我用Pipenv來管理項目環境，大寫的爽

Pipenv

Pipenv的主要目的是爲應用程序的用戶和開發人員提供一種簡單的方法來設置工做環境。」

安裝

pip install pipenv
推薦鏡像源安裝，速度快，不易失敗。提早說明：大佬不喜勿噴，歡迎評論提建議。

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pipenv

建立虛擬環境

一、先新建一個目錄

cd /Users/xks/Envs/
mkdir sklearn_env

二、建立虛擬環境

pipenv install

運行結束後在sklearn_env文件夾中會生成兩個文件

• Pipfile 記錄項目依賴包列表。替換爲清華大學鏡像源安裝，後期安裝包速度快。

• Pipfile.lock 記錄了固定版本的詳細依賴包列表。

三、進入虛擬環境

pipenv shell

四、在虛擬環境安裝模塊

pipenv install scikit-learn

五、查看虛擬環境安裝的模塊有哪些

pipenv graph
或者
pip list

六、在Pycharm中引用pipenv虛擬環境

pipenv --venv
運行結果：
/Users/xks/.local/share/virtualenvs/sklearn_env-nfwWy6Xn
複製上面目錄，使用Pycharm新建一個項目，以下視頻所示：

七、經常使用命令

pipenv --where                 查看本地工程路徑，直接pwd也是同樣
pipenv --venv                  查看虛擬環境路徑，真實路徑
pipenv --py                    查看虛擬環境的Python可執行文件
pipenv install                 建立虛擬環境，在目錄中生成Pipfile和Pipfile.lock
pipenv isntall [moduel]        安裝包/模塊，和pip好像沒差異
pipenv install [moduel] --dev  安裝包到開發環境
pipenv uninstall[module]       卸載包/模塊
pipenv uninstall --all         卸載全部包/模塊
pipenv graph                   查看虛擬環境有哪些包/模塊
pipenv lock                    生成Pipfile.lock，記錄項目依賴的包/模塊
pipenv run python [pyfile]     運行python文件
pipenv --rm                    刪除虛擬環境

說說爲何推薦Pipenv

以前用windows時一直使用的virtualenvwrapper，後來換了mac後，主要作數據分析相關需求用，基本使用的庫就Pandas、Numpy、Pyecharts等，基本就直接pip install到本地環境了，如今想在閒暇時候本身搞些事情，web啊、爬蟲啊、機器學習呀等，都想試試，因此在開始以前，合理的規劃、管理本地環境是很是有必要的，因此我選擇了Pipenv，確實用起來舒服，不須要不少理由，什麼大神之做、比什麼什麼好不少、最方便快捷，從文章你能夠看出，簡潔、舒服。

因此，若是你以爲也合適，那就使用起來，若是你不感冒，忽略就好，固然，歡迎你們分享本身更好的方法，一塊兒學習，共同進步，老表回來了。

參考資料

[1]
Pipenv: Python Dev Workflow for Humans: https://pipenv.pypa.io/en/latest/
[2]
Pipenv——最好用的python虛擬環境和包管理工具: https://www.cnblogs.com/zingp/p/8525138.html

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