$ sudo pip install virtualenv
而後創建一個測試目錄:javascript
$ mkdir testvirtual $ cd testvirtual
就能夠成功建立一個虛擬環境 env1:html
$ virtualenv env1
就能夠成功建立另外一個虛擬環境 env2:java
$ virtualenv env2
而後想進入哪一個虛擬環境就CD進去就能夠了,好比進入env1:
$ cd env1
安裝 virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的擴展包,能夠更方便地新增,刪除,複製,切換虛擬環境。python
運行下面命令就安裝成功了,默認安裝在 /usr/local/bin
下面:ruby
$ sudo easy_install virtualenvwrapper
接下來建立一個文件夾,用來存放全部的虛擬環境:bash
$ mkdir ~/workspaces
$ cd ~/workspaces
先用
which virtualenvwrapper.sh
which python3
這個命令找到正確路徑
而後用
vi ~/.bash_profile 進入app
輸入測試
export WORKON_HOME='~/.virtualenvs'ui
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON='/Users/mac/anaconda/bin/python3'spa
source /Users/mac/anaconda/bin/virtualenvwrapper.sh
esc退出後:wq進行保存
再運行這個命令 source ~/.bash_profile
接下來,建立一個或者多個虛擬環境 env1,env2:
$ mkvirtualenv env1
成功後,當前路徑前面就會有 (env1)
$ mkvirtualenv env2
下面是一些基本操做命令
$ lsvirtualenv -b env1 env2
$ workon env1
$ lssitepackages
$ cdvirtualenv
$ cdsitepackages $ cdsitepackages pip
$ cpvirtualenv env1 env3
Copying env1 as env3...
$ deactivate
$ rmvirtualenv env2 Removing env2...
接下來安裝Python的各類包,就比較順暢了,好比安在env1上:
$ workon env1
安裝numpypip install numpy
安裝scipy$ pip install scipy
安裝matplotlib$ pip install matplotlib
安裝ipython$ pip install ipython[all]
安裝pandas$ pip install pandas
安裝Statsmodel$ pip install statsmodel
安裝scikit-learn$ pip install scikit-learn
按照順序所有安裝成功,後續就能夠在虛擬環境上作分析了。
之後每次進入虛擬環境就執行以下代碼便可,
不過由於個人環境變量沒有寫進bashrc裏,因此都要多執行兩行:
$ cd ~/workspaces $ export WORKON_HOME=~/workspaces $ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh $ workon env1
退出虛擬環境就用
$ deactivate