了解虚拟环境

What? Why?

什么是虚拟环境，为什么要使用虚拟环境？

首先此处的环境指的是 Python 的运行环境，以 Windows 系统为例，Python 环境包含 python.exe 和 pythonw.exe 这两个可执行文件，以及 site-packages 这个用来放置 Python 库的文件夹这俩部分。

其中，python.exe 和 pythonw.exe 即是 Python 解释器，用于读取并解释执行 Python 代码。

由于不同的项目有着不同的依赖，可能某个项目要求使用 Pillow^0.8 版本，而另一个项目使用了 Pillow 0.9.x 版本开始才有的新特性，如果我们需要同时使用这两个项目，就面临版本冲突的问题。

小提示

Pillow^0.8 即 Pillow>=0.8.0,<0.9，即 Pillow^0.8.x

由于 Python 用于放置依赖的 site-packages 的目录结构设计并不像 node_modules 那样可以放下整个互联网，因此我们不能同时安装同一个库的多个版本。

为了在不同的项目上使用同一个库的不同版本，我们需要将不同的项目所使用的 Python 环境互相隔离，在这里我们推荐使用虚拟环境这一成熟的解决方案。

顾名思义，虚拟环境就是为每一个项目都虚拟出一个全新的 Python环境，该 Python 环境仅供该项目使用，这样就可以项目多了之后隔离不同项目避免出现大范围依赖冲突。

解决方案，即一条龙服务。可以帮你快速创建、激活、管理虚拟环境。

目前常见的虚拟环境解决方案一般有如下两种：

venv 是自 Python 3.3 之后内置在 Python 中的一个虚拟环境管理工具；而 virtualenv 比 venv 更早推出，同时也是目前最流行的虚拟环境管理工具，其功能也比 venv 更强大。

有关于这两个工具的区别，由于我们的文档不涉及亲自操作 venv 或 virtualenv 的内容，因此不在此过多涉及，感兴趣话可以询问 New Bing~

吐槽

什么，你问 conda 跑哪去了？这个问题问的好。

不仅仅是 Python，Conda 还可以作为相当一部分语言的包管理器（如 C/C++, Ruby等）。其作为包管理器的能力是相当强大的。但是很可惜的是，现阶段本文的作者并没有多少 Conda 经验。所以并不能较为详细、系统地介绍 Conda 虽然直接用 Chatgpt 来写一篇也不是不行。

诚邀了解 Conda 环境的朋友帮我们写一篇（没有浓度也行我来组成浓度）