2020-08-06 09:52发布
有的时候因为各种原因，在操作系统下，我们会安装很多版本的Python解释器。同样，我们也有可能因为各种原因，需要不同版本的模块，比如Django1.8，Django1.11。再加上pip工具管理器的版本混乱问题。这就使得很多人在Python的环境管理上产生极大的混乱。
通常每个项目，甚至项目不同阶段的版本，需要不同的Python解释器和依赖库。为了清晰明了，安全可靠的管理这些环境，需要为每个项目或每个应用各自建立一套“独立、隔离”的Python运行环境。
virtualenv就是用来为每一个项目创建一套“独立隔离”的Python运行环境的工具。
在Python3.4之前，virtualenv需要独立手动安装后，方可执行。之后的版本中，Python自带了一个venv库，执行Python –m venv就可以达到与virtalenv同样的效果。更多的用户习惯上还是使用virtualenv的方式。
Python多解释器环境加上virtualenv创建的多虚拟环境共存在同一操作系统下的情形一般如下图所示：
核心要点是：
一个操作系统下，可以有多个“操作系统级别的”Python解释器；
每个Python解释器有一个指向自己的pip工具，两者一一对应；
通过virtualenv可以虚拟任何一个“操作系统级别的”Python解释器成为一个“虚拟级别”的解释器；
每个“虚拟级别”的解释器又拥有自己独立的pip工具和site-packages。
如果你理解了上面几点，就能明白virtualenv和pip在使用上的区别。
下面我安装的是16.0.4版本的virtualenv。更高版本的下面有一定说明，请注意区别。
以windows操作系统为例，要安装virtualenv，建议直接使用当前环境变量下指定的pip，也就是你操作系统默认的那个python版本所绑定的pip，这样方便命令调用。通常如下：
pip install virtualenv
可以在命令行界面中验证安装：where virtualenv
where virtualenv
可以看出，这里的virtualenv是作为一个可执行程序，安装在我系统默认的Python36版本下。而我当前操作系统下其实有3个版本的Python：
你或许有疑问？那我要虚拟Python2.7的版本怎么办？在2.7下也装一个virtualenv？不需要的！virtualenv可以指定虚拟的Python解释器版本，只要你本地操作系统下安装了这个版本！
如果自己手动管理所有的虚拟环境，通常会建立一个目录，用来放置所有的虚拟环境。这里：mkdir d:\Python_virtualenvs,然后运行： virtualenv –p c:\Python27\Python2.exe –-no-site-packages d:\Python_virtualenvs\for_django
mkdir d:\Python_virtualenvs
virtualenv –p c:\Python27\Python2.exe –-no-site-packages d:\Python_virtualenvs\for_django
-p： 指定你要虚拟的Python版本，这里选择了本地的python2.7
–-no-site-packages：表示在建立虚拟环境时不将原版本中的第三方库拷贝过来，这样就能获得一个纯净的Python环境。
d:\Python_virtualenvs\for_django：表明在该目录下，建立一个叫做for_django的虚拟环境，这样的命名方式，让你一眼就能看出这个虚拟环境是为谁建立的。
我们看一眼文件系统中的情况，从截图中可以看出，环境非常干净！
当前时间2020年2月，virtualenv的最新版本，以20.0.0+为例，已经取消了–-no-site-packages参数，默认直接使用–-no-site-packages模式。有另外一个参数--system-site-packages，作用是可以访问源Python解释器的库，但是要慎用。所以，这里推荐，直接使用默认模式virtualenv -p xxx destination。
--system-site-packages
virtualenv -p xxx destination
ps:windows下，命令行中执行activate.bat命令，貌似在提示符前方没有环境标识符了。
命令行下，进入你要使用的虚拟环境的目录下的script文件夹，运行activate命令。或者使用绝对路径的方式调用该命令。
