在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本,所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。
如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 3.7，而应用B需要jinja 2.7怎么办？
这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。
首先，我们用pip安装virtualenv：
pip install virtualenv
然后，假定我们要开发一个新的项目，需要一套独立的Python运行环境，可以这么做：
第一步，创建目录：
mkdir myproject
cd myproject/第二步，创建一个独立的Python运行环境，命名为venv：
virtualenv venv
#如果不想使用系统的包,加上–no-site-packeages参数
virtualenv --no-site-packages venv新建的Python环境被放到当前目录下的venv目录。有了venv这个Python环境，可以用source进入该环境：
#Linux、Mac：
source venv/bin/activate
#Win:
cd venv
.\Scripts\activate.bat注意到命令提示符变了，有个(venv)前缀，表示当前环境是一个名为venv的Python环境。
在venv环境下，用pip安装的包都被安装到venv这个环境下，系统Python环境不受任何影响。也就是说，venv环境是专门针对myproject这个应用创建的。
退出当前的venv环境，使用deactivate命令：
#Linux、Mac
deactivate
#Win:
.\Scripts\deactivate.bat此时就回到了正常的环境，现在pip或python均是在系统Python环境下执行。
完全可以针对每个应用创建独立的Python运行环境，这样就可以对每个应用的Python环境进行隔离。
virtualenv是如何创建“独立”的Python运行环境的呢？原理很简单，就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境，用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时，virtualenv会修改相关环境变量，让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。
删除环境
直接删除venv文件夹删除环境
使用pipenv管理
pipenv是Python官方推荐的包管理工具。 它综合了 virtualenv , pip 和 pyenv 三者的功能。能够自动为项目创建和管理虚拟环境。如果你使用过requests库，就一定会爱上这个库，因为是同一个大神出品。 pipenv使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 来管理依赖包，并且在使用pipenv添加或删除包时，自动维护 Pipfile 文件，同时生成 Pipfile.lock 来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。相比pip需要手动维护requirements.txt 中的安装包和版本，具有很大的进步。
- 安装
pip install pipenv
- 创建虚拟环境
cd myproject
pipenv install # 创建环境如果不存在pipfile,会生成一个pipfile，并且如果有的库添加会自动编辑该文件，不会我们手动更新requirements.txt文件了。
- 激活Pipenv Shell
pipenv shell
python --version使用Virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，用于更方便管理虚拟环境，它可以做： - 将所有虚拟环境整合在一个目录下 - 管理（新增，删除，复制）虚拟环境 - 快速切换虚拟环境
- 安装
# on Windows
pip install virtualenvwrapper-win
# on macOS / Linux
pip install --user virtualenvwrapper
# then make Bash load virtualenvwrapper automatically
echo "source virtualenvwrapper.sh" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc- 创建虚拟环境
# on macOS/Linux:
mkvirtualenv --python=python3.6 venv
# on Windows
mkvirtualenv --python=python3 venv- 激活环境
workon #列出虚拟环境列表
workon [venv] #切换环境- 退出环境
deactivate
- 删除环境
rmvirtualenv venv
- 其他有用指令
pip freeze #查看当前安装库版本
#创建 requirements.txt 文件，其中包含了当前环境中所有包及 各自的版本的简单列表
#保持部署相同，一键安装所有包
pip install -r requirements.txt
pip freeze > requirements.txt
lsvirtualenv #列举所有的环境
cdvirtualenv #导航到当前激活的虚拟环境的目录中，相当于pushd 目录
cdsitepackages # 和上面的类似，直接进入到 site-packages 目录
lssitepackages #显示 site-packages 目录中的内容使用conda管理
conda可以直接创建不同python版本的虚拟环境。前面讲的virtualenv只是指定创建不同python版本的虚拟环境，前提是你的电脑上已经安装了不同版本的python,与conda相比没有conda灵活。
- 安装
下载anaconda安装的python直接可以使用conda工具
- 创建虚拟环境
创建不同的python版本，直接写出版本号就好了，还可以同时安装想要的库。
# Python 2.7
$ conda create -n venv python=2.7
# Python 3.4
$ conda create -n venv python=3.4
# Python 3.5
$ conda create -n venv python=3.5- 激活虚拟环境
#on windows
activate venv
#on linux
source activate venv- 退出虚拟环境
#on windows
deactivate
#on linux
source deactivate- 删除虚拟环境
删除一个已有环境
conda remove --name venv --all
- 其他有用指令
# 列出系统存在虚拟环境
conda info -e
conda env list
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n venv
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n venv numpy
# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前激活环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装
# 更新package
conda update -n venv numpy
# 删除package
conda remove -n venv numpy