venv 与 pip

不同项目往往依赖不同版本的第三方库，如果把所有依赖都装在系统全局 Python 环境里，很容易出现版本冲突。venv 是 Python 3.3+ 内置的虚拟环境模块，无需额外安装，配合 pip 就能为每个项目创建互相隔离的依赖环境，是最基础、最零依赖的方案。

创建与使用虚拟环境

# 在项目目录下创建名为 .venv 的虚拟环境
python -m venv .venv

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate      # Linux / macOS
.venv\Scripts\activate         # Windows (cmd)
.venv\Scripts\Activate.ps1     # Windows (PowerShell)

# 激活后，python / pip 都指向虚拟环境内的解释器
python -V
which python   # Linux/macOS，确认路径指向 .venv 内

# 退出虚拟环境
deactivate

激活后，终端提示符通常会带上 (.venv) 前缀，表示当前处于虚拟环境中；pip install 安装的包只会进入这个隔离目录，不会污染系统 Python 或其他项目。

用 pip 管理依赖

# 安装单个包
pip install requests

# 安装指定版本
pip install "django>=4.2,<5.0"

# 查看已安装的包
pip list

# 导出当前环境依赖，生成 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt

# 在新环境中根据 requirements.txt 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 升级 / 卸载
pip install --upgrade requests
pip uninstall requests

requirements.txt 是最通用的依赖清单格式，几乎所有 Python 项目、CI 流水线、Docker 镜像构建都认识它，是团队协作和部署时同步依赖版本的标准做法。

小结

venv + pip 的优点是零额外安装、随 Python 自带，适合不想引入额外工具链的简单项目；缺点是没有真正的依赖锁定机制（requirements.txt 只是"当时环境里装了什么"的快照，不保证可重复安装），依赖解析也比新一代工具慢。如果项目依赖复杂、需要更强的可重复构建保证，可以考虑本分类后面介绍的 uv。

最后更新于 2026-08-07

conda