使用虚拟环境
为什么需要使用虚拟环境呢？因为在不同的项目中，我们使用的环境会有差别。比如 A 项目使用 Flask1.0 版本，B 项目使用 Flask1.1 版本。在不使用虚拟环境的情况下，两个版本就不能共存。这时候，你总不能使用两台机器来开发两个项目吧？
虚拟环境在 Python 的世界里应运而生，但这也成了大部分学习它的一道门槛。总的来说，有两个问题，不知为何物，不知有何用？
在 Python3 之前，社区提供了好多方案，这有时候会让人难以选择。在 Python3 之后，官方提供了 venv 模块，可以方便的使用。
为什么不使用虚拟机
我不知道有没有人和我有一样的困惑，但是官方对此是有说明的:
关键词是 lightweight，意思是轻量级的。这大概也是 Python 社区选择这类解决方案的原因。但是随着 Docker 等虚拟化技术的发展、普及，我觉得这类基于系统目录的虚拟环境方案会被取代。
创建虚拟环境
首先我们需要创建一个工作目录, 用于存放很多的项目:
然后我们创建一个项目，名字叫做 venv_test：
然后创建虚拟环境:
venv 是 python 官方提供的一个模块，要调用这个模块，需要使用 python -m。或者你也可以将 venv 理解成 python 内置的一条命令，它支持一个参数，指定创建虚拟环境的目录，在上面的示例中， . 表示的是当前目录。就是在当前目录创建一个虚拟环境。
激活虚拟环境
接着，我们需要激活虚拟环境，使用如下命令:
执行这条命令之后，我们可以看到在命令行在最前面出现了 (venv_test) 的提示，这个是我们的目录名称，提示我们已经进入了虚拟环境:
接下来，我们所有的操作都是在虚拟环境里操作的，不影响虚拟环境之外的内容。
在虚拟环境中安装依赖包
然后我们就可以在虚拟环境中安装依赖包了, 比如 flask 框架:
比如我们可以升级 pip 的版本:
这时候，我们查看一下虚拟环境中的包依赖:
退出虚拟环境
如果要退出虚拟环境，我们可以使用 deactivate。
总结
虚拟环境在 Python 中只是一种权宜之计，为了解决全局的包管理。也许在不久的将来，会针对这个问题给出更好的解决方案。另外，容器化也代替了一部分虚拟环境的功能。