activate
注意命令提示符（for_django），它表示你当前在for_django这个虚拟环境内。现在，你可以当做一个正常的Python环境使用。例如运行python命令，又或者使用pip安装第三方库pip install requests。这些都被限制和绑定在for_django这个虚拟环境内，不会对操作系统下本地的Python版本和其它的虚拟环境产生任何的影响！
要退出虚拟环境，只要运行script目录下的deactivate命令就可以了。
deactivate
要删除虚拟环境，直接删除虚拟环境所在的目录就可以了，注意不要将其它的环境给删了。但是，删除虚拟环境后，所有以前使用该环境的工程都将受到影响。这点很好理解，所以请确保环境不再有需要再删除！
对于linux操作系统，使用方法基本类似。只是虚拟环境中的文件路径和脚本调用的方式和windows系统下不太一样，仔细看下图中的bin目录，提供了一个activate脚本，以及一个写入环境变量的deactivate命令。
创建虚拟环境： $ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 –-no-site-packages my_venv
启动虚拟环境： $ source my_venv/bin/activate
退出虚拟环境： $ deactivate
删除虚拟环境： $ rm –r my_venv
windows下的开发，很多时候使用命令行并不是那么方便，尤其是在Pycharm开发环境下，频繁切换界面也是种负担。实际上Pycharm可以指定解释器，直接将项目的Python解释器设置为你要使用的虚拟环境就行，如下所示：
在settings中：
选择Python:
virtualenv虚拟环境配合pip的freeze功能，可以一次性快捷的将整个环境下的第三方模块全部记录下来： pip freeze > d:\requirements.txt
pip freeze > d:\requirements.txt
对应的，也可以用它一次性通过在别的机器上或虚拟环境里，将文件里列出的第三方库安装起来。只需要使用命令：pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt
关于Python的任何学习问题都可以加下这个VX号详细了解：ujiuyewtzb。（备注：学编程）
Python部署虚拟环境的利器——Virtualenv
virtualenv is a tool to create isolated Python environments.
virtualenv 是创建独立Python开发环境的工具，用于解决同一台机器上不同的Python工程的依赖、版本以及间接权限等问题。比如项目foo1依赖Django1.3，而项目foo2依赖Django1.7，而当前全局开发环境为Django1.8，版本的不同会导致项目所需包的版本不兼容等问题，使项目无法正常运行，使用virtualenv来创建相对独立的虚拟环境，可以很好的解决此类问题。此外，值得一提的是，对于项目打包迁移，如部署Web应用项目等应用场景，virtualenv都很有用武之地。
virtualenv创建一个拥有自己安装目录的环境, 这个环境不与其他虚拟环境共享库, 能够方便的管理python版本和管理python库。
下面介绍一下与使用Virtualenv相关的技巧。
1.安装Virtualenv
$ pip install virtualenv
//或者由于权限问题使用sudo临时提升权限
$ sudo pip install virtualenv
2.virtualenv创建虚拟环境
1 virtualenv ENV
2 #创建一个名为ENV的目录，并安装了ENV/bin/python
3 #创建了lib,include,bin目录，安装了pip
lib目录 : 所有安装的python库都会放在这个目录中的lib/pythonX.X/site-packages/中 ;
bin目录 : bin/python是当前虚拟环境使用的python解析器 ;
如果在命令行中运行virtualenv --system-site-packages ENV, 会继承/usr/lib/python3.6/site-packages下的所有库, 最新版本virtualenv把把访问全局site-packages作为默认行为
default behavior.
