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VENV虚拟环境

在进行Python开发项目时,经常会用到各种依赖库,为了保持每个代码项目的独立性,以及避免与其他项目库相互干扰,导致版本冲突,这时候单独创建一个虚拟环境就很有必要。

虚拟环境的作用是给Python项目单独设置一个封闭空间,这个封闭空间包含了专属的Python解释器,pip工具,以及site-packages 目录,用于安装各种依赖,这样就不会影响全局环境和其他项目,也更更好地对本项目进行依赖版本的管理。

创建虚拟环境

Pycharm为我们提供了很方便创建venv的途径,只需在项目设置->Python解释器中添加新的解释器即可

创建成功后,系统自动创建.venv文件夹

 =400x

注意

虚拟环境文件夹名必须为.venv,不支持其他名称

Python版本必须和引擎内置版本保持一致

pip

pip 是 Python 的包管理工具。 它是一个命令行工具,允许您从 Python 包索引(PyPI)和其他仓库安装、升级和管理 Python 包和库。 PyPI 是一个为 Python 编程语言提供软件的仓库,包含数千个您可以在项目中使用的包。

同样,Pycharm为我们提供了方便的可视化pip管理页面。

提示

在虚拟环境中安装第三方依赖,不会影响系统、其他项目的Python环境,保证环境独立

测试依赖

我们以Requests库为例:

Requests

  • 处理HTTP请求(GET、POST等),获取Web数据。
  • API简单易用,代码易读,尤其适合初学者。
  • 支持多种请求类型、自动编码和Cookie管理。
  • 强大的异常处理机制,能方便地处理请求失败。

安装 Requests

命令行安装

bash
# 使用pip安装
pip install requests

GUI 安装

搜索 requests 并安装

测试

  1. 我们在 Space 或其他Entity的base中添加testRequest 方法,并添加requests相关方法拉取JSON内容
py
import requests

class Space(KBEngine.Entity, GameObject):

	def testRequest(self):

		# 发送GET请求
		response = requests.get('https://api.github.com')
		print(response.status_code)  # 打印状态码
		print(response.text)  # 打印响应内容
  1. 启动服务器,打开调试器并连接到baseapp

  2. 在entities随便获取一个space的实体,此处我们查询到的是(3, Space object at 0x7ffffc658858.)

base
[baseapp@python ~] >>> KBEngine.entities.items()
[(1, Spaces object at 0x7ffffc6585a8.), 
(2, Space object at 0x7ffffc658700.), 
(3, Space object at 0x7ffffc658858.)]
  1. 远程调用testRequest方法,requests库方法调用成功!

依赖导出

提示

建议直接在Pycharm的终端窗口中操作,因为Pycharm会默认进入venv环境

激活虚拟环境

如果终端如下图,则说明已经进入了虚拟环境,可以跳过此步骤

Windows:

bash
.venv\Scripts\activate.bat

Macos/Linux

bash
source .venv/bin/activate

导出

bash
pip freeze > requirements.txt

成功后会在项目根目录生成requirements.txt文件,这个文件就是依赖列表

txt
certifi==2025.4.26
charset-normalizer==3.4.2
idna==3.10
requests==2.31.0
urllib3==2.0.7

退出虚拟环境

bash
deactivate

依赖导入

提示

建议直接在Pycharm的终端窗口中操作,因为Pycharm会默认进入venv环境

激活虚拟环境

Windows:

bash
.venv\Scripts\activate.bat

Macos/Linux

bash
source .venv/bin/activate

导入

bash
pip install -r requirements.txt

退出虚拟环境

bash
deactivate

创建虚拟环境(可选)

当部署到服务器时,需要通过命令行来创建虚拟环境

1. 安装Python

服务器上需要有对应引擎的Python版本,比如3.7.x

2. 安装 virtualenv

bash
pip install virtualenv

创建环境

bash
cd path/to/your/project
virtualenv -p /usr/bin/python3.7.x .venv  # 创建名为.venv的虚拟环境、路径根据实际调整