一、安装前提
明确自己的开发所需的python版本， Python 2.7.x 或者Python 3.6.x 。
安装 Python 2.7.x 或Python 3.6.x 版的virtualenv、virtualenvwrapper皆可
virtualenv 库：创建 python 虚拟环境
virtualenvwrapper 库：管理 python 虚拟环境（统一）
> pip install virtualenv
> pip install virtualenvwrapper
二、配置环境变量
环境变量设置的困难在于，「Mac本身自带python环境」与「后期安装的Anaconda的python环境」有冲突。
查看python可执行文件的路径
查看环境设置，选择输入:
> sudo vim ~/.bash_profile 或者> sudo vim ~/.zshrc选择系统自带的「python可执行文件的路径」，并选择好相应的版本，可以选择
2.7或3.5等。
三、安装和启动新的虚拟环境
# Create a virtual environment named e.g. graphlab-env
在Mac的Terminal中，输入> mkvirtualenv -p *python地址&版本* 虚拟环境名
本文中，输入 > mkvirtualenv -p /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python3 scrapy-env，默认不继承系统的第三方包。
可以添加参数:--no-site-packages(不继承)
--system-site-packages(继承)
推荐下方安装虚拟环境
直接安装 python 3.5虚拟环境(或2.7等存在于本机的版本)
> mkvirtualenv venv -p python3.5
...
> which python
Users/bidoli/.virtualenvs/venv/bin/python
执行上述操作，只生成相应版本的「python可执行文件的路径」，如下图所示。
python的可执行文件默认为python3的，且来至于本地纯净的虚拟环境。
python2的可执行文件来至于系统,，同时其包与系统的包通用，输入> pip2 list查询可知。
新环境生成后，默认自动进入。
查看已安装的python环境列表，输入 > workon
# Activate the virtual environment
注意：需进入指定的环境目录下（基于WORKON_HOME的配置，使用virtualenvwrapper库）
1、在Terminal中，任意位置输入> source activate，直接跳转到（root）的虚拟环境。
2、输入> source scrapy-env/bin/activate，才会进入（scrapy-env）虚拟环境；或者在scrapy-env目录下输入> source bin/activate也可进入（scrapy-env）虚拟环境。
3、快速切换
4、退出
5、删除
> rmvirtualenv scrapy-env
四、结果
虚拟环境下，查看「python可执行文件的路径」和「python的包管理」。
1.查看python3的位置；2.查看python的位置；3.查看python安装的包。(仅3个包，十分简洁干净)
可以在虚拟环境中安装你需要的包，例如：pip install "ipython[notebook]"
五、在PyCharm IDE 中使用此Python虚拟环境
属性栏Pycharm > Preferences > Project:项目名 > Project Interpreter
六、其他安装方式
基于Anaconda的python虚拟环境[2]
优点：可视化的包管理界面。
缺点：一次性安装包太多，速度慢。
image.png
七、问题解决
7.1 jupyter kernel error
原因：
1、多次安装和卸载python环境；
2、anaconda&virtualenv&pyenv3者混合使用，并卸载其中某个。
这2个原因会导致jupyter kernel的python内核(python的环境)路径缺失。
解决：
1、jupyter kernelspec list，查看安装的内核和位置
2、cat kernel.json，查看Python编译器的路径
3、如果不正确，编辑路径，使得其与终端中which python所显示的路径相同
4、重启jupyter notebook即可
参考链接：
【1】python虚拟环境安装和配置
【2】机器学习实战Ubuntu环境搭建
【3】python虚拟环境--virtualenv
【4】Ubuntu 中使用 pyenv 控制 Python 版本
【5】jupyter kernel error
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