ubuntu启动python虚拟环境

要在Ubuntu上启动Python虚拟环境，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保您已经安装了Python虚拟环境工具`virtualenv`。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get install python3-virtualenv

2. 创建一个新的虚拟环境。在终端中导航到您希望创建虚拟环境的目录，并运行以下命令：

   virtualenv venv

这将在当前目录下创建一个名为`venv`的新虚拟环境。

3. 激活虚拟环境。运行以下命令来激活新创建的虚拟环境：

   source venv/bin/activate

您将看到终端提示符前面出现`(venv)`，表示您已成功激活虚拟环境。

4. 现在，您可以安装和运行与虚拟环境关联的Python包和应用程序。例如，您可以使用`pip`命令来安装所需的包：

   pip install package_name

在虚拟环境中安装的所有包都将与该环境隔离，并且不会干扰全局Python环境。

5. 当您完成工作并希望退出虚拟环境时，可以运行以下命令：

   deactivate

这将使终端返回到全局Python环境。

希望这对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

ubuntu vscode python虚拟环境

### 如何在 Ubuntu 上用 VSCode 创建和配置 Python 虚拟环境

#### 安装必要的软件包
为了能够在 Ubuntu 上顺利创建并管理 Python 的虚拟环境，在此之前需要确保已经安装了 `python3` 和 `pip3` 工具。可以通过命令行来验证是否已安装这些工具以及它们的版本号。

python3 --version
pip3 --version

如果尚未安装，则可以执行如下命令来进行安装：

sudo apt update && sudo apt install python3-pip -y

#### 安装 Virtualenv 或 venv 模块
对于 Python 3.x 用户来说，可以直接利用内置模块 `venv` 来快速搭建新的虚拟环境；而对于更早版本或者是偏好使用其他功能特性的开发者而言，则可以选择第三方库 virtualenv[^1]。

- 使用 `venv`:

python3 -m venv myenv

这里假设要创建名为 `myenv` 的虚拟环境。

- 如果选择使用 `virtualenv`, 需先通过 pip 进行安装：

pip3 install virtualenv

之后再按照相同的方式指定目标目录名即可完成初始化操作。

#### 启动激活新建好的虚拟环境
一旦成功构建好所需的隔离空间后，就需要将其激活以便后续能够在此环境中独立运作而不影响全局设置。针对不同操作系统有不同的做法，而在 Linux/Unix 下只需简单输入以下指令便可实现这一点：

source myenv/bin/activate

此时终端提示符前会显示 `(myenv)` 字样表示当前处于该特定环境下工作状态之中。

#### 在 VSCode 中集成新建立起来的 Python 解释器路径
当上述准备工作完成后便可以在 Visual Studio Code 编辑器里边进一步调整项目关联属性使之识别到本地自定义编译引擎位置。具体步骤如下所示：

1. 打开 `.vscode/settings.json` 文件（如果没有这个文件夹则手动创建），加入下面的内容以指明所使用的 Python 可执行程序绝对地址；

   {
       "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/myenv/bin/python"
   }

2. 或者直接点击左侧活动栏中的 Python 图标 -> 点击右下角的选择解释器按钮-> 输入框内键入 `/path/to/myenv/bin/python` 并回车确认选择。

以上就是整个流程概述，现在应该能在 Ubuntu 系统之上借助于 VSCode 成功建立起专属开发区域并且自由切换不同的依赖项组合啦！

Ubuntu安装python虚拟环境

### 如何在 Ubuntu 上安装 Python 虚拟环境

#### 使用 Anaconda 创建特定版本的 Python 环境

对于希望使用 Anaconda 来管理和创建不同 Python 版本的虚拟环境的情况，在已有的 Anaconda 或 Miniconda 安装基础上，可以通过 `conda` 命令来实现这一点。为了创建一个带有 Python 3.5 的新环境，可以执行如下命令：

conda create -n py35 python=3.5 anaconda

这会建立一个新的名为 `py35` 的环境，并设置其使用的 Python 解释器为 3.5.x 版本。

激活此环境的方法是运行下面这条指令：

source activate py35

当不再需要该环境时，可通过下列方式停用它：

source deactivate

以上方法适用于那些已经通过 Anaconda 进行了开发准备的人群[^1]。

#### 利用 Virtualenv 和 Venv 工具构建独立于系统的 Python 环境

另一种常见的做法是在不涉及 Anaconda 的情况下利用 `virtualenv` 或者内置模块 `venv` 构建隔离的工作区。考虑到当前操作系统可能是较新的 Ubuntu 发行版，默认可能预装有较高版本的 Python (如 Python 3.8)，如果目标是要设立较低版本（例如 Python 3.5）作为工作环境中的一部分，则需额外注意确保所选路径下的解释器满足需求。

针对这种情况的操作流程如下所示：

##### 方案 A: 使用 `virtualenv`

首先确认是否拥有必要的软件包更新权限并安装所需的库：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe
sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev python3-setuptools
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel

接着下载并编译所需的具体 Python 小版本号：

wget https://www.python.org/ftp/python/3.5.9/Python-3.5.9.tgz
tar xzf Python-3.5.9.tgz
cd Python-3.5.9
./configure --prefix=/usr/local/bin/python3.5
make altinstall

现在有了指定版本之后就可以继续安装 `virtualenv` 并创建基于这个自定义 Python 可执行文件的新环境了：

pip3 install virtualenv
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.5 my_env_name

最后一步就是启动刚刚创建好的环境：

source my_env_name/bin/activate

此时终端提示符前应该会出现 `(my_env_name)` 字样表示成功进入了对应的虚拟环境内[^3]。

##### 方案 B: 应用 `venv` 模块

假如只需要简单快速地搭建起与系统级 Python 不同的小型测试或学习用途环境的话，那么官方推荐的方式之一便是直接调用标准库中的 `venv` 功能来进行操作。不过需要注意的是这种方法仅限于 Python 3.3+ 支持的情形下适用；而且由于它是按照主机上的最高可用 Python 主要次序自动选取解释程序实例的缘故，所以要想强制选用更低级别的次要修订编号还需要借助其他手段预先准备好相应的可执行副本才行。

假设已经有了合适的 Python 执行档位置信息，那么只需几条简单的命令就能完成整个过程：

pythonX.Y -m venv path/to/new/virtual/environment
source path/to/new/virtual/environment/bin/activate

这里的 `pythonX.Y` 是指代具体想要应用的那个 Python 大致范围内的任意一个小数点分隔形式标签，而后面的参数则是用来指示即将诞生出来的虚拟空间存放地址[^4]。