在 Python 开发中，切换环境通常是指在不同的 Python 环境之间切换，比如：

• 在 全局环境 和 虚拟环境（venv） 之间切换
• 在多个 虚拟环境 之间切换
• 使用 conda 环境 时，在不同 conda 环境之间切换

下面我会详细讲解如何切换这些环境。

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🧪 一、使用 venv 创建和切换虚拟环境（推荐）

✅ 创建虚拟环境

python -m venv env

这会在当前目录创建一个名为 env 的虚拟环境文件夹。

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✅ 激活虚拟环境（Windows / macOS / Linux）

Windows:

env\Scripts\activate

激活后命令行会变成这样：

(env) C:\path\to\project>

macOS/Linux:

source env/bin/activate

激活后命令行会变成这样：

(env) user@machine:~/project$

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✅ 退出虚拟环境

无论什么平台，都可以使用：

deactivate

退出后会回到全局 Python 环境。

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🐍 二、使用 conda 切换环境（如果你用 Anaconda/Miniconda）

✅ 创建 conda 环境

conda create -n env python=3.9

✅ 激活 conda 环境

conda activate env

✅ 退出 conda 环境

conda deactivate

💡 注意：如果你同时安装了 venv 和 conda，建议优先使用 conda 来管理环境。

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🔁 三、查看当前使用的 Python 环境

你可以随时运行以下命令来确认你当前使用的是哪个 Python 和 pip：

which python   # Linux/macOS
where python   # Windows

或者：

python --version
pip --version

输出示例：

Python 3.10.13
pip 24.0 from /home/user/anaconda3/envs/env/lib/python3.10/site-packages/pip (python 3.10)

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📦 四、多环境快速切换技巧

方法一：使用 .bashrc / .zshrc / .bash_profile 设置别名（Linux/macOS）

alias work="source ~/work_env/bin/activate"
alias personal="source ~/personal_env/bin/activate"

然后执行：

source ~/.bashrc

之后只需输入：

work

即可快速进入工作环境。

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方法二：使用 IDE（如 VS Code、PyCharm）自动识别并切换环境

现代 IDE 都支持自动检测项目中的虚拟环境，并允许你在界面中一键切换解释器。

VS Code 示例：

1. 打开命令面板（Ctrl + Shift + P）
2. 输入 Python: Select Interpreter
3. 选择你要使用的环境

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🧠 小贴士

目标	推荐做法
快速隔离项目依赖	使用 venv
数据科学/机器学习项目	使用 conda
多个 Python 版本共存	使用 pyenv（macOS/Linux）或 py 启动器（Windows）

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❓常见问题解答

Q: 如何知道我当前在哪个环境？

A: 查看终端提示符（如 (env)），或者运行：

which python

Q: 虚拟环境是否可以跨平台复制？

A: 不推荐。不同系统编译的库可能不兼容。应该在目标系统重新创建环境。

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在 Python 项目中，requirements.txt 是一个常用的文件，它列出了项目依赖的包及其版本。你可以通过以下几种方式来下载这些依赖包：

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✅ 一、使用 pip 安装 requirements.txt 中的依赖

1. 安装依赖（联网状态下）

如果你有网络连接，可以直接使用如下命令安装：

pip install -r requirements.txt

这会从 PyPI 下载并安装所有列出的包。

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✅ 二、离线安装：先下载再安装

如果你需要在没有网络的环境中安装依赖，可以先在一个有网的环境中下载好所有依赖包，然后复制到目标机器上进行安装。

2.1 在有网络的机器上下载依赖包

pip download -r requirements.txt -d ./packages

• -d ./packages 表示将所有依赖包下载到当前目录下的 packages 文件夹中。

2.2 将 packages 文件夹复制到目标机器

比如用 U 盘、局域网传输等方式。

2.3 在无网络的机器上安装本地依赖包

pip install --no-index --find-links=./packages -r requirements.txt

• --no-index：禁止从网络查找包。
• --find-links=./packages：指定本地包的路径。

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✅ 三、生成 requirements.txt 文件（补充）

如果你是项目的开发者，想要生成自己的 requirements.txt 文件，可以使用：

pip freeze > requirements.txt

⚠️ 注意：pip freeze 会导出当前虚拟环境或全局环境中所有已安装的包，包括你可能不需要的依赖。建议使用虚拟环境（如 venv）开发项目。

或者使用更精确的方式（推荐）：

pip install pipreqs
pipreqs ./ --encoding=utf8 --force

这个工具会根据你的代码实际使用的 import 包来生成 requirements。

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✅ 四、常见问题

Q: requirements.txt 格式是什么样的？

A: 示例内容如下：

requests==2.31.0
numpy>=1.24.0
pandas
flask>=2.0.0,<3.0.0

每行一个包名，可选指定版本号。

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✅ 总结

操作	命令
安装 requirements	pip install -r requirements.txt
仅下载不安装	pip download -r requirements.txt -d ./packages
离线安装	pip install --no-index --find-links=./packages -r requirements.txt
生成 requirements.txt	pip freeze > requirements.txt 或 pipreqs .

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