Python 的第三方包成千上万，在一个 Python 环境下开发时间越久、安装依赖越多，就越容易出现依赖包冲突的问题。为了解决这个问题，开发者们开发出了 virtualenv，可以搭建虚拟且独立的 Python 环境。
这样就可以使每个项目环境与其他项目独立开来，保持环境的干净，解决包冲突问题。
virtualenv
virtualenv是一个第三方包，是管理虚拟环境的常用方法之一。此外，Python 3 中还自带了虚拟环境管理包。
我们可以用easy_install或者pip安装。
pip install virtualenv
创建项目的虚拟环境
$ cd my_project_folder $ virtualenv venv # venv 可替换为别的虚拟环境名称
执行后，在本地会生成一个与虚拟环境同名的文件夹，包含 Python 可执行文件和 pip 库的拷贝，可用于安装其他包。
但是默认情况下，虚拟环境中不会包含也无法使用系统环境的global site-packages。比如系统环境里安装了 requests 模块，在虚拟环境里import requests会提示ImportError。如果想使用系统环境的第三方软件包，可以在创建虚拟环境时使用参数–system-site-packages。
virtualenv --system-site-packages venv
另外，你还可以自己指定虚拟环境所使用的 Python 版本，但前提是系统中已经安装了该版本：
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 venv
使用虚拟环境
进入虚拟环境目录，启动虚拟环境。
cd venv source bin/activate # Windows 系统下运行 Scripts\ python -V
如果未对命令行进行个性化，此时命令行前面应该会多出一个括号，括号里为虚拟环境的名称。启动虚拟环境后安装的所有模块都会安装到该虚拟环境目录里。
退出虚拟环境：
deactivate
如果项目开发完成后想删除虚拟环境，直接删除虚拟环境目录即可。
如果安装的时候没有bin目录：
Virtualenv在执行虚拟环境建立后没有bin目录的处理
使用环境:
window 7 64位
python 3.5.1
virtualenv 15.1.0
正常安装virtualenv:
pip install virtualenv
建立第一个虚拟环境
virtualenv env
发现虚拟目录中只有四个目录和一个文件，没有bin目录
\Include
\lib
\Scripts
\tcl
pip-selfcheck
经过检查，发现启动虚拟环境的需要的命令都在\Scripts中，如下：
├─Scripts
│ activate
│ activate.bat
│ activate.ps1
│ activate_this.py
│ deactivate.bat
│ easy_install-3.5.exe
│ easy_install.exe
│ pip.exe
│ pip3.5.exe
│ pip3.exe
│ python.exe
│ python35.dll
│ pythonw.exe
│ wheel.exe
因为没有bin目录，所以不能执行 source .\bin\activate 命令激活虚拟环境。
经过实验，可以在虚拟环境目录内执行下方命令启动虚拟环境
.\scripts\activate.bat
关闭虚拟环境需要执行下方的命令
.\scripts\deactivat.bat
使用visualenv与anaconda的区别：
使用visualenv前提条件是，Python以及pip事先已经存在了，而使用anaconda是不需要安装python和pip的，因为annaconda都涵盖了。
另外，有些时候因为权限什么的，直接使用pip 或者在visualenv中安装包报错的情况下，不如直接使用anaconda，因为里面涵盖了很多wheel，直接pip install XX 或者conda install XX即可
anaconda常用命令
1、查看已安装的包
conda list
2、更新所有包
conda upgrade --all
3、安装包
conda install package_name
4、删除包
conda remove package_name
5、更新包
conda update package_name
6、不知道包名要找包
conda search name
7、用conda建立虚拟环境
conda create -n env_name list_of_packages
其中 -n 代表 name，env_name 是需要创建的环境名称，list of packages 则是列出在新环境中需要安装的工具包。
例如，当我安装了 Python3 版本的 Anaconda 后，默认的 root 环境自然是 Python3，但是我还需要创建一个 Python 2 的环境来运行旧版本的 Python 代码，最好还安装了 pandas 包，于是我们运行以下命令来创建：
conda create -n py2 python=2.7 pandas
细心的你一定会发现，py2 环境中不仅安装了 pandas，还安装了 numpy 等一系列 packages，这就是使用 conda 的方便之处，它会自动为你安装相应的依赖包，而不需要你一个个手动安装。
8、进入虚拟环境
source activate env_name
9、退出虚拟环境
source deactivate
10、删除名为 env_name 的环境
conda env remove -n env_name
11、显示所有的环境：
conda env list
12、当分享代码的时候，同时也需要将运行环境分享给大家，执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中
conda env export > environment.yaml
13、使用别人生成的yaml文件创建环境
conda env create -f environment.yaml
作者：喔蕾喔蕾喔蕾蕾蕾
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來源：简书
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