Python 项目和虚拟环境

以下内容适用于本人的 Mac OS。部分代码不适合直接作用在 Windows 或者其他系统。

1. 项目

项目（Project）一般是一群文件的集合。

其作用是第二次打开项目后不用重新寻找文件路径，直接回到上次文件目录位置，并且打开上次打开的那几个文件。从而帮助恢复到上次的工作状态。

因此，应该为每个项目创建一个独立的文件夹和目录。或者使用 VS code 直接打开某个文件夹，VS Code会自动将该文件夹识别为一个 Workspace。

• 在 R 和 Matlab 上，有项目（Project）这一概念，只需要点击菜单栏选择创建项目即可。R 和 Matlab 会在选定的文件夹中，用一个配置文件 (.Rproj, .prj) 来记录该项目。

• 在 Spyder 上，也有项目（Project）这一概念，只需要点击菜单栏选择创建项目即可。Spyder 会在选定的文件夹中，用一个文件夹 (.spyproject) 来记录该项目。

• 在 VS Code 和 Positron 中，没有项目这一概念，但是有一个类似的概念，Workspace。VSCode中对于 Workspace 的定义就是一个文件夹，不会专门为了这个文件夹追加一个配置文件来记录该 workspace。除非是 多根工作区，会有一个 .code-workspace 文件。

2. 虚拟环境

虚拟环境是一个库和包的集合。 其作用是为不同的项目提供不同的“工具箱”。

可以为每一个项目单独创建一个虚拟环境，来保证该项目只调用该虚拟环境中的库和包，从而保证该项目和其他项目之间的库和包版本不会互相冲突。

但是因为 数据分析 常用的包和库比较固定，所以可以只配置一个虚拟环境然后将多个项目都链接到该虚拟环境。

创建虚拟环境

• 方法1: 使用终端和 venv：在终端运行 python -m venv venv，即可自动创建一个虚拟环境。但是该环境此时并未激活，Mac OS 使用代码 source venv/bin/activate 来激活该虚拟环境。

  python: 调用 Python 解释器。
  -m: 这是一个参数，告诉 Python：“我要运行一个模块（module）”。
  第一个 venv: 这是模块的名字。它是 Python 内置的一个专门用来”创建虚拟环境的工具”。
  第二个 venv: 这是虚拟环境的文件夹名称。

• 方法2: 在 vscode 中，可以直接使用 Shift + Command + P 调出命令面板（Command Palette），然后搜索并选择，Python: Create Environment...，然后按提示操作即可。

  也可以使用终端和 conda （如果你使用 Anaconda）来创建虚拟环境。本系统使用 Homebrew，为避免路径冲突，因此不使用 conda 来管理虚拟环境。

使用虚拟环境

• 如果虚拟环境文件夹放在项目文件夹的根目录中，用 VScode 打开该文件夹，会自动识别到该虚拟环境。在终端 Terminal 里面可以看到 (.venv) __用户名__MacBook-Pro __文件夹名__ % ，前面的 (.venv) 表示现在位于名叫 (.venv) 的虚拟环境中。

  如果VSCode 没有自动识别，那么使用 source .venv/bin/activate 可以激活该虚拟环境。(.venv) 是虚拟环境文件夹名称。

• Spyder 中，点击底部状态栏的 Python，即可选择改变默认环境，选择某个虚拟环境中的python解释器即可。

  注意：该虚拟环境中需要安装 spyder-kernels 才能被 Spyder 正确链接并使用。在虚拟环境中安装 pip install spyder-kernels，或者直接指定虚拟环境文件夹安装 /Users/你的用户名/Documents/my_project/.venv/bin/python -m pip install [包名]。

  注意：Spyder 内置一个环境，所以打开Spyder之后能在底部的状态栏确认到当前的python解释器版本。该内置环境是整合在 Spyder app 中的，因此使用spyder的时候，即便不使用虚拟环境，也不会对系统环境和其他环境造成影响，但是该环境自带包比较少。虽然可以安装包(在console中使用%pip install，比Terminal中多了一个 %)，但是无法使用requirements.txt移植给其他用户。并且很难让vscode自动选择到这个虚拟环境中。

Python 解释器的选择

计算机无法认识什么是环境，系统只认识路径。因为环境是一个抽象的概念，是一群文件和文件夹的组合。因此，选择一个虚拟环境其实是选择那个环境中（也就是文件夹中）包含的 Python 解释器。

在 .venv 文件夹中，一般会有一个 Python 解释器的拷贝或者是快捷方式。选择该文件夹下的 .../.venv/bin/python3.11 解释器即可使用该虚拟环境。

一台电脑上通常有多个 Python 解释器。可以通过文件夹名称来判断某个 python 解释器位于什么环境中。一般来说，Mac OS 存在于 usr/bin/... 目录下的程序是系统内置程序。比如，位置在 usr/bin/python3 意味着系统内置 python。

系统内置Python是为了维持系统运行的，最好不要对其进行任何改动，也不用来做数据分析。

3. 总结

目前不使用系统自带的 Python 解释器，也不使用 Spyder 自带的 Python 解释器。主要使用 Homebrew 安装的 /opt/homebrew/bin/python3 Python 解释器。

4. 备注

确认电脑上已经存在的程序版本

python --version: 确认 python 2 的版本
python3 --version： 确认 python 3 的版本
ruby --version
git --version

确认目前默认使用的各个程序的存储位置

which python
which python3
which ruby
which git

Homebrew

可以用
brew list
brew list | grep python
来查看安装了的内容。

在终端激活虚拟环境

首先进入到需要的文件夹，比如文件夹名为 MyProject
cd ~/Documents/Python/MyProject
这里的 ~ 是一个快捷方式，代表你的用户主目录（例如 /Users/你的用户名）。

然后使用
source .venv/bin/activate
激活虚拟环境.

安装spyder-kernels包
pip install spyder-kernels

deactivate 退出虚拟环境

在你的项目文件夹中，ls -a 命令可以列出所有文件和文件夹，方便你确认 .venv 是否存在。
ls 表示list，列出所有文件和文件夹，除了被隐藏的。ls -a 表示列出包括被隐藏的，所有的文件和文件夹。

虚拟环境打包

显示当前环境中已经安装的包
pip list

数据分析完成时，或者将自己的代码分享给别人时，可以通过
pip freeze > requirements.txt
代码，来生成一个本环境中所有的库和包的list。

其他人拿到之后，只需要执行
pip install -r requirements.txt
就能根据这个list自动下载所有的包和库，重建一个同样的环境