3.激活virtualenv
1 #ENV目录下使用如下命令
2 source ./bin/activate #激活当前virtualenv
3 #当用户名前面出现小括号括起来的虚拟环境名时，表明虚拟环境被成功激活
使用“pip list”指令可查看当前库
4.关闭virtualenv
5.指定python版本
可使用-p PYTHON_EXE选项在创建虚拟环境的时候指定Python版本
1 #创建python2.7虚拟环境
2 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7
3
4 #创建python3.4虚拟环境
5 virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 ENV3.4
这样可以解决不同项目python版本冲突以及和python库版本不兼容等问题。
6.生成可打包环境
某些特殊需求下，可能没有网络，我们希望直接打包一个ENV，解压后直接使用，这时候可以使用virtualenv --relocatable指令将ENV修改为可更改位置的ENV
#对当前已经创建的虚拟环境更改为可迁移
virtualenv --relocatable ./
7.获得帮助
virtualenv -h
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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有的时候因为各种原因，在操作系统下，我们会安装很多版本的Python解释器。同样，我们也有可能因为各种原因，需要不同版本的模块，比如Django1.8，Django1.11。再加上pip工具管理器的版本混乱问题。这就使得很多人在Python的环境管理上产生极大的混乱。
通常每个项目，甚至项目不同阶段的版本，需要不同的Python解释器和依赖库。为了清晰明了，安全可靠的管理这些环境，需要为每个项目或每个应用各自建立一套“独立、隔离”的Python运行环境。
virtualenv就是用来为每一个项目创建一套“独立隔离”的Python运行环境的工具。
在Python3.4之前，virtualenv需要独立手动安装后，方可执行。之后的版本中，Python自带了一个venv库，执行Python –m venv就可以达到与virtalenv同样的效果。更多的用户习惯上还是使用virtualenv的方式。
Python多解释器环境加上virtualenv创建的多虚拟环境共存在同一操作系统下的情形一般如下图所示：
核心要点是：
一个操作系统下，可以有多个“操作系统级别的”Python解释器；
每个Python解释器有一个指向自己的pip工具，两者一一对应；
通过virtualenv可以虚拟任何一个“操作系统级别的”Python解释器成为一个“虚拟级别”的解释器；
每个“虚拟级别”的解释器又拥有自己独立的pip工具和site-packages。
如果你理解了上面几点，就能明白virtualenv和pip在使用上的区别。
安装virtualenv
下面我安装的是16.0.4版本的virtualenv。更高版本的下面有一定说明，请注意区别。
以windows操作系统为例，要安装virtualenv，建议直接使用当前环境变量下指定的pip，也就是你操作系统默认的那个python版本所绑定的pip，这样方便命令调用。通常如下：
pip install virtualenv可以在命令行界面中验证安装：
where virtualenv可以看出，这里的virtualenv是作为一个可执行程序，安装在我系统默认的Python36版本下。而我当前操作系统下其实有3个版本的Python：
你或许有疑问？那我要虚拟Python2.7的版本怎么办？在2.7下也装一个virtualenv？不需要的！virtualenv可以指定虚拟的Python解释器版本，只要你本地操作系统下安装了这个版本！
建立虚拟环境
如果自己手动管理所有的虚拟环境，通常会建立一个目录，用来放置所有的虚拟环境。这里：
mkdir d:\Python_virtualenvs,然后运行：virtualenv –p c:\Python27\Python2.exe –-no-site-packages d:\Python_virtualenvs\for_django-p： 指定你要虚拟的Python版本，这里选择了本地的python2.7
–-no-site-packages：表示在建立虚拟环境时不将原版本中的第三方库拷贝过来，这样就能获得一个纯净的Python环境。
d:\Python_virtualenvs\for_django：表明在该目录下，建立一个叫做for_django的虚拟环境，这样的命名方式，让你一眼就能看出这个虚拟环境是为谁建立的。
我们看一眼文件系统中的情况，从截图中可以看出，环境非常干净！
重要说明
当前时间2020年2月，virtualenv的最新版本，以20.0.0+为例，已经取消了–-no-site-packages参数，默认直接使用–-no-site-packages模式。有另外一个参数
--system-site-packages，作用是可以访问源Python解释器的库，但是要慎用。所以，这里推荐，直接使用默认模式virtualenv -p xxx destination。ps:windows下，命令行中执行activate.bat命令，貌似在提示符前方没有环境标识符了。
使用虚拟环境
命令行下，进入你要使用的虚拟环境的目录下的script文件夹，运行
activate命令。或者使用绝对路径的方式调用该命令。注意命令提示符（for_django），它表示你当前在for_django这个虚拟环境内。现在，你可以当做一个正常的Python环境使用。例如运行python命令，又或者使用pip安装第三方库pip install requests。这些都被限制和绑定在for_django这个虚拟环境内，不会对操作系统下本地的Python版本和其它的虚拟环境产生任何的影响！
