Pipenv

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Pipenv的主要目的是为应用程序的用户和开发人员提供一种简单的方法来设置工作环境。

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安装

pip install pipenv

推荐镜像源安装，速度快，不易失败。提前说明：大佬不喜勿喷，欢迎评论提建议。

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

创建虚拟环境

1、先新建一个目录

cd /Users/xks/Envs/
mkdir sklearn_env

2、创建虚拟环境

pipenv install

运行结束后在sklearn_env文件夹中会生成两个文件

• Pipfile 记录项目依赖包列表。替换为清华大学镜像源安装，后期安装包速度快。

• Pipfile.lock 记录了固定版本的详细依赖包列表。

3、进入虚拟环境

pipenv shell

4、在虚拟环境安装模块

pipenv install scikit-learn

5、查看虚拟环境安装的模块有哪些

pipenv graph
或者
pip list

6、在Pycharm中引用pipenv虚拟环境

pipenv --venv
运行结果：
/Users/xks/.local/share/virtualenvs/sklearn_env-nfwWy6Xn

复制上面目录，使用Pycharm新建一个项目，如下视频所示：

7、常用命令

pipenv --where                 查看本地工程路径，直接pwd也是一样
pipenv --venv                  查看虚拟环境路径，真实路径
pipenv --py                    查看虚拟环境的Python可执行文件
pipenv install                 创建虚拟环境，在目录中生成Pipfile和Pipfile.lock
pipenv isntall [moduel]        安装包/模块，和pip好像没差别
pipenv install [moduel] --dev  安装包到开发环境
pipenv uninstall[module]       卸载包/模块
pipenv uninstall --all         卸载所有包/模块
pipenv graph                   查看虚拟环境有哪些包/模块
pipenv lock                    生成Pipfile.lock，记录项目依赖的包/模块
pipenv run python [pyfile]     运行python文件
pipenv --rm                    删除虚拟环境

说说为什么推荐Pipenv

之前用windows时一直使用的virtualenvwrapper，后来换了mac后，主要做数据分析相关需求用，基本使用的库就Pandas、Numpy、Pyecharts等，基本就直接pip install到本地环境了，现在想在闲暇时候自己搞些事情，web啊、爬虫啊、机器学习呀等，都想试试，所以在开始之前，合理的规划、管理本地环境是非常有必要的，所以我选择了Pipenv，确实用起来舒服，不需要很多理由，什么大神之作、比什么什么好很多、最方便快捷，从文章你可以看出，简洁、舒服。

所以，如果你觉得也合适，那就使用起来，如果你不感冒，忽略就好，当然，欢迎大家分享自己更好的方法，一起学习，共同进步。

参考资料