Python依赖如CUDA、C库环境隔离能力强。uvhttps://github.com/astral-sh/uv。uv是一个极速的 Python 包安装工具比pip快10-100倍。使用案例week03\README.md使用选择你是 Python 开发者 → uv 或 venv你是数据科学家 → conda你追求极致速度 → uv你不想装任何额外工具 → venv你维护旧项目 → 保持现状二、教程例如现在有个python项目里边有个 requirements.txt记录项目所有依赖包及其版本的文件1. 使用 venvPython自带在requirements.txt同级目录执行以下命令。创建虚拟环境# Windowspython-mvenv .venv# macOS/Linuxpython3-mvenv .venv激活虚拟环境# Windows (PowerShell)【在ide工具中执行命令要用这个】.venv\Scripts\Activate.ps1# Windows (CMD).venv\Scripts\activate.bat# macOS/Linuxsource.venv/bin/activate激活成功后命令行前会显示 (venv)升级pip可选但推荐pipinstall--upgradepip安装依赖包pipinstall-rrequirements.txt验证安装pip list或者在 .venv\Lib 目录可以看到安装的依赖包。退出虚拟环境deactivate导出依赖到 requirements.txt# 导出所有已安装的包生成 requirements.txtpip freezerequirements.txt2. 使用 Conda先下载安装 Miniconda 地址https://repo.anaconda.com/miniconda/创建虚拟环境# 创建名为 myenv 的环境指定Python版本【推荐指定】conda create-nmyenvpython3.11# 或者创建时不指定Python版本conda create-nmyenv激活虚拟环境# Windows/macOS/Linux 通用conda activate myenv安装依赖包# 方法1使用pip安装推荐兼容性最好pipinstall-rrequirements.txt# 方法2使用conda安装如果requirements.txt是conda格式condainstall--filerequirements.txt导出环境配置备份用# 导出conda环境配置condaenvexportenvironment.yml# 导出pip格式的依赖pip freezerequirements.txt验证安装conda list# 或pip list退出虚拟环境conda deactivate其他常用命令# 查看所有环境condaenvlist# 删除环境condaenvremove-nmyenv# 克隆环境conda create-nnewenv--cloneoldenv# 从environment.yml创建环境condaenvcreate-fenvironment.yml