假設你有兩個Python項目－A和B，這兩個項目都需要使用同一個第三方模塊－tensorflow。如果這兩個項目使用相同的tensorflow版本，也許不會有什么問題。
但是，當A和B項目使用不同的tensorflow版本時－A使用tensorflow 0.70版本；B使用tensorflow 0.80版本。由於Python導入模塊不能區分模塊版本，導致A、B不能使用tensorflow的不同版本，這在很多情況下是不能接受的。
使用虛擬環境的另一個好處是：保持開發環境的簡潔、有序。
什么是Python虛擬環境？
Python虛擬環境可以為項目創建相互獨立的開發環境，也就是你可以為每個項目安裝各自使用依賴模塊。
使用虛擬環境可以很好的解決上面A、B項目遇到的問題：為A、B項目分別創建虛擬環境，然后在各自的虛擬環境中安裝不同的tensorflow版本。
使用虛擬環境需要借助virtualenv或pyvenv，它們的使用非常簡單。
安裝virtualenv、pyvenv
如果你使用Python 2，你可以使用pip安裝virtualenv
$sudo pip install virtualenv
如果你使用Python 3，它默認安裝了pyvenv。
virtualenv和pyvenv的使用方法類似。由於pyvenv是較新的工具，本帖以它為例。
創建一個存放虛擬環境的目錄：
$mkdir python-env $cd python-env
創建一個虛擬環境：
bin/pyvenv-3.6 env_A
上面命令在當前目錄創建了env_A目錄，目錄結構：
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├──
bin
│
├──activate
│
├──activate.csh
│
├──activate.fish
│
├──easy_install
│
├──easy_install-3.5
│
├──pip
│
├──pip3
│
├──pip3.5
│
├──python->python3.5
│
├──python3->python3.5
│
└──python3.5->/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3.5
├──
include
├──
lib
│
└──python3.5
│
└──site-packages
└──
pyvenv.cfg
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使用創建的虛擬環境env_A：
source env/bin/activate
提示符中包含：
(env_A) [root@localhost python-env]
現在你通過pip安裝的包都會安裝這個虛擬環境中；導入（import）模塊時也只能使用這個虛擬環境中的模塊。
如果要退出env_A虛擬環境，執行：deactivate
(env_A)[root@localhost python-env]$deactivate