前边几篇文章，我们介绍了如何使用 conda 来管理 python 的虚拟环境。这时可能有人会有疑问，既然这个功能这么有用，那有官方提供的解决方案吗？其实是有的，在 python 3.3 版本及以后，python 中自带了 venv 模块，通过该模块可以快速方便的创建和维护虚拟环境。以下文章将详细介绍 python 中 venv 的使用。

venv 是什么

venv 是 python 的一个标准库中的一个模块，可以创建和管理 python 的虚拟环境。可以使每个项目的环境都是独立存在的，使每个项目都互不干扰，互不影响。

没有 venv 是什么情况？

在 python 中，如果我们不设置虚拟环境，则 python 默认会使用全局环境（python 的实际安装目录），如果只是单纯的学习或者只有一个项目的时候，这不会有什么问题，然而如果我们现在存在多个项目，或则要调试不同的版本的第三方包就会有以下问题：

1. 不同项目之间相同第三方包版本不同
2. 不同项目中的第三方包更新是否会相互影响
3. 项目迁移时，环境无法迁移或者迁移繁琐
4. 依赖混乱，项目所依赖的第三方库小于现有安装的库
5. 三方库版本无法准确控制

使用虚拟环境

1. 创建虚拟环境

使用如下命令创建项目的虚拟环境（在项目根目录执行）

python -m venv 虚拟环境名

如上代码中，我们可以通过命令行在代码文件夹中创建自定义的虚拟环境，一般虚拟环境都会按照 .venv 的名字命名，这样像 git 这样的代码版本工具会忽略对其的文件管理。

可以看到，运行虚拟环境创建命令后，会生成一个.venv 的目录，包含 Lib 和 Scripts 文件夹等。

2. 启用当前虚拟环境

# 运行.venv目录下的active
.venv\Scripts\activate

如上图，运行完成后，可以看到 cmd 命令行前有当前虚拟环境的名字（.venv），此时表明已经在当前的虚拟环境了。

3. 在当前环境安装第三方库

# 在当前虚拟环境下运行
pip install requests

如上图所示，我们在虚拟环境中安装 requests 包，可以看到在虚拟环境文件夹 .venv\Lib\site-packages 中就有了 requests 包和其依赖（使用 pip list 查看）。

4. 卸载当前环境

# 当前虚拟环境下运行
.venv\Scripts\deactivate.bat

如上图所示，运行 deactivate.bat 就可以卸载当前虚拟环境，命令行前的(.venv)就没有了。

导出和导入虚拟环境

当我们需要将项目做迁移或者给其他同事的时候，就需要告诉对方我们用了哪些三方库，且三方库的版本是多少。传统的方式，可能会写一个文档，记录当前项目中的信息，但是这样整理既麻烦，又不一定能保证准确，这时使用虚拟环境的导入和导出功能将给我们提供极大的方便。

1. 导出环境配置（需要激活当前虚拟环境）

# 生成环境配置文件
pip freeze > requirements.txt

运行完成后会在项目根目录生产一个requirements.txt 的文件，内容如下：

可以看到，文件里包含了所有三方库的名字及其版本，这样在做项目迁移的时候，就可以将此文件带上，则可以非常容易的安装三方依赖。

2. 导入环境配置

当我们拿到一个新的项目时，此时项目中还没有虚拟环境的目录，因此需要手工创建，创建完成后激活该虚拟环境（参照上边虚拟环境创建步骤）。

接下来就可以导入环境配置

# 当前虚拟环境下
pip install -r requirements.txt

如上图，运行完导入命令后，即可导入完成项目环境所要依赖的三方库（github 上很多开源项目都会携带requirements.txt 文件来描述所需的依赖）。

在 pycharm 中创建虚拟环境

pycharm使用虚拟环境非常方便，按照下方步骤即可轻松使用，当然能pycharm也默认使用虚拟环境。

1. 新建带有 venv 的项目

如上图，在创建新项目的时候，选择 项目venv， 并选择本地 python 解释器

项目创建完成后，可以看到，目录中就会包含.venv 的文件夹。

2. 导入带有requirments.txt 的项目

如上图，当导入带有requirments.txt 的项目时，pycharm 就会自动弹出提示框，创建虚拟环境，只需要点击确定即可完成创建和下载。

在 vs code 中创建虚拟环境

vs code没有pycharm那么自动化，但是也非常容易配置，步骤如下：

1. 创建 venv 虚拟环境

如上图，在命令行输入 python： create environment 后，在选择 创建环境的选项。

选择 Venv 选项。

选择本地解释器。

创建项目成功后，即可看到.venv 命名的文件夹。

2. 导入带有 requirments.txt 文件的项目

vs code 不会自动弹出创建虚拟环境选项，需要手动创建。

在命令行输入 python： create environment 后，在选择 创建环境的选项。

选择 Venv 选项。

选择本地解释器。

此时会显示 requirements.txt 文件的选项，勾选并确定。

此时 vs code 就会自动创建和下载项目的虚拟环境。

与 conda 区别

这时可能会有一个疑问，那究竟是使用 venv 呢？还是使用 conda 呢？两者有以下区别：

1. venv 是 python 的标准库，在一些不允许安装额外软件的场景下，venv 是必然的选择。
2. venv 更加轻量，但是只适用于管理项目的包，如果涉及到需要使用不同版本的 python，就需要借助 conda 来管理。
3. 在 venv 环境中，不要将项目文件放到.venv 文件夹中，大多数情况，此目录会被 git 等屏蔽，有可能导致项目文件缺失，而 conda 不存在项目中的文件夹，所以对新手友好。

在实际使用上需要根据自身需求来选择，如果单纯的学习或者开发，使用 venv 是个很好选择。在工作中，要尽量根据公司的要求来设置，确保不会因为个体差异导致项目问题（开声讨大会很难受的）。