virtualenv与requirements.txt：项目依赖的版本控制

# 1. virtualenv与requirements.txt简介

## 背景知识
在Python开发中，管理项目依赖与环境是一项关键的任务。不同的项目可能需要不同版本的库，而全局安装的库可能会导致版本冲突。virtualenv工具和requirements.txt文件，是Python社区中广泛使用的技术，用于解决这一问题。

## virtualenv工具
virtualenv是一个用于创建隔离Python环境的工具，它允许开发者为每个项目安装独立的依赖包。这样，可以避免不同项目间的依赖冲突，并且可以轻松地切换项目工作环境。

## requirements.txt文件
requirements.txt是一个文本文件，它列出了项目所依赖的Python包及其版本号。它使得依赖的安装、复制和分发变得更加简单、规范，是保证不同开发环境一致性的关键文件。

virtualenv和requirements.txt的结合使用，已经成为Python项目依赖管理的标准实践之一。通过这种方式，可以确保项目在不同环境中的可移植性和可靠性，同时极大简化了部署和环境配置的过程。在下一章中，我们将深入探讨如何使用virtualenv管理项目依赖，从而更好地掌握Python项目的依赖管理之道。

# 2. 使用virtualenv管理项目依赖

## 2.1 virtualenv基础

### 2.1.1 virtualenv的安装与配置

virtualenv是一个用于创建隔离Python环境的工具，它允许我们为项目安装特定版本的库和Python解释器，而不会影响系统中安装的全局Python环境。安装virtualenv通常很简单，可以通过Python的包管理工具pip来完成。

首先，打开命令行工具，并确保你的系统上已经安装了Python和pip。在大多数情况下，它们会预装在一起。

pip install virtualenv

这条命令会下载并安装virtualenv包。安装完成后，我们可以配置virtualenv，指定一个Python解释器版本，这对于确保项目的依赖环境与生产环境保持一致非常有帮助。可以在创建新的虚拟环境时通过`--python`参数来指定Python解释器。

virtualenv --python=python3.8 myenv

这条命令会创建一个名为`myenv`的虚拟环境，并使用Python 3.8解释器。

### 2.1.2 创建与激活虚拟环境

创建虚拟环境之后，我们需要进入该环境进行开发工作。创建虚拟环境的命令如下：

virtualenv myenv

这将在当前目录下创建一个名为`myenv`的目录，里面包含了独立的Python解释器和库目录。

激活虚拟环境的命令依赖于操作系统：

对于Windows，使用以下命令：

myenv\Scripts\activate

对于Unix或MacOS，使用以下命令：

source myenv/bin/activate

激活虚拟环境后，你的命令行提示符通常会包含虚拟环境的名称，表明你当前的操作都是在虚拟环境中进行的。

虚拟环境允许我们在隔离的环境中安装和管理依赖，这意味着不同的项目可以使用不同版本的依赖库，而不会相互冲突。

pip install requests

上述命令在激活的虚拟环境中安装了`requests`库。现在，这个库只存在于`myenv`中，不会影响到其他项目或全局Python环境。

## 2.2 virtualenv的高级应用

### 2.2.1 虚拟环境的隔离与复原

创建虚拟环境后，项目的依赖库可以在其中独立安装。这就实现了项目的依赖隔离，确保项目运行时环境的一致性。虚拟环境可以被视为一个独立的、干净的环境，其中只包含项目明确指定的依赖。

当虚拟环境不再需要时，你可以简单地删除包含它的目录来复原环境。对于需要复原到特定状态的情况，你可以选择删除虚拟环境中的所有内容，并重新创建环境。

### 2.2.2 配置环境变量与使用不同的Python解释器

在某些情况下，你的项目可能依赖于特定的环境变量，或者需要与特定版本的Python解释器一起工作。在这种情况下，virtualenv允许你设置环境变量，并可以指定任何可用的Python解释器。

环境变量可以通过在激活虚拟环境之前设置它们来配置：

export MY_ENV_VAR=value  # Unix/macOS
set MY_ENV_VAR=value      # Windows

之后，当你激活虚拟环境时，这些环境变量将被包含在内。

要指定不同的Python解释器，可以在创建虚拟环境时使用`-p`参数，或者在已存在的虚拟环境中使用`setuptools`设置新的解释器路径。

virtualenv -p /usr/bin/python3.6 myenv  # 在创建时指定

这些高级功能为虚拟环境提供了更多灵活性，使它们更加适用于多种不同的开发和部署场景。

## 2.3 virtualenv的限制与替代方案

### 2.3.1 virtualenv的限制与常见问题

尽管virtualenv非常强大，但它也有一些限制。例如，virtualenv并不支持在不同用户间轻松地共享依赖环境。此外，随着依赖数量的增加，维护多个虚拟环境可能会变得复杂和耗时。另外，依赖冲突也可能发生，尤其是当多个包要求不同版本的同一个依赖时。

此外，virtualenv创建的是一个全新的Python环境，这意味着环境的创建和更新可能会花费不少时间，尤其是当涉及到很多依赖包时。

### 2.3.2 探索其他依赖管理工具

随着Python生态的发展，出现了许多新的依赖管理工具。比如`conda`，它不仅仅是一个虚拟环境管理工具，也是一个包管理工具，提供了广泛的科学计算包。另一个是`pipenv`，它尝试将`virtualenv`和`pip`的功能结合起来，并自动创建和管理`Pipfile`。

这些工具试图解决virtualenv的一些限制，例如简化依赖管理流程、减少依赖冲突，以及提高开发效率。在选择使用这些工具之前，需要了解它们的优缺点，并根据项目的具体需求做出选择。在下一章中，我们将深入探讨`requirements.txt`的作用与优势，从而为依赖管理提供一个更加清晰的视角。

# 3. requirements.txt的作用与优势

### 3.1 requirements.txt基本概念

Python项目中，维护依赖库是一个复杂且重要的环节。**requirements.txt**文件能够帮助开发者记录并共享项目所需的依赖库及其版本信息，这对于项目的可复现性至关重要。理解requirements.txt的重要性与基本概念，是确保项目依赖管理顺利进行的基础。

#### 3.1.1 依赖文件的创建与规范

创建一个requirements.txt文件并不复杂，只需要在命令行执行`pip freeze > requirements.txt`即可。但真正重要的是了解如何规范地管理这个文件。以下是一些规范做法：

- 使用一致的命名约定，例如全部使