退出虚拟环境
要退出虚拟环境，只要运行script目录下的
deactivate命令就可以了。要删除虚拟环境，直接删除虚拟环境所在的目录就可以了，注意不要将其它的环境给删了。但是，删除虚拟环境后，所有以前使用该环境的工程都将受到影响。这点很好理解，所以请确保环境不再有需要再删除！
linux操作系统下的使用
对于linux操作系统，使用方法基本类似。只是虚拟环境中的文件路径和脚本调用的方式和windows系统下不太一样，仔细看下图中的bin目录，提供了一个activate脚本，以及一个写入环境变量的deactivate命令。
创建虚拟环境： $ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 –-no-site-packages my_venv
启动虚拟环境： $ source my_venv/bin/activate
退出虚拟环境： $ deactivate
删除虚拟环境： $ rm –r my_venv
Pycharm结合virtualenv的使用
windows下的开发，很多时候使用命令行并不是那么方便，尤其是在Pycharm开发环境下，频繁切换界面也是种负担。实际上Pycharm可以指定解释器，直接将项目的Python解释器设置为你要使用的虚拟环境就行，如下所示：
在settings中：
选择Python:
virtualenv配合pip快速建立开发环境
virtualenv虚拟环境配合pip的freeze功能，可以一次性快捷的将整个环境下的第三方模块全部记录下来：
pip freeze > d:\requirements.txt对应的，也可以用它一次性通过在别的机器上或虚拟环境里，将文件里列出的第三方库安装起来。只需要使用命令：
pip install -r requirements.txt关于Python的任何学习问题都可以加下这个VX号详细了解：ujiuyewtzb。（备注：学编程）
Python部署虚拟环境的利器——Virtualenv
virtualenv is a tool to create isolated Python environments.
virtualenv 是创建独立Python开发环境的工具，用于解决同一台机器上不同的Python工程的依赖、版本以及间接权限等问题。比如项目foo1依赖Django1.3，而项目foo2依赖Django1.7，而当前全局开发环境为Django1.8，版本的不同会导致项目所需包的版本不兼容等问题，使项目无法正常运行，使用virtualenv来创建相对独立的虚拟环境，可以很好的解决此类问题。此外，值得一提的是，对于项目打包迁移，如部署Web应用项目等应用场景，virtualenv都很有用武之地。
virtualenv创建一个拥有自己安装目录的环境, 这个环境不与其他虚拟环境共享库, 能够方便的管理python版本和管理python库。
下面介绍一下与使用Virtualenv相关的技巧。
1.安装Virtualenv
$ pip install virtualenv
//或者由于权限问题使用sudo临时提升权限
$ sudo pip install virtualenv
2.virtualenv创建虚拟环境
1 virtualenv ENV
2 #创建一个名为ENV的目录，并安装了ENV/bin/python
3 #创建了lib,include,bin目录，安装了pip
lib目录 : 所有安装的python库都会放在这个目录中的lib/pythonX.X/site-packages/中 ;
bin目录 : bin/python是当前虚拟环境使用的python解析器 ;
如果在命令行中运行virtualenv --system-site-packages ENV, 会继承/usr/lib/python3.6/site-packages下的所有库, 最新版本virtualenv把把访问全局site-packages作为默认行为
default behavior.
3.激活virtualenv
1 #ENV目录下使用如下命令
2 source ./bin/activate #激活当前virtualenv
3 #当用户名前面出现小括号括起来的虚拟环境名时，表明虚拟环境被成功激活
使用“pip list”指令可查看当前库
4.关闭virtualenv
deactivate
5.指定python版本
可使用-p PYTHON_EXE选项在创建虚拟环境的时候指定Python版本
1 #创建python2.7虚拟环境
2 virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7
3
4 #创建python3.4虚拟环境
5 virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 ENV3.4
这样可以解决不同项目python版本冲突以及和python库版本不兼容等问题。
6.生成可打包环境
某些特殊需求下，可能没有网络，我们希望直接打包一个ENV，解压后直接使用，这时候可以使用virtualenv --relocatable指令将ENV修改为可更改位置的ENV
#对当前已经创建的虚拟环境更改为可迁移
virtualenv --relocatable ./
7.获得帮助
virtualenv -h
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挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
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还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
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