虚拟环境与 pip
使用 venv 创建隔离环境、安装软件包并管理 requirements.txt
虚拟环境与 pip 是 CoddyKit 上的免费 Learn AI with Python 课时。 这是第 1 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Learn AI with Python 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。
为什么需要虚拟环境
虚拟环境是为单个项目准备的、相互隔离的 Python 安装环境。每个项目都有自己的一套软件包，因此为一个项目升级 NumPy，绝不会破坏另一个项目。
如果没有隔离，所有软件包都会全局安装，数据科学项目之间的版本冲突就不可避免。
创建虚拟环境
内置的 venv 模块会在您指定的文件夹中创建环境（通常是 .venv）。
请在项目根目录中运行此命令。它会创建一个自包含的解释器副本以及用于存放软件包的位置。
python -m venv .venv在 macOS / Linux 上激活
激活后，该环境中的 python 和 pip 会排在 PATH 的最前面。环境处于激活状态时，您的提示符通常会显示 (.venv)。
source .venv/bin/activate在 Windows 上激活
在 Windows 上，激活脚本位于 Scripts 下。PowerShell 和 cmd 使用略有不同的命令。
# PowerShell
.venv\Scripts\Activate.ps1
# cmd.exe
.venv\Scripts\activate.bat停用环境
完成后，deactivate 会恢复正常的 shell PATH。环境文件仍会保留在磁盘上，以便下次使用。
deactivate使用 pip 安装软件包
环境处于激活状态时，pip install 只会将软件包安装到 .venv 中。用一行命令安装数据科学的核心软件包。
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn固定特定版本
使用 == 锁定确切版本，以保证结果可复现。使用 >= 指定最低版本。
pip install numpy==1.26.4
pip install "pandas>=2.0"冻结依赖项
pip freeze 会打印每个已安装软件包及其确切版本。将输出重定向到 requirements.txt，即可记录完整环境。
pip freeze > requirements.txt从 requirements.txt 恢复环境
队友（或您的持续集成服务器）可以使用 -r 重建完全相同的环境。这是可复现数据科学的核心。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtrequirements.txt 的内容
它是一个纯文本文件，每行列出一个固定版本的软件包。您可以手动编辑它，以放宽或收紧版本限制。
numpy==1.26.4
pandas==2.2.2
matplotlib==3.8.4
scikit-learn==1.4.2在 Git 中忽略虚拟环境
绝不要提交环境文件夹；它体积大，而且与具体机器相关。请改为提交 requirements.txt，并在 .gitignore 中忽略该文件夹。
# .gitignore
.venv/
venv/
__pycache__/
*.pyc快速检查
测试您对依赖项管理的理解。
总结
您已经学会了可复现工作流：
python -m venv .venv创建隔离环境source .venv/bin/activate/deactivate切换环境状态pip install在本地添加软件包pip freeze > requirements.txt记录版本pip install -r requirements.txt恢复环境- 将
.venv/添加到.gitignore
常见问题解答
「虚拟环境与 pip」课时是免费的吗？
是的 — 「虚拟环境与 pip」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Learn AI with Python 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。
「虚拟环境与 pip」这节课中我会学到什么？
使用 venv 创建隔离环境、安装软件包并管理 requirements.txt 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Learn AI with Python，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Learn AI with Python 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Learn AI with Python 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 1 节课，共 4 节。
「虚拟环境与 pip」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Learn AI with Python 课中编写并运行代码吗？
能。每节 Learn AI with Python 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。